传统NLP外呼机器人由于智能化低，只能服务于简单客户交互的业务场景，比如:消息通知、意向嗅探、信息收集、用户调研等对于要求深度交互的场景则不能很好的覆盖，比如会员关怀、销冠式营销、坏账催收等

轩竹大模型外呼机器人以其高智能从深层次上解决了上述问题从而突破传统场景限制

更用大模型语义理解能力，精准理解客户意图，给出精准的答室。系统还支持上下文关联以及智能反问，确保即使在客户输入不够精准的情况下，也能准确理解客户意图，给到客户最合适的答案

传统的小模型机器人：只能通过话术师配置的固定关键词进行触发，导致在面对复杂问题、或者话术师没有配置的相似问题时，无法理解给出答案
引入大模型后的机器人：解决“依赖人工经验”的痛点，自主挖掘有效话术，丰富语料库，提升机器人的对话能力

无需代码开发：业务人员通过简单的可视化流程配置界面，即可轻松配置对话流程，支持根据业务场景实时分析客户意图，自动路由任务节点，提高处理能力

项目背景及需求
某国有股份银行为政企提供SAAS平台，在客户数不断增长的背景下，客服工作占用的人力成本越来越高。银需要一款智能问答机器人来释放人力，让工作人员从重复的客服工作中解放出来
智能问答机器人解决方案
轩竹智能为银行提供基于大模型+知识库的客服综合解决方案，解决政企业务中遇到高人工成本、低回答精准等问题，实现企业A1智能化转型

实现效果：降低60%+以上的成本，90%+以上的问题都能通过机器人找到满意的答案

根据企业的培训体系在不同阶段为学员提供不同的学练课程，学员完成当前阶段的课程后解锁下一阶段课程

在学员完成一次实战后，系统基于大模型AI技术自动分析学员实战对话结果，并根据课程要点，给出定量打分结果以及全局定性评价建议，精准反映学员的培训效果

某国有股份制企业

实现效果：90%的参训人员业绩提升