原標(biāo)題：濱州市融擔(dān)集團(tuán)上線數(shù)字員工“濱AI擔(dān)”

來源：濱州日?qǐng)?bào)

原標(biāo)題：濱州市融擔(dān)集團(tuán)上線數(shù)字員工“濱AI擔(dān)”

來源：濱州日?qǐng)?bào)

本報(bào)訊(記者 李明元通訊員趙雨寒報(bào)道)近日，濱州市融資擔(dān)保集團(tuán)數(shù)字化轉(zhuǎn)型再傳捷報(bào)，基于DeepSeek大模型打造的數(shù)字員工“濱AI擔(dān)”正式上線。這一創(chuàng)新舉措標(biāo)志著，該集團(tuán)數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得了重大突破，為提升金融服務(wù)效率和質(zhì)量注入了新動(dòng)力。

審核效率飛躍，“濱AI擔(dān)”大顯身手。“濱AI擔(dān)”充分發(fā)揮Deep‐Seek大模型強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力，面對(duì)大量企業(yè)融資申請(qǐng)資料，利用OCR技術(shù)和自然語言處理技術(shù)能夠快速梳理企業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、經(jīng)營狀況、借款合同、委保合同等關(guān)鍵信息，短時(shí)間內(nèi)生成詳細(xì)且精準(zhǔn)的初步審核建議。在“濱AI擔(dān)”助力下，業(yè)務(wù)審核3分鐘可完成，以前則需要人工20分鐘，同時(shí)申核準(zhǔn)確度與效率也得以提高。

智能客服登場(chǎng)，客戶服務(wù)再升級(jí)。“濱AI擔(dān)”基于DeepSeek的自然語言處理技術(shù)，化身專業(yè)客服人員。無論是貸款產(chǎn)品咨詢、申請(qǐng)流程疑問，還是擔(dān)保政策解讀，“濱AI擔(dān)”都能準(zhǔn)確理解客戶問題，迅速給出專業(yè)且詳盡的解答。客戶可享受7×24小時(shí)不間斷的智能服務(wù)，極大提升了客戶滿意度。同時(shí)，人工客服得以從重復(fù)性工作中解放出來，專注處理復(fù)雜客戶需求，優(yōu)化了集團(tuán)對(duì)外服務(wù)整體效能。

知識(shí)庫搭建，信息整合提效能。“濱AI擔(dān)”依托DeepSeek大模型搭建起了行業(yè)知識(shí)庫和公司制度知識(shí)庫。行業(yè)知識(shí)庫整合了金融行業(yè)最新政策法規(guī)、市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、行業(yè)研究報(bào)告等前沿信息，為工作人員把握市場(chǎng)趨勢(shì)、制定業(yè)務(wù)策略提供有力支撐；公司制度知識(shí)庫則將集團(tuán)內(nèi)部規(guī)章制度、業(yè)務(wù)流程、操作指南等進(jìn)行數(shù)字化整合，方便員工隨時(shí)查閱學(xué)習(xí)，確保業(yè)務(wù)操作嚴(yán)格遵循規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)。

深化大模型技術(shù)應(yīng)用，探索業(yè)務(wù)再創(chuàng)新。今后，該集團(tuán)將進(jìn)一步深化大模型技術(shù)應(yīng)用，探索更多業(yè)務(wù)場(chǎng)景融合：一是業(yè)務(wù)流程重塑，以人工智能為核心驅(qū)動(dòng)力，對(duì)現(xiàn)有的融資擔(dān)保業(yè)務(wù)全流程進(jìn)行重新梳理與優(yōu)化。運(yùn)用自動(dòng)化流程機(jī)器人（RPA）與人工智能技術(shù)結(jié)合，依據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則和模型分析結(jié)果自動(dòng)分配任務(wù)、推進(jìn)流程，減少人工干預(yù)，提升整體業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)速度，確保項(xiàng)目高效有序推進(jìn)。二是風(fēng)險(xiǎn)篩查，利用人工智能大數(shù)據(jù)分析能力，整合多維度數(shù)據(jù)，構(gòu)建更精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，提前識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)。通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)擔(dān)保業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常交易或風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)管理和主動(dòng)干預(yù)；借助自然語言處理（NLP）技術(shù)，對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如企業(yè)新聞報(bào)道、社交媒體信息等）進(jìn)行分析，豐富信用評(píng)估維度，更全面地評(píng)估擔(dān)保對(duì)象信用狀況。三是擔(dān)保產(chǎn)品研發(fā)，利用人工智能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)能力進(jìn)行擔(dān)保產(chǎn)品創(chuàng)新。通過對(duì)市場(chǎng)數(shù)據(jù)、行業(yè)趨勢(shì)以及客戶需求的深度挖掘，借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建產(chǎn)品需求模型，精準(zhǔn)分析不同客戶群體的風(fēng)險(xiǎn)偏好和融資需求特征。基于這些分析結(jié)果，設(shè)計(jì)出更貼合市場(chǎng)需求的差異化擔(dān)保產(chǎn)品，滿足不同規(guī)模、不同行業(yè)企業(yè)的多樣化融資需求。

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