中国邮政-鸿雁大模型与11183
应用场景：将11183呼叫中心升级为智能交互中心，覆盖智能客服、语音导航、外呼回访、进口邮件翻译、审计报告生成、营销策略生成等全链路服务。
投稿方：匿名投稿者 · 服务商：中邮信科 · 收录时间：2026/10/20
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案例事实
1. 一句话摘要
投稿方未提供
2. 行业 + 企业规模
能源与基建 · 中国邮政（11183 呼叫中心，全国省—市—县—网点多级体系）
3. AI 能力类型
智能体流程
4. 原来怎么干的
11183呼叫中心以人工坐席为主，商家改址/撤单需求在夜间集中爆发但人工已下班，紧急投诉需逐单人工回访，营销靠人工策划，进口邮件翻译处理效率低。
5. AI 介入在哪一步
替代了智能语音导航、智能文本客服、智能外呼与智能助手等环节；增强了揽投员业务响应与坐席支持；运营侧由翻译模型加速进口邮件处理、智能调度与面单识别赋能全链路；管理侧审计报告自动生成；复杂投诉处置与最终责任判定仍由人工负责。
6. 模型与架构
中邮信科自研‘鸿雁大模型’，2025年初完成DeepSeek大模型私有化部署与集成，推理能力融入‘鸿雁’生态；对接寄递、邮务、金融、管理系统。
7. 数据基础（必填项）
依托邮政寄递、邮务、金融、管理多领域业务数据；2024年基于国产大模型智能架构开展寄递自有场景大模型的数据训练和性能对比；数据规模与标注投入未公开
8. 效果
智能客服助手信息准确率提升12.54% → 现值（全量口径）；进口邮件处理效率提升9倍（原值未明示，统计口径为处理时长）；审计报告自动生成年节省超3500人天；AI采纳率未明确，但广东邮政日均节约人力170人、首访响应时间5分钟→30秒；雄安邮政售后处理时间1小时→15分钟。
9. 投入
未公开；采用谨慎策略避免仓促采购算力，2025年借DeepSeek开源契机快速实施
10. 坑
算力投入时机选择风险；夜间改址与撤单属时效敏感场景，AI漏判将直接导致邮件无法拦截
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