近日，循環(huán)智能——專(zhuān)注于企業(yè)級(jí)大模型及會(huì)話(huà)智能產(chǎn)品和解決方案的領(lǐng)先提供商，隆重推出了基于場(chǎng)景大模型全新設(shè)計(jì)的會(huì)話(huà)智能系列應(yīng)用產(chǎn)品，該系列產(chǎn)品包括會(huì)話(huà)洞察Insight、客戶(hù)發(fā)現(xiàn)Discovery和智能輔助Expert。這些高實(shí)時(shí)、高自動(dòng)化的大模型原生應(yīng)用產(chǎn)品，通過(guò)利用其先進(jìn)、特出的場(chǎng)景型大模型，幫助企業(yè)快速把握技術(shù)紅利，全面賦能企業(yè)級(jí)客戶(hù)的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)和效率提升，增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力，實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型。

循環(huán)智能全新大模型原生應(yīng)用產(chǎn)品——賦能企業(yè)業(yè)務(wù)全場(chǎng)景

多模型擇優(yōu)策略

在技術(shù)創(chuàng)新上，循環(huán)智能采用多模型架構(gòu)，一方面實(shí)現(xiàn)了不同語(yǔ)種、不同場(chǎng)景下調(diào)用不同高性?xún)r(jià)比的通用大模型；另一方面，結(jié)合循環(huán)智能多年積累的銷(xiāo)售、催收、客服等行業(yè)的場(chǎng)景數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)邏輯，以及領(lǐng)域?qū)＜姨貏e為業(yè)務(wù)場(chǎng)景訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，通過(guò)模型蒸餾技術(shù)開(kāi)發(fā)了一系列可以私有化部署的不同參數(shù)大模型，從而在保持較高性能的同時(shí)，降低客戶(hù)的計(jì)算成本和存儲(chǔ)需求。通過(guò)這些模型的組合使用，應(yīng)用層面實(shí)現(xiàn)了在低頻復(fù)雜的場(chǎng)景上，優(yōu)先調(diào)用智能化較高的模型；在高頻簡(jiǎn)單的場(chǎng)景上，優(yōu)先使用價(jià)格較低的模型；在高實(shí)時(shí)性的場(chǎng)景上，使用性能優(yōu)先的模型。

“線(xiàn)下+線(xiàn)上”全渠道溝通

在應(yīng)用場(chǎng)景創(chuàng)新方面，循環(huán)智能打通了“線(xiàn)下+線(xiàn)上”全渠道溝通場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)基于客戶(hù)旅程閉環(huán)的全溝通數(shù)據(jù)智能分析與洞察。以銀行財(cái)富管理業(yè)務(wù)為例，線(xiàn)上業(yè)務(wù)的遠(yuǎn)程銀行、客服中心和APP運(yùn)營(yíng)的全渠道整合已非常成熟，但營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)為陣地的全渠道洞察銷(xiāo)售和客戶(hù)需求的智能化程度還相對(duì)薄弱，有極大提升空間。因而循環(huán)智能通過(guò)“智能語(yǔ)音工牌數(shù)據(jù)采集+線(xiàn)下銷(xiāo)售和服務(wù)Knowhow+實(shí)時(shí)洞察分析”解決方案可完整采集財(cái)富顧問(wèn)和大堂經(jīng)理待客過(guò)程的溝通數(shù)據(jù)，智能識(shí)別有效客流，并可視化客戶(hù)從進(jìn)入網(wǎng)點(diǎn)到離開(kāi)的整個(gè)服務(wù)流程，從而提升銀行網(wǎng)點(diǎn)對(duì)于財(cái)富業(yè)務(wù)上的有效支撐（比如私域客戶(hù)運(yùn)營(yíng)、資產(chǎn)拉新、新客戶(hù)拉新等），進(jìn)而提升銀行客戶(hù)AUM。

高實(shí)時(shí)性業(yè)務(wù)價(jià)值

在業(yè)務(wù)價(jià)值上，循環(huán)智能始終認(rèn)為“高實(shí)時(shí)性”才是AI融入業(yè)務(wù)流程的比較大價(jià)值。歷時(shí)一年多，循環(huán)智能成功將所有應(yīng)用產(chǎn)品全面大模型化，不僅是自身技術(shù)驅(qū)動(dòng)，更是堅(jiān)持為客戶(hù)創(chuàng)造價(jià)值。全新產(chǎn)品賦能企業(yè)各層級(jí)管理人員對(duì)每個(gè)事件、每個(gè)活動(dòng)和每個(gè)團(tuán)隊(duì)，從事后復(fù)盤(pán)變成事中干預(yù)，從策略制定到實(shí)施可實(shí)現(xiàn)“實(shí)時(shí)”上傳下達(dá)，真正事中改變結(jié)果，極大地提高了企業(yè)的決策和執(zhí)行效率。

