01 突破小模型瓶颈
传统NLP小模型在多轮对话和业务处理中已触及天花板，大模型可凭其更强的理解和分析能力打破小模型瓶颈，推动智能化服务从简单对话向全流程辅助、智能运营决策发展。
02 重构智能中台
较多客户正通过智能中台整合原先割裂、烟囱式的智能化模块，通过大小模型协同，优化资源配伍，将单一场景的业务释能转化为全场景的效能提升，改善客户体验。
03 激活非结构化数据价值
通过信雅达猛禽智能体平台，激活远程银行场景中已积累的语音、文本、音视频等非结构化数据的资产价值，使非结构化数据得到充分利用并反哺现有应用，形成新一轮的“人、货、场”的关系，促进远程银行从“客户服务”转型至“客户经营”。
01 场景选择的成功范式
高工时消耗场景：针对跨模块、跨终端的复杂交易场景，大模型可实现自动化长文本解析，降低人工依赖。
信息密度大场景：针对过度依赖坐席人员自我发挥、高度依赖人工信息整合输出的场景，大模型可显著提升标准化与效率。
02 大小模型协同策略
效能互补、分层应用：大模型强化语义泛化理解，适用于摘要总结和信息整合；小模型保障实时响应及细分领域精准度；推理大模型适用于非实时的数据分析、运营决策和场景洞察。不同尺寸的模型各司其职，各精其能。
03 全链路智能服务实践
通过智能体和工作台的深度融合，在多分屏模式下，可快速提取、总结客服坐席与客户的沟通内容，形成智能填单和智能小结。同时在客服与客户沟通的过程中可提供知识随行的能力，提升客户体验，简化烦琐的坐席工作，提升作业标准化程度和效能。
后续，信雅达将构建“基础能力+场景组件+生态接口”的三层技术体系，结合信雅达远程银行OS大底座，围绕“做强基础平台”的核心目标，将“融合通信+资源共享+数智AI”能力纳入核心产品优化关键路径，实现产品双轨制，确保业务融合、场景订阅等流程中的合规性及数据安全。
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