建设银行-方舟客服工单生成

应用场景：智能客服通话结束后自动生成结构化工单，替代人工撰写

社区投稿案例

投稿方：匿名投稿者 · 服务商：中国建设银行 · 收录时间：2026/10/16

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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

金融服务 · 员工数十万人

3. AI 能力类型

抽取结构化

4. 原来怎么干的

客服在通话结束后需手工撰写工单，包括诉求归类、要点摘要、处理建议等，逐字录入；不同坐席记录口径不一致

5. AI 介入在哪一步

替代了‘通话后工单撰写’这一环，由模型自动生成工单文本，坐席只需核对确认；工单的最终定性与责任判定仍由人工确认

6. 模型与架构

中国建设银行‘方舟计划’金融大模型；具备信息总结、推断、扩展、文本转换、安全与价值观、复杂推理、金融知识等7项一级能力；对接向量知识库、‘方舟’助手及‘方舟’工具箱

7. 数据基础（必填项）

知识素材82.9万份；训练与治理数据完整规模未公开

8. 效果

每单平均节约15—20秒（全量口径）；可用率82%；一致性80%；采纳类指标口径

9. 投入

未公开；投入形态为集团级‘方舟计划’建设工程

10. 坑

可用率82%、一致性80%，表明约五分之一工单需人工重写或返工，‘能生成’与‘能直接采用’存在差距，人工复核必须常态化

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