本报（chinatimes.net.cn）记者付乐北京报道
随着数字化转型进程不断加快，外呼机器人在金融营销场景中愈发重要。当前，大模型技术正在重塑电销行业，利用深度学习优化话术，提供个性化服务，助力银行等金融机构降本增效。大模型外呼系统通过学习优秀话术，销售能力逐渐逼近销售高手，同时激励销售员提升专业技能，为大模型提供学习榜样，以保持持续进步。
12月13日，清华大学计算机科学与技术系教授郑炜民对《华夏时报》记者表示，从金融机构的角度来看，大模型应用在外呼、贷款审批过程中能够迅速提供决策支持，对数据进行深度分析，实现智能管理。
金融机构电销数字化转型在即
有金融机构从业者透露，最近在冲击开门红，是电销旺季。很多年轻员工电销很少出现有效客户，客户都说自己不需要服务。但是做营销还是要发掘客户的潜在需求，比如手头宽裕的客户可以买理财，缺钱的客户可以贷款，喜欢购物的可以办信用卡。部分年轻员工没有掌握好话术，不仅客户厌烦，自己业绩也不能达标。
某头部消费金融公司从业者对本报记者表示，原有预设话术已达100多套，虽然积累了丰富的预设话术和交互节点，但外呼机器人依然存在意图分类不够精确、话术策略不够全面的问题，影响业绩提升。
金融业由于场景、数据丰富，成为了大模型应用落地行业的“天然土壤”。通过学习顶尖销售员的业务技巧，大模型从海量对话样本中获取高质量数据，快速训练模型，使其具备更强的精准营销能力，提升营销效率。
大模型：金融电销团队的智能助手
某大模型应用厂商负责人对本报记者表示，金融领域非常复杂，每个机构的背景和需求差异很大。比如，北方的客户与南方的客户不一样，中国有几千家银行，情况各异。但主流市场主要由几十家上市银行占据，尤其是六大行和股份制银行，占据了约70%到80%的市场份额。如果能专注于这些大型银行的需求，可能会更快找到突破口。
“大模型盈利的关键在于标准化和快速部署，让客户能够‘开箱即用’，迅速解决问题。”该负责人表示。
此外，大模型也可用于质量检查，评估每次通话的效果，识别改进点。对于标准化任务，大模型也可直接参与，减轻人力负担。通过同步推进自动化工具的应用与员工培训，不仅提高了单个坐席的工作效率，也提升了整体团队的服务水平。
另有某消费金融企业探索大模型在营销外呼场景的应用，具体来看，首先从海量的通话记录里挑出最成功的对话例子，再把这些例子清洗和优化，确保数据合规且高质量，用它们来训练大模型，让模型更好地学会推销信用卡。
为了确保安全和准确性，在模型刚开始工作时，并不会直接跟客户对话，而是先在后台模拟对话，系统再检查有没有错误信息，是否违规或产生幻觉。只有通过了这些测试，模型才能正式上岗。一旦上线后，它会继续学习新出现的问题，避免犯同样的错误，确保每次对话都合规且准确。该消费金融企业大模型外呼机器人从每日200万通提升至1200万通，承担77%的外呼营销任务，对比以前，外呼业务量提升了68%。