本应用综合运用大模型技术，构建集智能小结、智能质检、坐席辅助、文档挖掘于一体的智能客服全流程赋能体系，实现客服通话全链路的智能化分析、质检、辅助与知识沉淀，大幅提升了客服运营效率、服务质量与知识管理水平，有效解决传统人工模式下人力成本高、标准不统一、响应速度慢、知识沉淀难等痛点问题，为银行客服场景提供全流程、智能化、可追溯的数字化服务支撑。

本应用由吉林银行总行金融科技部研发与运维，为吉林银行总行远程银行中心提供金融服务场景支撑，此外无第三方机构参与。

创新性说明：

1.在服务质效方面，运用大模型技术实现知识文档自动化解析与标准化问答对生成，将传统人工逐句梳理知识、提炼问答的模式升级为自动化批量处理，大幅压缩知识沉淀周期；同时依托大模型能力实时为客服生成回复语，将平均响应时长从分钟级压缩至秒级，显著提升客户服务效率与知识复用价值。

2.在质量管控方面，采用大模型技术对通话录音开展全量智能质检与内容结构化总结，替代人工抽样监听与手动记录的传统模式，实现通话服务合规性、服务话术规范性的全流程自动化核查；同时自动提炼通话核心诉求与关键信息，既提升了服务质量监控覆盖率，又减轻了人工复盘工作负担，保障业务服务标准的落地执行。

3.在数据应用方面，基于行内客服对话数据、业务文档数据，打通多源文本与音频数据壁垒，通过大模型实现非结构化数据向结构化知识的转化，深度挖掘通话录音与业务文档中的高频问题、服务短板与客户需求，丰富服务优化与知识迭代的数据维度，为精准提升服务能力、优化业务流程提供数据支撑与决策依据。