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维修服务评价系统,激励技师提升服务:我们建立维修服务评价系统,鼓励客户对技师的服务进行评价,并将评价结果作为技师绩效考核的依据,激励技师提升服务质量。
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美满生活,从开始”观看中心致力于打造优质家电售后品牌。我们坚信的努力,将会为美满的生活添砖加瓦。美满生活,离不开卓越的产品和无忧的售后服务。经过十几年的坚持不懈的努力,我们在写下了无数售后辉煌的篇章。满意的售后服务离不开热诚优质的服务。“质量至上,服务用户”,这是我们售后永恒不变的售后观念。客户的满意,是我们的更终目标。一直以来,我们在产品、服务的质量不断提升,不遗余力。“有问必复、有诉必应,从优从速”是我们对观看中心的一贯要求,我们对自己严格管理和不断进步的要求造就了优秀的服务团队。我们坚信,有要求,有追求,才会有成绩;有要求,有追求,客户才会满意;我们更加坚信,美满生活,从开始。
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全国服务区域:
黄冈市(红安县、黄州区、蕲春县、武穴市、麻城市、英山县、团风县、浠水县、罗田县、黄梅县)
宿迁市(宿豫区、泗阳县、宿城区、泗洪县、沭阳县)
兴安盟(科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗、阿尔山市、突泉县、乌兰浩特市、扎赉特旗)
阿克苏地区(拜城县、阿瓦提县、温宿县、新和县、乌什县、沙雅县、阿克苏市、柯坪县、库车市)
潮州市(潮安区、饶平县、湘桥区)
三门峡市(卢氏县、湖滨区、灵宝市、义马市、陕州区、渑池县)
十堰市(茅箭区、丹江口市、竹山县、张湾区、郧阳区、郧西县、竹溪县、房县)
朝阳市(龙城区、凌源市、北票市、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县、双塔区)
西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)
和田地区(墨玉县、洛浦县、民丰县、策勒县、皮山县、于田县、和田县、和田市)
开封市(禹王台区、兰考县、顺河回族区、龙亭区、尉氏县、通许县、杞县、鼓楼区、祥符区)
伊犁哈萨克自治州(尼勒克县、巩留县、霍城县、察布查尔锡伯自治县、伊宁市、霍尔果斯市、伊宁县、特克斯县、奎屯市、昭苏县、新源县)
自贡市(沿滩区、富顺县、荣县、大安区、自流井区、贡井区)
内江市(市中区、资中县、威远县、东兴区、隆昌市)
池州市(东至县、石台县、青阳县、贵池区)
固原市(彭阳县、原州区、泾源县、隆德县、西吉县)
拉萨市(墨竹工卡县、当雄县、林周县、城关区、尼木县、达孜区、堆龙德庆区、曲水县)
鹤壁市(淇县、山城区、鹤山区、浚县、淇滨区)
长沙市(开福区、宁乡市、雨花区、望城区、长沙县、岳麓区、天心区、芙蓉区、浏阳市)
果洛藏族自治州(甘德县、玛沁县、班玛县、达日县、玛多县、久治县)
延边朝鲜族自治州(龙井市、敦化市、珲春市、图们市、延吉市、安图县、汪清县、和龙市)
宿州市(泗县、灵璧县、萧县、砀山县、埇桥区)
黔东南苗族侗族自治州(镇远县、黄平县、雷山县、凯里市、三穗县、丹寨县、剑河县、麻江县、施秉县、台江县、榕江县、岑巩县、从江县、天柱县、黎平县、锦屏县)
运城市(盐湖区、稷山县、垣曲县、临猗县、新绛县、河津市、芮城县、绛县、永济市、夏县、平陆县、万荣县、闻喜县)
南京市(江宁区、建邺区、高淳区、溧水区、秦淮区、鼓楼区、玄武区、栖霞区、浦口区、雨花台区、六合区)
金昌市(永昌县、金川区)
淄博市(高青县、临淄区、沂源县、博山区、淄川区、张店区、周村区、桓台县)
海东市(化隆回族自治县、循化撒拉族自治县、乐都区、平安区、民和回族土族自治县、互助土族自治县)
