一、多源数据融合与清洗

1. 数据资产沉淀
   依托超 2 亿用户的历史对话、交互日志、业务工单等结构化数据，以及业务规则、员工服务轨迹、合规文档等非结构化数据，构建万亿级语料库。例如，通过自然语言处理技术将客服工单中的用户诉求转化为可训练的标注数据，覆盖贷前咨询、还款协商、反诈提示等 2000 + 细分场景。
2. 领域知识注入
   引入《金融消费者权益保护法》《个人信息保护法》等合规文件，以及信用卡分期、利率计算等专业术语库，通过知识图谱将金融领域的实体关系（如 “等额本息” 与 “提前还款违约金” 的关联）融入训练数据。同时，利用对抗训练模拟黑产攻击话术，提升模型对 “代理维权”“减免费用” 等敏感场景的防御能力。
3. 数据隐私保护
   采用联邦学习技术实现 “数据不出域”，在保护用户隐私的前提下，联合 400 余家金融机构共享黑产样本库，训练反欺诈模型。例如，通过求交计算技术识别跨机构关联黑产账号，同时确保原始数据不泄露。

二、大模型架构与训练策略

1. 底层模型选择
   “天镜” 3.0 基于Transformer 架构，采用混合专家（MoE）技术实现多模态交互能力，支持文本、语音、图像等多形式输入输出。例如，语音客服场景中，模型可同时处理 ASR 转写文本与声纹特征，识别用户情绪并动态调整应答策略。
2. 训练阶段分解
   • 预训练阶段：在通用语料库（如维基百科、新闻资讯）上进行无监督学习，掌握基础语言规律。
   • 领域微调阶段：针对金融场景进行提示学习（Prompt Tuning），例如输入 “用户询问贷款利率” 时，通过特定提示词引导模型输出合规话术模板。
   • 强化学习阶段：利用PPO 算法，根据用户满意度评分、坐席质检结果等反馈信号，优化对话策略。例如，当用户多次追问 “利率计算方式” 时，模型自动触发 “人工介入” 或 “提供可视化计算器” 的备选方案。
3. 迁移学习应用
   接入 DeepSeek 大模型进行跨领域迁移，通过其生成能力标注低质量数据（如模糊对话记录），将标注效率提升 30%。例如，自动标注 “我想还款” 等简单意图，释放人工资源专注复杂场景标注。

三、金融场景深度适配

1. 专业术语处理
   构建包含 20 万 + 金融词汇的领域词典，通过实体链接技术将用户表述映射到标准术语。例如，将 “分期还款”“最低还款额” 等口语化表达精准匹配到金融产品属性库，避免歧义。
2. 合规性约束
   引入规则引擎与大模型结合，确保应答内容符合监管要求。例如，当用户提及 “减免利息” 时，模型自动检索《商业银行信用卡业务监督管理办法》相关条款，生成合规应答，并同步触发风险预警。
3. 多轮对话训练
   设计状态追踪（DST）模块，通过动态规划算法拆解复杂流程。例如，处理 “贷款展期” 申请时，模型需依次确认用户身份、还款能力、展期期限等信息，每轮对话均关联历史上下文，避免重复询问。

四、多模态协同训练

1. 语音交互能力
   • ASR 模型：基于 **CTC（Connectionist Temporal Classification）** 技术，训练适应金融场景的语音识别模型，支持川渝、粤语等 12 种方言，误识率低于 3%。
   • TTS 模型：采用神经声码器生成拟人化语音，通过情感计算技术模拟不同情绪（如安抚、专业），提升用户感知。
2. 多模态融合
   在智能客服训练中，将语音特征（如语速、语调）与文本语义联合建模。例如，当用户语速加快、声调升高时，模型自动识别为 “焦虑情绪”，触发 “优先转接人工” 或 “推送详细操作指南” 的策略。

五、评估体系与持续迭代

1. 多维度评估指标
   • 技术指标：意图识别准确率、槽位填充 F1 值、响应延迟等。
   • 业务指标：自助解决率、人工转接率、用户满意度（NPS）。
   • 合规指标：质检违规率、敏感词触发频率。
2. 动态反馈机制
   建立AB 测试平台，将用户随机分配至不同模型版本，对比核心指标差异。例如，在 “还款提醒” 场景中，A 组使用标准话术，B 组加入个性化还款建议，根据还款率提升幅度选择最优方案。
3. 知识图谱驱动的迭代
   通过知识蒸馏技术，将坐席专家的隐性经验转化为显式规则，持续更新知识库。例如，当某类问题转人工率突然升高时，系统自动分析对话记录，生成新的应答模板并推送至所有坐席。

六、算力与基础设施支撑

1. 分布式训练集群
   自建GPU 算力池，支持千亿参数模型的分布式训练。通过模型并行与流水并行技术，将训练时间从数周缩短至 72 小时。
2. 边缘计算优化
   在智能客服终端部署轻量化模型，实现本地意图分类与简单问题应答，将核心算力资源聚焦复杂场景处理，整体响应速度提升 40%。