当汽车迈入智能化转型深水区，汽车金融作为连接产业端与消费端的重要枢纽，正面临存量运营提质、服务体验升级与合规要求持续强化的多重考验。如何在保障合规与稳健运营的前提下，持续提升客户服务能力，成为汽车金融机构高质量发展的关键课题。
作为中国第一家民营资本为主的汽车金融公司，长城汽车旗下的长城滨银汽车金融有限公司，始终坚持“专业、热忱、贴心”的服务理念，深耕汽车金融领域，随着业务规模与服务场景不断扩展，长城滨银汽金携手中关村科金，引入大模型等智能技术，对客户服务体系进行升级，推动客服向更加智能化、精细化方向演进。
汽车金融客服数字化转型的现实挑战：
• 服务需求更复杂：汽车金融咨询往往涉及多要素组合，传统智能客服系统在理解复杂需求、连续对话方面存在局限，影响服务体验。
• 合规压力加大：传统合规管理依赖人工抽检，不仅覆盖范围有限，且对细节管控精准度不足，难以规避潜在风险，无法满足全量合规管控需求。
• 数据价值尚未充分释放：客户服务过程中沉淀了大量客户真实需求与风险信号，但缺乏系统化分析，难以有效反哺业务决策。
• 服务稳定性要求提高：业务高峰期咨询量集中，对客服系统的承载能力和响应效率提出更高要求。
构建面向汽车金融场景的智能客服方案
围绕汽车金融的实际业务需求，长城滨银汽金与中关村科金协同，在原有客服体系基础上，引入以大模型能力为核心的智能化方案，覆盖客户服务、合规辅导与客户洞察等关键环节，逐步构建更加稳健、可持续的智能客服体系。
在客户服务环节，系统支持语音与文本等多渠道接入，覆盖贷前咨询、贷后管理等典型汽车金融场景。在实际运行中，系统稳定承载日均数千次客户咨询，语音场景为主要渠道。基于大模型意图识别能力，系统可对客户咨询进行初步理解与分类，辅助识别客户关注重点，并对利率计算、贷款期限、还款方式等高频问题进行直接响应，有效分担人工压力；对于涉及多条件判断或个性化需求的复杂问题，则及时引导人工坐席介入，保障服务的准确性与连续性。
智能质检辅助，强化合规管理
围绕汽车金融业务对合规性的高要求，系统在服务过程中引入智能质检辅助能力，通过“正则+小模型+大模型”三模协同质检模式，对服务中的关键风险点进行识别与提示，客服团队在利率披露、风险说明等环节保持服务规范。该模式逐步替代以人工抽检为主的传统方式，实现对服务过程的全量覆盖，帮助团队持续完善服务规范，夯实合规管理基础。
客户洞察与风控辅助，推动数据价值转化
在保障数据安全与隐私的前提下，系统对客服对话数据进行分析，从购车需求、还款关注点及潜在风险信号等维度，逐步构建客户标签与画像体系。相关分析结果可为贷前风险判断、贷后服务优化及业务策略调整提供参考，帮助业务团队更好理解客户需求变化，推动客服数据从“服务记录”向“业务洞察”转化，为精细化运营提供数据依据。
未来，中关村科金将持续结合汽车行业的实际业务需求，深化大模型等智能技术在具体场景中的应用，助力更多汽车金融及汽车产业客户稳步提升服务能力与运营水平，共同推动行业向更加高质量、可持续的方向发展。