國(guó)際化產(chǎn)品

循環(huán)智能大模型原生應(yīng)用產(chǎn)品從設(shè)計(jì)之初就遵循國(guó)際化標(biāo)準(zhǔn)，支持多語(yǔ)種，并在南美和東南亞等地展出時(shí)受到當(dāng)?shù)乜蛻?hù)的好評(píng)和稱(chēng)贊。此外，全線(xiàn)國(guó)際版產(chǎn)品嚴(yán)格遵循《中華人民共和國(guó)個(gè)人信息保護(hù)法》(個(gè)保法)、《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）以及《加州消費(fèi)者隱私法案》（CCPA），并已取得SOC 2 數(shù)據(jù)安全資質(zhì)認(rèn)證，保障使用的合規(guī)和安全。公司在新加坡、美國(guó)、印尼、日本成立海外公司開(kāi)始國(guó)際化業(yè)務(wù)，為走向世界做好了應(yīng)有的準(zhǔn)備。

高度自動(dòng)化的用戶(hù)體驗(yàn)

循環(huán)智能的會(huì)話(huà)智能系列應(yīng)用產(chǎn)品通過(guò)簡(jiǎn)單的文檔上傳和Prompt驅(qū)動(dòng)，無(wú)需配置任何關(guān)鍵詞規(guī)則引擎，使得客戶(hù)能夠快速實(shí)現(xiàn)客戶(hù)旅程各個(gè)階段的溝通過(guò)程和客戶(hù)的洞察與分析。這一創(chuàng)新大大降低了系統(tǒng)使用和運(yùn)維的難度，同時(shí)提高了業(yè)務(wù)洞察的實(shí)時(shí)性。

靈活部署的產(chǎn)品創(chuàng)新

產(chǎn)品設(shè)計(jì)高度靈活，不僅實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同通用大模型和自有場(chǎng)景型大模型的“擇優(yōu)”調(diào)取，而且各產(chǎn)品功能模塊之間支持客戶(hù)根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活組合部署。這種設(shè)計(jì)不僅滿(mǎn)足了企業(yè)內(nèi)部不同部門(mén)、角色及應(yīng)用場(chǎng)景下的個(gè)性化需求，同時(shí)也支持SaaS訂閱模式和私有化部署的雙重商業(yè)策略。

在當(dāng)前的人工智能領(lǐng)域，大模型的發(fā)展已經(jīng)超越了單純追求參數(shù)數(shù)量的階段。業(yè)界和學(xué)術(shù)界開(kāi)始更多地關(guān)注模型的效率、性能和實(shí)際應(yīng)用能力。循環(huán)智能緊跟這一趨勢(shì)，投入大量研發(fā)資源，致力打造更貼合客戶(hù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景和需求的多模型架構(gòu)，優(yōu)化特定任務(wù)的訓(xùn)練策略，并提升數(shù)據(jù)訓(xùn)練的質(zhì)量，從而全面提高整體性能。

循環(huán)智能創(chuàng)始人兼CEO陳麒聰表示：“面對(duì)線(xiàn)下銷(xiāo)售全渠道和海外市場(chǎng)拓展的挑戰(zhàn)，我們選擇了一條創(chuàng)新之路。我們并非簡(jiǎn)單地在原有產(chǎn)品上疊加大模型，而是以歸零的心態(tài)，重新設(shè)計(jì)了產(chǎn)品，這一決策不僅大幅降低了用戶(hù)的使用門(mén)檻，還成功讓產(chǎn)品具備了低成本的多語(yǔ)種支持能力，并為企業(yè)提供實(shí)時(shí)建模、實(shí)時(shí)洞察銷(xiāo)售和客戶(hù)的能力，這是上一代NLP技術(shù)無(wú)法比擬的?！?/p>

新一代產(chǎn)品自推出以來(lái)，已經(jīng)贏(yíng)得了國(guó)內(nèi)外客戶(hù)的廣泛好評(píng)，這不僅證明了循環(huán)智能的投入是正確的，也標(biāo)志著其在大模型企業(yè)級(jí)應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)先性和創(chuàng)新能力。展望未來(lái)，循環(huán)智能將繼續(xù)推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新，以客戶(hù)為中心，深耕行業(yè)，幫助客戶(hù)不斷探索人工智能的無(wú)限可能。

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