成功可信度高
金融 · 智能客服 / 流程自动化
海尔消金携手豆包大模型为信贷资产管理提质增效，坐席准确率超95%
海尔消金基于字节豆包大模型构建金融大模型，覆盖风控、客服、贷后管理、意愿度识别等90%+智能化场景；坐席助手摘录准确率超95%，每天为坐席节约1-3小时，初期效果提升15-20%。
坐席准确率95%，日省1-3小时
海尔消费金融发布于 2026年7月22日实施于 2024 年阅读 0
坐席摘录准确率
超过95%
来源披露
坐席工时
每天节约1-3小时
来源披露
初期效果提升
15-20%
来源披露
企业痛点
金融消费金融智能客服
01
业务背景
消费金融贷前/贷中/贷后环节多，坐席日均摘录200余次、耗时2+小时，描述不准、口语化严重。
02
遇到的问题
坐席手工摘录耗时长、信息不准，客服与贷后管理效率低。
03
AI 解决方案
整理贷款知识/客户信息/员工手册连接豆包大模型；通过扣子搭建业务智能体；成立金融大模型联合创新实验室。
- 1整理贷款知识与员工手册并连接大模型
- 2用扣子搭建不同业务智能体
- 3落地风控/客服/贷后场景
- 4成立金融大模型联合实验室
04
实施结果
坐席摘录准确率：超过95%
坐席工时：每天节约1-3小时
初期效果提升：15-20%
05
风险与边界
金融数据敏感，需私有化与合规。
编辑点评 · AI 辅助生成并经审核
该案例收录于火山引擎与IDC联合发布的《大模型应用落地白皮书》，由火山引擎（豆包大模型）落地（落地客户：海尔消费金融），具备清晰的收益与落地路径，建议结合自身业务参考落地。
适合
消费金融、银行信用卡中心
前置条件
贷款知识库、扣子平台、豆包大模型
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。
关联报告：火山引擎《大模型应用落地白皮书：企业AI转型行动指南》（IDC, 2025） · 火山引擎 / IDC · 2025