Statista 的报告显示，到 2023 年，三分之二的金融行业公司将投资 Gen AI 进行数据分析，并将其视为金融服务领域最赚钱的 AI 应用。
2023 年金融服务领域的人工智能用例
2023 年金融服务领域的人工智能用例 [来源]
机器学习、自然语言处理和语音分析的整合使得联络中心的金融机构能够以前所未有的细粒度访问和分析客户数据。
这种转型提高了运营效率，实现了更加个性化和准 巴拿马商务电子邮件列表 确的客户互动，减少了客户流失并提高了客户满意度。金融机构现在利用这些技术来预测客户需求、检测欺诈活动并确保合规性，从根本上改变了它们的运营和市场竞争方式。
让我们了解一下 LLM 如何提取和分析 BFSI 呼叫中心数据。
了解 AI 如何推动 BFSI 行业向前发展。
Convin LLM 和生成式人工智能如何工作？
Convin 的生成式 AI 利用大型语言模型 (LLM) 为 BFSI 行业量身定制富有洞察力的文本、视觉和音频内容。通过分析客户和交易数据，Convin LLM 可帮助金融机构提取细粒度的客户洞察，从而提高其运营效率和客户服务 AI。
Convin LLM 背后的流程——分步分解：
Convin 法学硕士 (LLM) 流程的分步分解
Convin LLM 背后的过程
1. 确定目标
该流程首先确定需要解决的具体用例或目标。在此基础上，选择相关的数据源。