大理白族自治州(弥渡县、漾濞彝族自治县、祥云县、永平县、大理市、洱源县、宾川县、剑川县、鹤庆县、云龙县、巍山彝族回族自治县、南涧彝族自治县)
吉安市(万安县、泰和县、永丰县、吉安县、吉水县、峡江县、青原区、永新县、井冈山市、吉州区、遂川县、新干县、安福县)
泰州市(靖江市、姜堰区、海陵区、高港区、泰兴市、兴化市)
防城港市(上思县、港口区、防城区、东兴市)
通辽市(扎鲁特旗、开鲁县、库伦旗、科尔沁区、霍林郭勒市、奈曼旗、科尔沁左翼后旗、科尔沁左翼中旗)
营口市(大石桥市、西市区、站前区、盖州市、鲅鱼圈区、老边区)
常德市(临澧县、澧县、安乡县、鼎城区、桃源县、武陵区、津市市、汉寿县、石门县)
嘉峪关市
丽水市(云和县、缙云县、遂昌县、莲都区、青田县、庆元县、松阳县、龙泉市、景宁畲族自治县)
佛山市(三水区、禅城区、高明区、南海区、顺德区)
锦州市(太和区、黑山县、古塔区、义县、北镇市、凌河区、凌海市)
泰安市(宁阳县、肥城市、东平县、新泰市、岱岳区、泰山区)
大同市(新荣区、云冈区、天镇县、平城区、云州区、灵丘县、浑源县、左云县、广灵县、阳高县)
蚌埠市(龙子湖区、蚌山区、禹会区、怀远县、五河县、淮上区、固镇县)
徐州市(丰县、鼓楼区、睢宁县、铜山区、云龙区、新沂市、邳州市、贾汪区、泉山区、沛县)
普洱市(江城哈尼族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、西盟佤族自治县、墨江哈尼族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、景东彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、思茅区)
博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、精河县、温泉县、阿拉山口市)
濮阳市(华龙区、范县、南乐县、濮阳县、清丰县、台前县)
钦州市(钦南区、浦北县、钦北区、灵山县)
鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)
巴中市(巴州区、恩阳区、通江县、南江县、平昌县)
三沙市(西沙区、南沙区)
铜川市(耀州区、王益区、印台区、宜君县)
青岛市(即墨区、李沧区、黄岛区、崂山区、城阳区、莱西市、胶州市、市南区、平度市、市北区)
鹰潭市(贵溪市、余江区、月湖区)
焦作市(武陟县、沁阳市、中站区、修武县、博爱县、孟州市、山阳区、解放区、温县、马村区)
榆林市(神木市、子洲县、吴堡县、米脂县、清涧县、府谷县、佳县、榆阳区、定边县、横山区、绥德县、靖边县)
河源市(源城区、和平县、东源县、龙川县、连平县、紫金县)
商洛市(商州区、山阳县、丹凤县、洛南县、镇安县、柞水县、商南县)
定西市(临洮县、岷县、陇西县、渭源县、通渭县、漳县、安定区)
南宁市(青秀区、武鸣区、上林县、江南区、宾阳县、隆安县、西乡塘区、横州市、兴宁区、良庆区、马山县、邕宁区)
石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)
大连市(庄河市、甘井子区、普兰店区、长海县、西岗区、中山区、瓦房店市、旅顺口区、金州区、沙河口区)
莆田市(涵江区、秀屿区、城厢区、荔城区、仙游县)
佳木斯市(同江市、郊区、桦川县、抚远市、东风区、向阳区、桦南县、汤原县、前进区、富锦市)
延安市(延川县、宝塔区、子长市、黄龙县、志丹县、宜川县、洛川县、安塞区、甘泉县、富县、黄陵县、吴起县、延长县)
楚雄彝族自治州(永仁县、武定县、双柏县、楚雄市、姚安县、元谋县、牟定县、禄丰市、大姚县、南华县)
中山市
马鞍山市(博望区、当涂县、雨山区、和县、含山县、花山区)
陇南市(宕昌县、礼县、文县、康县、成县、武都区、两当县、徽县、西和县)
黑河市(北安市、嫩江市、孙吴县、逊克县、爱辉区、五大连池市)
乌兰察布市(察哈尔右翼中旗、集宁区、察哈尔右翼后旗、化德县、兴和县、四子王旗、察哈尔右翼前旗、卓资县、凉城县、丰镇市、商都县)
