场景描述
在数字化与智能化趋势驱动下，金融机构面临以下痛点：
- （1） 长尾客群难以有效覆盖：人力成本与投资顾问资源有限，难以全天候、全方位覆盖长尾客户的投资场景需求。
- （2） 线上投资服务体验不够友好：客户难以高效、便捷地获取服务，需要不同程度的理解与自行探索。
- （3） 客户需求多样化：从资产配置、产品方案推荐到投后的动态调整、风险教育，客户都需要多元、个性化的定制服务；
- （4） 传统智能投顾多为基于简单问卷+固定策略的 「半自动」 模式，缺乏弹性与解释能力。
解决方案
一、且慢 AI 小顾基于自身多年的投顾服务经验，借助大模型能力，为用户提供多轮对话、全天候、个性化的投顾服务。
- （1） 智能投顾服务创新：突破传统人工投顾的时间和规模限制，利用 AI 大模型技术提供高效、精准的全天候投顾服务。
- （2） 用户交互成本降低：通过剧本设计和主动引导机制，优化投资决策流程，显著降低用户理解和操作的复杂度。
- （3） 人性化服务体验：结合智能交互系统和动态标签体系，提升投资服务匹配度，满足用户情感和专业的需求，提供全周期陪伴服务。
- （4） 智能化生态体系构建：通过数据资产、知识图谱和智能应用平台的闭环，为构建可持续发展的智能投顾生态提供支持。
二、且慢 AI 小顾的服务特点：
- （1） 且慢 AI 小顾集成投资顾问、助理、客服角色能力：提供 7*24 在线顾问服务，引导用户投资、解决投资问题。
- （2） 覆盖服务场景：3 大主线共 30+核心投顾业务服务。
- （3） 深度融合投顾业务知识库、投顾数据与工具能力。
- （4） 交互模式变革-教练引导模式：有别于传统页面/模块，通过新交互模式传递所有给用户的个性化、可互动、有温度的投资服务；有别于市场上 AI 服务的你问我答，小顾可根据用户情况提供主动式、教练引导式的投资服务。
- （5）AI Agent 模式：采用多 Agent 模式整合多场景服务。
三、且慢 AI 小顾技术方案：且慢 AI 小顾通过整合先进的人工智能技术与专业的投顾服务体系，构建了全面完善的技术框架：
- （1） 在系统架构设计上，应用以多元混合的大模型为基础，深度融合 LangChain、服务端实时推送等主流技术，实现了从用户意图识别到问题拆分，再到工具调用的高效流程，显著提升决策效率与投资体验。
- （2） 开发框架以 LangChain 为核心，采用 Node.js 构建高效稳定的后端服务，并部署超过 30 个 AI Agent，全面覆盖多种金融投资场景。对接真实基金数据，确保为用户提供精准的答案和建议。
- （3） 在数据处理与监控方面，引入大模型应用维护平台和数据标注技术，通过实时监控和精细化数据处理优化 AI 性能。此外，采用自动化脚本迭代小样本学习能力以逐步提升系统效果。
- （4） 性能优化方面，采用多模型并行处理架构，结合效率与性能双重考量，提高系统灵活性并增强复杂场景适应能力，确保用户问题快速响应与精准解答。
成效
用户规模与活跃度：服务10 万+用户，月活跃用户超3 万，周复用率超50%。
问题解决能力：已解决用户各类投资问题超1000000个，问题解决率达90%以上。
服务效率提升：人工干预率降低60%，覆盖了平台75%以上的核心投顾服务场景。
商业价值转化：使用 AI 小顾服务的用户，其后续投资转化率高达14%，远超平台其他功能模块。
通过重塑智能化投顾服务流程，且慢 AI 小顾为客户提供专业、高效且富有温度的智能投顾服务，也为行业智能化转型树立了典范。
