倫理對齊風險：LLM的過度保守傾向可能扭曲投資決策，需通過倫理約束優化模型對齊（歐陽樹淼等，2025）。3. 安全與合規挑戰01:34如何看待人工智能面臨的安全問題數據安全漏洞：LLM高度依賴敏感數據，面臨多重安全風險：○ 技術漏洞：定制化訓練過程中，數據上傳與傳輸易受攻擊，導致泄露或投毒（蘇瑞淇，2024）；○ 系統性風險：***可能利用模型漏洞竊取原始數據或推斷隱私信息（羅世杰，2024）；○ 合規隱患：金融機構若未妥善管理語料庫，可能無意中泄露**（段偉文，2024）在客戶的統計信息、熱點業務統計分析、VIP統計信息等可以在極短的時間內獲得。閔行區本地大模型智能客服銷售

七、電子郵件的收發管理電子郵件是商務領域的重要的溝通手段，當然也是為不方便用電話的客戶(如聾啞人)，擁有這個功能***是對客戶的關懷。其使用的形式與短信、傳真類似。八、人工坐席的應答根據客戶的需要，將進行自動語音應答(IVR)的話路轉接到人工座席上，客戶將和業務代理進行一對一的交談，接受客戶預定、解答客戶的疑問或輸入客戶的信息。另外，坐席員也可以將查詢的結果采用自動語音播報給客戶。坐席掛機后，通過按鍵對坐席評價或投訴。功能上可以分為普通坐席和班長坐席。閔行區本地大模型智能客服銷售基于深度學習神經網絡架構，通過語音識別與自然語言處理技術實現意圖識別，準確率達89.6% [1-2]。

2. 模型透明性與可信度挑戰“黑箱”特性：大模型的算法復雜性與可解釋性不足降低了高風險決策的透明度，可能引發監管機構與投資者的信任危機（Maple et al., 2022）。具體表現為：○ 決策不可控：訓練數據中的錯誤或誤導性信息可能生成低質量結果，誤導金融決策（蘇瑞淇，2024）；○ 解釋性缺失：模型內部邏輯不透明，難以及時追溯風險源頭（羅世杰，2024）；○ 隱性偏見：算法隱含的主觀價值偏好可能導致輸出結果的歧視性偏差（段偉文，2024）。

人類對齊：為確保模型輸出符合人類期望和價值觀，通常采用基于人類反饋的強化學習（RLHF）方法。這一方法首先通過標注人員對模型輸出進行偏好排序訓練獎勵模型，然后利用強化學習優化模型輸出。雖然RLHF的計算需求高于指令微調，但總體上仍遠低于預訓練階段。信息檢索傳統搜索引擎正面臨來自人工智能信息助手（如 ChatGPT）這種新型信息獲取方式的挑戰：基于大語言模型的信息系統可以通過自然語言對話實現復雜問題的交互式解答。例如，微軟推出的增強型搜索引擎New Bing將大語言模型與傳統搜索技術融合，既保留了搜索引擎對實時數據的抓取能力，又擴展了語義理解與答案整合功能。然而，大語言模型仍存在信息精確性不足、知識更新滯后等問題，這使得混合架構成為主要發展方向：一方面通過檢索增強生成（RAG）技術為模型注入實時數據，另一方面利用大模型的語義理解能力優化搜索結果排序，推動智能搜索系統的進化。對企業的運行支持度很低。

由于是細粒度知識管理，系統所產生的使用信息可以直接用于統計決策分析、深度挖掘，降低企業的管理成本。例如，客戶的統計信息、熱點業務統計分析、VIP統計信息等可以在極短的時間內獲得。這是一般知識管理工具所不支持的。對企業的運行支持度很低。語言應答智能應答系統首先對客戶文字咨詢進行預處理系統（包括咨詢無關詞語識別、敏感詞識別等），然后在三個不同的層次上對客戶咨詢進行解析——語義文法層理解、詞模層理解、關鍵詞層理解。2024年大模型技術突破后，上下文理解能力提升72%，支持圖像、語音混合交互模式 [4]。崇明區國內大模型智能客服服務熱線

5G技術賦能下，智能客服咨詢響應延遲降至0.3秒。閔行區本地大模型智能客服銷售

AI客服是指一種利用人工智能技術，為客戶提供交互式服務的智能客服系統。這種系統通過自然語言處理技術、語音識別技術、機器學習技術等，能夠理解客戶的需求、回答客戶的問題、提供解決方案等。AI客服在處理簡單、重復的問題時，效率高于人工客服，而且24小時隨時在線，節省人力成本。 [3]AI客服局限性很明顯，比如不能解決個性化問題，交流缺乏情感，尤其是轉人工流程復雜，堪比“九九八十一難”。一邊是消費者著急希望能解決問題，一邊卻是AI客服機械地羅列一些無關痛癢的通用條款。如此無效溝通，AI技術是用上了，客戶服務卻全然沒有了。 [3]閔行區本地大模型智能客服銷售

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