案例名称

百禄智伴：手机银行AI服务一语直达

案例简介

吉林银行以自有数字员工IP“百禄”为服务载体，融合NLU意图分类模型、RAG知识库与语音语义、2D/3D数字人渲染能力，在手机银行构建“AI陪伴+精准直达”的一体化智能服务。用户用一句话或一段语音说出需求，意图模型将口语化、模糊表述实时解析为标准业务意图，在手机银行搜索对话框中经三路召回与80分置信度门控，把结果直接送达转账、理财、缴费、活动等可办理页面，做到“一次查询、精准直达”；数字员工以适配客群与节日的多形态形象提供可视化、有温度的交互，并基于账户动态在还款、到期、证照更新等节点主动提醒；视频互动还将存款证明开立、签约手机号修改等柜面业务搬到线上。现已服务手机银行客户290万户，业务办理平均时长缩短40%。

创新技术/模式应用

一、技术创新。

1. NLU意图分类小模型驱动查询理解：输入经归一化纠错、同义词与别名扩展后，由模型输出“意图类别+标准实体+属性槽位+改写查询”的结构化意图对象，把“存死期”“爸妈转账提醒我”“20万存哪里利息高”等口语准确译为业务语言，乡音、错别字与长句亦能承接。

2. RAG知识引擎承载三类结构化知识资产：功能库按一级至四级分层登记入口、跳转与登录要求，活动库登记要素、状态与时间窗，专有内容库登记行内IP标准名与别名；支持Excel批量上传、实时增量更新，产品与活动上线即被检索覆盖。

3. 字面、语义、结构三路并行召回，以倒数排名融合（RRF）合流后按语义相关度、业务先验与可用性加权，统一标定为0—100的可解释置信度，80分为统一展示门槛、各类型限4条并强制去重，做到宁缺勿滥；无法命中时由兜底Agent沿功能目录自四级向一级逐层回退。

4. 多模态生成与人机协同：语音识别、语义理解、语音合成与口唇肢体驱动协同，2D真人、3D超写实、3D卡通三类形象配合20余组动作、10余组表情及可定制服装音色，AIGC一键成片；视频坐席由数字人完成人脸授权、OCR、朗读声明、电子签名等节点，复杂环节转真人接管。

二、模式创新。“人工配置优先+模型兜底”双通道兼顾可控与覆盖；知识由业务人员在后管维护，实现“配置越用越准、模型越用越好”；25项埋点以策略ID串联全链路，形成“数据—反馈—微调”闭环；模块化微服务架构支持灰度分层放量、算法热切换与一键回退，语音文字同源、异常秒级降级。

三、安全可信与低侵入落地。坚持检索增强而非生成式对话，模型只做理解与匹配、不生成自由文本，从源头规避幻觉与口径风险；沿用原有交易鉴权与风控，不改写交易要素、不绕过权限；埋点脱敏处理，策略ID与模型、知识库版本全量留痕，形成可回溯可举证的审计链路。项目在现有三系统间集成，不新增系统、不改交易链路，投入可控、上线快、可复制。

项目效果评估

一、痛点解决与关键成果。

项目针对手机银行服务“找不到、听不懂、不会用、要排队”四大痛点，构建以搜索零点击率为北极星指标的OKR体系：KR1听懂需求，口语化查询承接率目标由不足五成提至八成；KR2精准直达，搜索零点击率由约45%降至20%以下、无结果率由近30%降至10%以下、结果点击率由不足五成提至60%以上、搜索至功能到达率超30%；KR3陪伴有温度，适老与年轻客群双向适配；KR4云端办业务，柜面高频业务线上化。

二、效果数据。截至2026年10月，累计服务手机银行客户290万户，日均核心交易1411笔，7×24小时不间断服务；业务办理平均时长缩短40%，客户等待时间缩短30%；数字员工作为数字理财专员带动产品跳转率提升30%以上、某理财产品购买转化率提升6.7%，截至2025年一季度理财销售交易额3248万元；累计制作数字人视频240支，传播量169万+、各项视频制作成本年节省61.39万元、人力成本节省4.77万元/年、制作效率提升70%，综合运营成本约为人工的1/5，项目投资回报率75.1%。

三、版本迭代。相较旧版本，一是交互由“层层菜单+关键词字面匹配”升级为“一句话直达”，并由单向视频播报升级为多轮对话式陪伴；二是能力由单一2D形象升级为多形象、多语言情感的AI管家，新增主动场景预判与视频坐席线上办理；三是风控由人工兜底升级为80分置信度门控、权限不穿透与全链路留痕，呈现更强的安全性与可审计性。

责任编辑：佟桃梨