在AI与大模型技术爆发时代，客户需求从基础功能跃迁至情感体验。平安新金科利用大模型驱动客户服务数智化升级，解决个性化定制、服务效果提升和隐私平衡问题，为行业提供可复制路径。揭示从“功能满足”到“体验深耕”的变革，如何通过大模型实现“AnyWhere AnyTime AnyThing”服务。

演讲提纲：

一、背景：客户服务演变与大模型机遇

    1. 需求升级：从功能到情感

    客户需求沿马斯洛层次上移，新金科从适老化服务向全阶段管家式服务转型，凸显个性化需求增长。

    2. 技术驱动：渠道与能力革新

    通信技术（APP、视频等）拓宽服务渠道；Al技术从辅人期向人机共生演进。

二、大模型赋能实践：核心应用场景从+AI到AI+

    1. AI嵌入期

    理念：AI替代高频率，标准化的简单服务。

    实践：新金科智能语音机器人已达V3.0阶段，从“机械响应“到情感共鸣”，解决率提升至xx%；

    通过CS模型动态匹配策略满足日益复杂的客户需求，已覆盖xx个AI场景，Al覆盖率达xx%。

    2. Al辅人期

    理念：AI替代向复杂服务延伸，辅助人工端各环节提效。

    实践：线上帮人+线下育人8大最佳实践场景为客户服务提效率、提百产、降风险。

    3. 人机共生期

    理念：人与AI深度协同，重塑作业范式。

    实践：在健康险理赔场景探索端到端理赔机器人服务，驱动S2/S3场景替代；

    全面构建Al赋能体系，系统化推进服专家的知识资产，专业经验和业务能力向大模型的知识迁移，实现服务效能的指数级提升。

三、挑战与解决方案：平衡创新与隐私

    1. 需求复杂性与Al适配

    挑战：客户需求多样化（如消极进线上升），传统模式不足。

    方案：大模型动态策略（如CS模型重构），覆盖多客群，提升解决率与情感交互。

    2. 技术落地与体验斗衡

    挑战：数据治理难题（权限严、元数据缺失）；高并发要求。

    方案：全链路优化（轨迹打通、模型校准）；大模型算力支撑快速响应。

    3. 隐私保护与创新平衡

    挑战：大模型应用中数据隐私风险；金融监管要求。

    方案：数据合规风控；四层出话机制探索。

四、成果与未来：从升级到深耕

    1. 现阶段成果

    2. 未来方向

听众收益点：

了解如何利用大模型提升智能客服和个性化用户体验，解决客户实际问题，提升满意度，同时平衡创新与隐私保护