【西班牙巴塞羅那，2025年3月3日】——在2025年世界移動通信大會（MWC 2025）上，循環智能作為華為全球合作伙伴，受邀參加金融分論壇。聯合創始人兼首席運營官Jeff Jie發表了題為“大模型和數字化賦能零售銀行網點和線上營銷”的主題演講，分享了其面向零售銀行網點和遠程銀行的全渠道解決方案。憑借創新的大模型技術及行業頭部客戶的領先實踐，循環智能為金融行業的智能化轉型注入了全新動力，吸引了現場觀眾的熱烈關注與好評。
循環智能創始人兼首席運營官Jeff Jie在MWC 25華為金融分論壇上發表主題演講
大模型和數字化賦能零售銀行網點和線上營銷
在演講中，Jeff詳細地介紹了循環智能如何通過大模型技術幫助金融機構在零售銀行網點和聯絡中心業務中實現全渠道數字化轉型升級。無論是線上遠程銀行還是線下網點，循環智能的解決方案都能幫助銀行和金融機構實現從客戶服務、營銷推廣到風險管理的全面智能化升級。
Jeff提到，金融行業普遍面臨兩大痛點：線上服務雖然數字化程度較高，但理財產品的復雜性和客戶個性化需求，增加了一線人員的壓力；而線下網點則因為場景復雜、數據分散，難以快速洞察客戶需求，導致服務體驗不佳。循環智能的大模型應用，正是為了解決這些業務需求而生。
大模型如何賦能銀行？
1.SalesMate：網點一線人員的“超級外掛”
循環智能專為銀行網點打造了基于大模型的AI助手-SalesMate，它通過無縫整合網點人員的溝通渠道（包括WhatsApp、微信小程序、手機APP等），實時理解客戶需求，提供個性化跟進建議，甚至幫助記錄客戶畫像、溝通過程和待辦任務，讓網點人員的工作更輕松、更高效。同時，SalesMate還為不同層級的管理人員提供個性化報告推送，幫助及時了解團隊表現、識別客戶決策旅程中的不同意圖，快速定位問題并調整業務策略。
循環智能銀行網點AI助手-SalesMate
2.客戶洞察：從“事后分析”到“實時干預”
傳統的客戶洞察往往需要幾周甚至幾個月的時間，而循環智能的解決方案通過大模型技術，將這一過程縮短到以天為單位。Jeff舉例說：“以前銀行可能得等客戶投訴了才知道問題出在哪兒，現在我們可以實時發現客戶的真實需求，甚至在問題發生前就介入解決�！�
“大模型發現”助力銀行網點分析客戶抗性點
3.坐席輔助：線上營銷效率和服務體驗“雙提升”
在線上營銷場景中，循環智能的坐席輔助Expert為營銷人員提供溝通前、中、后的全鏈路賦能。大模型能夠快速識別客戶問題，從海量文檔中提取準確答案，并為坐席人員提供實時提醒。溝通結束后，系統還能自動總結溝通過程，生成客戶畫像，監測服務質量，并記錄待辦事項，顯著提升坐席人員的工作效率和客戶體驗。
循環智能坐席輔助Expert與華為AICC深度集成
客戶案例：從“效率提升”到“結果導向”
循環智能的解決方案已經在多家全球領先的銀行機構中成功落地。Jeff分享了一個案例：某知名財富500強銀行在引入循環智能的全渠道解決方案后，日均客戶意向訂單量提升了3.5倍，客戶問題解決效率提高了40%以上，而基于生成式AI的實時知識采納率也超過了60%。Jeff表示：“這些數字背后，是銀行員工和客戶的雙重‘幸福感’提升�！�
當前，大模型賦能企業應用已從探索階段邁入全面落地。據Gartner預測，到2027年，生成式AI的會話智能市場份額將遠超傳統解決方案，到2033年市場增長率將超過14倍。全球金融行業正加速邁向數字化與智能化，AI大模型的快速演進不僅推動了行業發展，更催生了客戶體驗優化、運營效率提升等全新需求。金融機構將全面擁抱大模型應用，而循環智能也將持續通過技術和應用創新，幫助金融機構在激烈的市場競爭中脫穎而出，為客戶打造更智能、更貼心的AI體驗。
關于循環智能
循環智能是一家專注于行業大模型和會話智能應用與解決方案的創新企業，致力于通過大語言模型和端到端AI技術賦能企業與客戶的每一次銷售及服務過程。公司結合多年積累的銷售、貸后、客服等行業的場景數據、業務邏輯、專家訓練的溝通數據，自研了適合企業級客戶場景化應用的千循系列大模型。在應用產品方面，公司借助領先的語音識別、自然語言處理、大模型等全棧自研AI技術，開發了線下銷售智能助手SalesMate，客戶洞察Customer Insight、坐席輔助Expert、銷售洞察Sales Insight、客戶發現Discovery、智能工牌Smart Badge和智能質檢Compliance等核心產品，在金融、汽車、教育、零售、互聯網科技、房地產等行業得到廣泛應用。
關于MWC 2025
世界移動通信大會（MWC）是全球最具影響力的移動通信行業盛會，每年吸引來自全球的頂尖科技企業、行業領袖和創新者參與。2025年的MWC在西班牙巴塞羅那舉行，聚焦5G、人工智能、物聯網等前沿技術，展示未來科技的發展趨勢。本屆MWC大會上，循環智能作為全球合作伙伴，應華為邀請聯合參展。
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