吉林市(永吉县、龙潭区、昌邑区、磐石市、桦甸市、蛟河市、船营区、舒兰市、丰满区)
亳州市(涡阳县、利辛县、蒙城县、谯城区)
安庆市(潜山市、岳西县、宿松县、太湖县、桐城市、大观区、望江县、迎江区、怀宁县、宜秀区)
新疆维吾尔自治区
北京市(平谷区、房山区、石景山区、丰台区、怀柔区、朝阳区、海淀区、昌平区、顺义区、东城区、西城区、通州区、密云区、大兴区、门头沟区、延庆区)
玉溪市(易门县、江川区、新平彝族傣族自治县、红塔区、澄江市、峨山彝族自治县、华宁县、元江哈尼族彝族傣族自治县、通海县)
兰州市(西固区、皋兰县、城关区、红古区、七里河区、榆中县、安宁区、永登县)
攀枝花市(盐边县、西区、东区、仁和区、米易县)
郑州市(新郑市、荥阳市、二七区、金水区、管城回族区、中牟县、中原区、惠济区、上街区、新密市、登封市、巩义市)
崇左市(龙州县、天等县、大新县、凭祥市、江州区、扶绥县、宁明县)
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专题:2025保险科技峰会
4月25日金融一线消息,“2025保险科技峰会”今日在深圳正式举行,本次大会主题为“从互联网时代到AI时代,AI+保险的战略推进与应用创新”。腾讯研究院高级研究员陈楚仪在峰会上发表主题为《金融业大模型演进:从效率工具到价值引擎》的演讲,基于AI大模型在泛金融行业的发展与落地调研,为保险行业与AI融合发展提供深度洞察。
陈楚仪指出,自2024年大模型发布后,已全面渗透金融行业细分领域。从行业格局来看,我国形成“银行业主导、证券保险跟进、资管信托探索”的梯次发展态势,银行业凭借结构化数据储备和算力底座优势,在大模型应用中占据主体地位。在场景应用方面,呈现明显季度演化特征:一、二季度以场景渗透和内部试点为主,三、四季度随着效果验证,应用规模和项目量迎来爆发,目前行业进入ROI(投资回报率)验证和规模复制阶段。具体场景应用上,中国金融机构聚焦底层算力底座与AI应用,以代码助手、知识库检索、智能客服等提效场景应用最为广泛。
针对保险行业与AI融合,陈楚仪分析其面临数字化程度低、销售模式需革新、逆向选择、理赔难度大、保险精算数据获取成本高等痛点。她强调,大模型需与传统决策型AI、机器学习和小模型综合运用,才能在保险行业从负债端到资产端全流程发挥最大效力。目前,国内保险行业在大模型应用上更注重降本增效和流程优化,与海外机构侧重技术探索和复杂场景应用形成差异。
谈及落地难点,陈楚仪从多维度展开。技术层面,AI黑箱与幻觉现象难以根除,保险条款的专业性使其难以被现有推理和生成大模型完全解决;知识层面,缺乏专业知识图谱和企业私域知识库制约模型理解专业内容;数据与业务整合方面,存在数据问题以及与现有业务系统重构链接、维持模型输出稳定性的挑战;此外,投资回报率量化、行业监管政策和用户接受度也是关键影响因素。
在探讨DeepSeek等后推理范式演进对金融行业的影响时,陈楚仪表示,其通过算法和工程优化降低行业AI使用门槛,推动模型向强化学习推理范式转型,重塑科技企业信心。具体而言,DeepSeek加速释放大模型规模效应,扩展应用场景边际,支持决策类场景,重构算力成本曲线,使技术开源普惠中小机构。她同时提醒,传统机器学习模型在特定场景仍具优势,未来金融行业应用AI应结合大模型与传统模型,提升投资回报。
展望未来,陈楚仪提出多个趋势方向。政策层面,AI落地可围绕金融“五篇大文章”细分领域提效;技术应用上,Agent及智能体AI生态值得关注,尤其在保险领域,智能体编排和多智能体协作或成重要发展方向。风险方面,需警惕模型趋同带来的竞争压力、同质化引发的系统性风险,完善RIO评价机制,应对数据安全合规与组织重构挑战。
为此,陈楚仪提出四点建议:强化以ROI为主导的内部验证机制;推动分层机构构建,鼓励中小机构与第三方合作;完善数据治理与安全保障体系;关注Agent和智能体AI在金融行业的落地,抢占发展先机。
新闻结尾
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