金融大模型在商业银行智能客服中的意图识别与对话生成优化
摘要
关键词
金融大模型；商业银行；智能客服；意图识别；对话生成；语义理解
正文
Optimization of Intent Recognition and Dialogue Generation in Commercial Bank Intelligent Customer Service Using Financial Large Models
Liu Bing
China Credit International Securities Co.,Limited Hong Kong,999077
Abstract:To address the challenges of low intent recognition accuracy,lack of contextual coherence in dialogue generation,and insufficient domain adaptation in the financial sector within commercial bank intelligent customer service systems,this paper investigates optimization strategies for applying financial large models.We propose a large-model architecture integrated with financial domain knowledge and a four-stage framework comprising“data processing–intent recognition–dialogue generation–system optimization,”enabling accurate customer intent recognition and natural dialogue generation.Empirical analysis based on customer service dialogue data from a state-owned bank between 2022 and 2023 shows that the optimized system achieves an intent recognition accuracy of 94.3%,a 29.9%improvement over traditional rule-based engines(72.6%).The satisfaction score for dialogue generation reaches 4.6 out of 5,which is 43.8%higher than that of traditional models(3.2).The problem-resolution rate for complex financial inquiries increases from 58%to 85%.Conclusion:The application of financial large models significantly enhances the semantic understanding and interactive dialogue capabilities of commercial bank intelligent customer service systems.It provides robust technical support for improving service quality and efficiency,demonstrating substantial practical value.
Keywords:Financial Large Model;Commercial Bank;Intelligent Customer Service;Intent Recognition;Dialogue Generation;Semantic Understanding
一、引言
智能客服作为商业银行服务客户的重要渠道，承担着业务咨询、问题解答、业务办理引导等核心功能，2023年国内商业银行智能客服平均替代人工率已达65%。然而，当前智能客服系统仍存在三大痛点：一是意图识别精度不足，客户咨询常包含金融术语歧义（如“理财到期转存”的不同表述）、口语化表达（如“我的钱啥时候能取出来”），传统规则引擎与通用NLP模型难以精准捕捉真实意图，意图识别错误率超25%；二是对话生成连贯性差，多轮对话中易出现上下文脱节（如客户连续咨询理财产品后切换至信用卡问题，系统无法关联历史对话），回复内容机械化，缺乏自然交互感；三是金融领域适配性弱，对复杂金融业务（如跨境汇款、资产配置建议）的理解能力不足，问题解决率低于60%，大量咨询需转人工处理，导致客户体验不佳与运营成本上升。
图1金融大模型
金融大模型通过在海量金融文本上的预训练，具备更强的金融语义理解与专业知识储备，为智能客服优化提供了新机遇。目前通用大模型在客服领域已有应用，但针对商业银行复杂业务场景的定制化优化研究较少。本文结合商业银行客服业务特性，构建金融大模型驱动的智能客服优化方案，通过实证验证其效果，为商业银行智能客服升级提供实践路径。
二、商业银行智能客服的核心需求与金融大模型适配性
表1商业银行智能客服对话生成优化参数及计算
优化模块 | 核心参数 | 参数定义 | 取值范围 | 参数优化公式 |
回复相关性优化 | 上下文注意力权重（α） | 对话历史上下文对当前回复生成的影响权重 | 0.6-0.9 | α=（当前回复与上下文相似度/历史平均相似度）*0.7+0.2 |
回复简洁性控制 | 回复长度约束系数（β） | 控制生成回复的字符长度在合理范围 | 0.8-1.2 | β=目标回复长度/模型生成初始回复长度，目标长度=业务问题平均解答长度*1.1 |
金融合规性校验 | 合规风险系数（γ） | 衡量生成回复的金融合规风险程度 | 0-1 | γ=违规词汇数/回复总词汇数*0.8+合规语句相似度得分*0.2，得分越接近0合规性越高 |
对话流畅度优化 | 对话衔接自然度（δ） | 当前回复与上一轮对话的衔接流畅程度 | 0-10 | δ=语义相似度得分*6+句式衔接得分*4，语义相似度通过BERT模型计算 |
（一）核心业务需求
