考研大数据分析与推荐平台-考研数据库

基于飞致云 MaxKB 知识库问答系统作为底座，快速完善企业在线智能客服的 AI 助手能力。主要负责 MaxKB 的二次配置、知识库构建、RAG 链路调优、多渠道接入及效果评测。 1.底座集成：部署并配置 MaxKB 开源版本，将其作为智能客服的核心引擎。利用其内置的模型管理、知识库管理和 RAG 流水线能力，大幅缩短开发周期。 2.知识库构建：梳理 10 万+ 条历史客服对话记录，完成清洗、分类与结构化处理，导入 MaxKB 知识库。通过文档分段、QA 对提取等方式提升知识召回率。 3.RAG 检索优化：在 MaxKB 原生 RAG 流程基础上，调整检索参数（Top-K、相似度阈值），并增加重排序（Rerank）环节。并基于 MaxKB 支持的模型接入能力，选用 Qwen3系列模型。利用收集的领域数据，通过 LoRA 方法进行轻量化微调，并集成回 MaxKB 底座。微调后客服场景回答准确率达 92%，幻觉率降至 5% 以下。通过 MaxKB 提供的 API 接口，实现与企业微信、App、Web 端等多渠道的无缝对接。开发简单的消息适配层，完成会话管理、上下文关联等基础功能。

爱众资产管理服务平台，提供专业个人不良贷款收购处置业务服务，实现个贷不良资产竞购、管理、分析服务，实现清收处置跟踪、减免结清等清收服务，实现法诉管理、委外管理等服务。主分不同角色进行管理，特有的流程化工作

针对企业日常数据处理工作繁琐、易出错的痛点，开发了一套自动化数据处理系统。核心功能包括：Excel批量处理、数据清洗去重、多源数据合并、自动生成报表、定时任务调度。支持从多个数据源（Excel、CSV、数据库、API）自动采集数据，按预设规则清洗转换，生成标准化报表并自动发送邮件。业务流程：配置数据源 → 设置处理规则 → 定时触发任务 → 自动处理数据 → 生成报表 → 邮件通知。系统已应用于财务对账、销售数据汇总等场景，帮助企业节省80%人工处理时间。

立项背景 公司原有电销业务主要依赖 Excel 名单、人工拨号和线下录音复盘，存在不少问题。 名单管理比较混乱。线索来自官网、广告投放、合作方等多个渠道，格式不统一，经常出现重复拨打、漏跟进的情况。 外呼效率偏低。坐席需要手动拨号，有效通话占比往往不到三成，拨号前准备时间平均超过两分钟。 过程难以管控。各坐席话术不统一，质检主要靠抽检，覆盖率通常不到百分之五，合规风险较高。 转化难以归因。从线索到接通、再到意向和成交，整条链路数据断裂，很难评估投放 ROI。 人员流失也偏高。新人培训周期通常要两到三周，缺少实时辅助和统一知识库，上手慢、压力大。 同时，个人信息保护法和营销外呼相关监管越来越严，业务系统必须做到可审计、可溯源、可管控 项目目标 业务上，希望通过预测式外呼和智能排队，把有效通话率提升百分之三十以上；通过统一话术和知识库，把新人培训周期压缩到五个工作日；通过全量录音入库和智能质检，把质检覆盖率从百分之五提升到百分之百；通过精细化跟进和意向评分，把线索转化率提升百分之十五左右。 技术上，要建设统一的线索、外呼、跟进、成交闭环 CRM；对接运营商或云通信平台，支撑稳定高并发外呼，峰值约两千路并发；建立可配置的话术引擎和质检规则引擎；支持多租户、多业务线和权限隔离。 整体功能 平台主要包含线索中心、外呼中心、客户管理、质检合规、报表运营，以及坐席工作台、主管看板、话术配置、任务调度和系统管理等支撑能力。

反洗钱工作平台的设计，符合我国反洗钱监管要求，遵从未来发展趋势。主要模块包括大额可疑数据报送、可疑交易自主监测、客户身份识别与调查、名单管理与监控、客户风险评级、非现场监管报表、反恐怖融资、自贸区监测管理、5C 评估等核心模块，为甄别当前反洗钱、反经济犯罪、反恐怖融资等重点关注领域，提供了有效的支持。