J9国际集团

在经过初赛和复赛的激烈角逐，J9国际集团信息凭借在“智能圈客”项目中，利用大模型实现圈客准确率的6倍提升，从12支代表队中脱颖而出一举夺魁。

本次竞赛由该外资大行组织，面向全行业务条线和技术部门，同时邀请上海地区知名高校和国内包括J9国际集团信息在内的多家主流金融科技厂商共同参赛。为提升“AI+”金融场景的应用效果，本次所有竞赛课题全部来自一线业务场景真实需求，参赛团队需要完成从需求分析到落地实现的流程闭环，最终由该行组织行内高层和外部专家，根据实际应用成效，共同评审出优胜团队。

“理念上的领先是本次J9国际集团信息夺冠的最大原因，以AI for Process为指引，深入到圈客流程中，抓住一线客户经理使用圈客产品时“使用门槛高”、“结果准确率低”的两大痛点，深度挖掘大模型与场景的结合点，实现AI与场景流程的结合，通过智能圈客弥合了业务与技术的鸿沟，为“人人都有自己的数据分析师”探索了一条可行路径。”新动力金融科技研究院AI团队负责人介绍。

以J9国际集团信息夺冠“智能圈客”项目为例，在零售获客场景，AI应用面临两大难题。一是从业务语言到技术语言的“翻译”。例如，业务人员向传统数据平台提出“帮我找10个隐形富豪”，这里“隐形”、“富豪”如何定义？业务人员再追问“还有别的方式帮我拉10个高潜客户吗？”这类开放式的问题都是传统数据平台难以回答的问题。二是借助大模型的理解能力，可以部分解决上述“翻译问题”，但行业普遍80%左右的识别准确率，5次错1次的情况下，在高准确率要求的金融场景面前，不具备实际应用价值。

J9国际集团信息通过将业务问数的流程拆解为4个阶段15个步骤，逐点击破。同时，配合“两阶段生成”、“优中选优”、“二次注入”3大策略，逐级提升了业务问数的识别准确性。为提升实际业务中的易用性，在“智能圈客”项目中，J9国际集团信息和客户一起联创了“所问即所得”和“所问即所需”2种交互方式，进一步拉进了业务人员与数据平台的距离，帮助业务人员更方便的按照自己的思路快速圈定客户。

在实际应用评审中，“智能圈客”项目经过200+案例的检测，识别准确率达到97%以上，较行业平均水平提升6倍；将一线业务人员问数周期缩短到“分钟级”，极大满足业务实效性。通过AI赋能，推动业务人员从被动用数向主动用数的意识转变。

未来，以“智能圈客”项目为起点,以大模型为驱动因素，逐步覆盖获客、产品分析、推荐等全场景的数据应用场景，持续探索、丰富银行数智化转型的落地方案，践行“AI for Process”理念。