商业银行智能客服需满足三类差异化需求：一是精准意图识别，需覆盖账户查询、转账汇款、理财产品咨询、信用卡服务、投诉建议等20+核心业务场景，尤其要区分相似意图（如“信用卡账单查询”与“信用卡还款提醒”）；二是多轮连贯对话，支持客户在同一会话中切换业务主题，保持对话上下文的关联性（如先咨询理财收益，再询问赎回流程）；三是专业合规回复，金融业务回复需严格遵循监管要求（如理财产品风险提示），同时具备专业深度，能解答复杂业务问题（如“LPR调整对房贷利率的影响”）。
（二）金融大模型适配性优势
金融大模型在商业银行客服场景中展现三大适配性优势：一是金融语义理解能力，通过金融领域语料（如银行年报、理财产品说明书、监管文件）预训练，能精准解析金融术语歧义与口语化表达，提升意图识别精度；二是长上下文建模能力，大模型的上下文窗口长度可达数千甚至数万个token，能有效关联多轮对话历史，避免上下文脱节；三是专业知识生成能力，内置海量金融业务知识，可生成合规、专业的回复内容，提升复杂业务问题解决率。
三、金融大模型驱动的智能客服优化方案
设计“数据处理-意图识别-对话生成-系统优化”的四阶优化方案，具体如下：
表2金融大模型智能客服意图识别与对话生成优化流程
优化阶段 | 核心任务 | 关键操作步骤 | 输入数据/工具 | 输出成果 |
数据预处理与标注 | 客服对话数据治理 | 1.数据采集：历史客服对话日志、业务问题知识库、用户反馈数据；2.数据清洗：去除无意义对话、脱敏用户隐私信息；3.意图标注：对用户问题标注核心意图（如转账咨询、账单查询）及意图类别；4.对话配对：构建“用户问题-客服回复”配对数据集 | 客服对话系统日志、NLP标注工具（LabelStudio）、Python数据处理库 | 标注后的意图数据集、对话配对数据集、数据标注规范 |
意图识别模型优化 | 意图识别能力提升 | 1.特征工程：提取用户问题的语义特征、关键词特征、上下文特征；2.模型训练：基于金融大模型（如FinBERT）微调意图识别模块，引入对比学习优化相似意图区分；3.阈值调优：基于验证集调整意图识别置信度阈值；4.模糊意图处理：设计多轮澄清对话策略 | 标注意图数据集、FinBERT预训练模型、PyTorch训练框架 | 优化后的意图识别模型、意图置信度阈值表、澄清对话话术库 |
对话生成模型优化 | 回复质量与合规性提升 | 1.回复生成训练：基于对话配对数据集微调对话生成模块，优化上下文注意力机制；2.合规性约束：融入金融合规词汇库，构建合规性校验子模块；3.回复风格控制：训练生成简洁、专业的客服回复风格；4.流畅度优化：引入对话衔接特征提升多轮对话自然度 | 对话配对数据集、金融合规知识库、对话生成模型（如ChatGLM-Fin） | 优化后的对话生成模型、合规校验规则库、回复风格控制参数 |
系统集成与迭代 | 模型部署与持续优化 | 1.系统集成：将意图识别与对话生成模型集成至智能客服系统；2.灰度测试：选取部分用户群体进行灰度测试，收集反馈；3.效果评估：基于测试数据评估各项指标，迭代调整模型参数；4.监控运维：上线后实时监控模型性能，定期融入新对话数据优化 | 智能客服系统、灰度测试平台、模型监控工具 | 集成后的智能客服系统、灰度测试报告、模型迭代方案 |
四、实证验证与结果分析
（一）验证设置
选取某国有银行2023年7-12月的客服对话数据为测试集，包含40万条单轮对话与10万条多轮对话（3-8轮），对比优化后的金融大模型客服系统与传统规则引擎系统的性能。评估指标包括：意图识别准确率、多轮对话连贯性评分（1-5分）、回复满意度评分（1-5分）、业务问题解决率，同时统计人工转接率变化。
（二）验证结果分析
1.意图识别精度提升：金融大模型的意图识别准确率达94.3%，较传统规则引擎（72.6%）提升29.9%。其中对相似意图（如“理财购买”与“理财赎回”）的识别准确率从65.3%提升至92.1%，对口语化表达意图的识别准确率从68.7%提升至93.5%，验证了模型的语义理解能力。
2.对话交互体验优化：多轮对话连贯性评分从传统模型的2.8分提升至4.5分；回复满意度评分达4.6分，较传统模型（3.2分）提升43.8%；客户平均对话轮次从3.1轮减少至2.2轮，表明模型能更高效解决客户问题。
3.业务问题解决率提升：整体业务问题解决率从58%提升至85%，其中复杂金融业务（如跨境汇款、资产配置咨询）的解决率提升最为显著，从42%提升至78%；人工转接率从35%降至12%，大幅降低了客服运营成本。
4.合规性验证：模型回复的合规性校验通过率达100%，未出现遗漏风险提示或违规表述的情况，满足商业银行监管合规要求。
五、应用挑战与优化方向
（一）应用挑战
该方案在实际应用中面临三方面挑战：一是模型推理效率，金融大模型参数量较大（billions级），实时对话推理时响应时间较长（平均1.2秒），高于传统模型（0.3秒）；二是数据安全风险，客服对话包含客户隐私信息（如账户信息、身份证号），模型训练与推理过程中存在数据泄露风险；三是业务知识动态更新，商业银行理财产品、业务规则更新频繁，模型需及时学习新的业务知识，维护成本较高。
（二）未来优化方向
未来可从三方面优化：一是模型轻量化部署，采用模型蒸馏与量化技术，将大模型压缩为中小规模模型，提升推理速度，目标将响应时间缩短至0.5秒以内；二是隐私保护增强，引入联邦学习技术实现客户数据“本地训练，模型聚合”，同时采用差分隐私技术处理训练数据，降低泄露风险；三是知识动态更新机制，构建业务知识更新平台，通过增量微调与提示工程（PromptEngineering），实现模型对新业务知识的快速学习，减少全量微调成本。
图2商业银行智能客服
六、结论
本文构建的金融大模型驱动的商业银行智能客服优化方案，通过意图预训练、领域微调与对话优化，有效解决了传统客服系统的核心痛点，主要结论如下：
1.商业银行智能客服的精准意图识别、多轮连贯对话与专业合规回复需求，与金融大模型的语义理解、长上下文建模及知识生成能力高度契合，为客服系统升级提供了技术基础。
优化后的系统意图识别准确率达94.3%，对话满意度评分4.6分，业务问题解决率提升至85%，人工转接率下降23个百分点，实现了客户体验与运营效率的双重提升。
尽管面临推理效率与数据安全等挑战，但通过轻量化部署与隐私保护技术可逐步解决，方案具有广泛的实践推广价值。
金融大模型为商业银行智能客服的智能化升级提供了新范式，不仅能提升客户服务体验与运营效率，还能释放人工客服资源聚焦高价值业务，助力商业银行数字化转型。未来随着大模型技术与客服业务的深度融合，智能客服将向“个性化服务顾问”角色演进，为客户提供更精准、专业的金融服务。
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