搭建 -> 触达 -> 交互 -> 跟进 -> 分析 -> 调优。

更直观简单配置模式
业务背景业务目标 - 业务流程 - 收集变量 - 意向标签 - QA库 - 对话示例库 -- 发布上线。

场景背景
在重呼场景中，由于重呼任务处于等待外呼状态，还是会锁定AI坐席，导致系。统可用坐席数低。
在多外呼任务的场景下，一个任务结束后，AI处于空。闲状态，需要人工调整才能在其他任务中启用。

方案介绍
开启弹性坐席后，通过任务资源调度，最大程度提高账户的AI坐席利用率。

1、控制范围：任务级别控制是否开启弹性坐席；
2、资源分配逻辑：
a）空闲AI优先提供给低负荷任务，超负荷任务在有低负荷任务的时候也会释放坐席，满负荷任务正常运转;
b）弹性任务只要有AI坐席资源就会启动，不管是否满足设定AI坐席值；

c）账户有空闲坐席时，会增加到开启弹性坐席的任务中。
注：低负荷任务(向下弹)：当账户剩余AI坐席少于当前任务所需坐席数

超负荷任务(向上弹)：当账户剩余AI坐席处于空闲，分配至所需任务超负荷运行。

智能识别通话结果，提高拨打效率。

通过vad人声检测+语义判别机制避免无关联话题干扰，实现智能打断，灵活应对用户插话。

一体化大模型训推
· 提供大模型微调、优化、部署推理和评测的一体化服务；

· 较人工处理，节约时间成本50%+。

解决模型训练难、成本高等难题
·采用多种量化加速策略、GPU共享调度，减少资源浪费；支持65B参数以上规模模型分布式训练，降低训练时间。

助力企业快速构建大模型平台
实现自有、公有云和开源模型的统一管理；支持信创适配与实现多维度监控与分钟级异常修复。

双引擎驱动外呼大模型高效、安全运行

大模型语音复刻真人声音，媲美真人音色

数据安全-混合云部署方案：
将部分涉及数据服务部署在客户私有环境，将其他服务在SaaS环境公网访问使用；降低部署成本，同时保障数据安全。

适应AI急速成长、最大化资源效能、打造极致的营销效果与用户体验。

项目背景
作为国际领先的物流企业，顺丰不仅提供配送服务，更覆盖产、供、销等全链条环节。随着中国企业产品出海、产能出海和品牌出海火热，跨境物流需求大增，顺丰希望加大力度拓展国际物流业务，但传统人工外呼团队效率低下，每日仅能拨打数百通电话，企业面临增长困境。

业务痛点
人工外呼效率低：人均单日触达量不足百通，微信转化量个位数，难以规模化拓客；

业务场景复杂，无法应用外呼机器人:由于TO B场景业务信息庞杂，沟通难度大，传统机器人声音机械，应答死板，无法灵活处理客户疑问，不能准确判断客户意向，难以替代人力拓客。

项目背景
作为中国汽车龙头企业，上汽集团是中国规模最大、综合实力领先的汽车企业。汽车行业线索清洗存在交互效果差、复杂场景难精准理解客户意图、ROI不达预期等痛点。智能外呼系凭借先进算法和语言处理能力，制定个性化话术与沟通策略，同时通过试驾前后提醒、信息采集，以增强客户信任，精准提升意向率，带来更多销售机会。

业务痛点
交互体验差：机械感重，语音语调生硬，缺乏自然情感交流，导致挂机率居高不下，线索利用效率大打折扣；

场景理解弱：汽车业务场景复杂，客户需求多样，难以精准把握客户真实意图，在筛选高意向客户时失误频发；

线索处理难：每月积压的高价值线索多达数十万条，人工处理效率低且易出错，传统机器人无法提升处理的质量。

项目背景
作为全球领先的智能电动汽车制造商，2025年度汽车交付同比增长200%+，创历史新高。但在线索获取阶段任然面临巨大挑战，因当前机器人外呼机械感强，缺乏自然交互，导致客户挂机率高，影响接通效果。

业务痛点
效率低下：复杂业务场景下，机器人难以精准理解客户需求，导致高意向客户筛选失败和线索浪费；
转换瓶颈：每月数十万条高价值线索积压，人工效率低+传统机器人效果差，ROI不达预期。

业务效果
借助高仿真语音和对话灵活效果，意向率提升 8.2%
凭借多线路备份和外呼策略，外呼整体接通率达 81.9%十
基于大模型地址采集和校验能力，地址采集准确率达 95%十

解决方案 - 全链路大模型交流|高仿真语音 实时采集客户意向标签

成立于2014年，是领先的大模型技术与应用公司、人工智能领域垂类大模型独角兽。作为国家高新技术企业、北京市专精特新中小企业和中关村高新技术企业，也是唯一凭借领域大模型优势登上"2025《财富》中国科“2024胡润中国人工智能企业50强”的企业。

中关村科金致力于通过“平台+应用+服务”的三级引擎战略，以垂类大模型加速企业AI应用落地，助力企业实现"新智能化“升级，赢得新商业成功。