结合行业和业务特点，中邮消费金融日前推出一款专注于服务消费金融业务场景的大模型“邮远见”，致力于深入探索并应用大模型，实现对内提升效率、对外提升体验的科技赋能。

　　随着科技金融的深度变革和数字金融的快速发展，大模型在数字金融领域的应用逐渐展现出强大的潜力和价值。中邮消费金融对此进行前瞻性布局，确保在未来拥有充足的算力资源，支持大模型在各业务场景的应用落地。此次推出的大模型“邮远见”在保障客户隐私数据安全的前提下，以行业通用知识和业务数据为基础，持续增强在消费金融领域的专业能力。在匹配企业内部知识问答场景时，其采用检索增强生成（RAG）技术，有效解决了大模型的幻觉问题，显著降低了事实性错误的发生。

　　为了确保大模型生成内容的安全性和合规性，中邮消费金融不仅在大模型训练语料上实施严格的安全筛选机制，而且在应用过程中注重对客户输入和模型生成内容进行多道审核。

　　在应用方面，中邮消费金融结合垂直业务场景的特点，探索大模型的落地实践。如基于大模型与客服数据、内部业务流程规范的有机结合，构建了一套完整的智能座席助手体系。在客服沟通过程中，大模型能够帮助座席理解客户的意图和需求，提供话术推荐和知识点提醒。同时，通过对客户与座席的实时情感识别，帮助座席更好地处理客户与自身情绪，提升服务质量。沟通结束后，大模型还可以为座席记录对话、总结问题和创建工单，为客服全流程提供“一站式”服务，显著提升了座席的工作效率和客户的满意度。

　　此外，该大模型结合消费金融行业知识、企业内部知识以及合规信息，还能为公司员工日常办公提供强有力的支持，显著提高企业内部运营效率。