9月25日上午，2025云栖大会「大模型在云通信中的创新应用与全球化实践」论坛在杭州云栖小镇成功举办。作为一家以自研大模型为核心、致力于打造全球AI语音智能体的头部企业，九四智能创始人兼CEO刘嗣平受邀出席，并在圆桌对话环节围绕“AI时代下语音服务的机遇与挑战”进行深度分享。

直面痛点：合规性与成本控制成AI语音服务核心挑战

在圆桌对话中，刘嗣平直指大模型时代智能语音领域的两大关键挑战。

其一为合规性难题。当前众多头部持牌金融机构，特别是发达国家的客户，对语音服务的合规标准提出极高要求。对此，九四智能通过“大模型增强小模型”的技术路径，满足不同客户的合规需求，为业务开展筑牢合规基础。

其二是成本控制问题。大模型在智能语音领域的应用，显著推高了技术研发与运营成本，客户在选择服务时，会重点考量成本投入与效果提升的匹配度，以及是否愿意为优化后的服务买单，这一现实问题成为制约行业发展的重要因素。

尽管挑战客观存在，但刘嗣平判断，未来3～5年，大模型驱动主流场景智能化的趋势已十分明确，当前行业的核心任务是持续探索技术应用边界，完成关键的技术沉淀与积累。

场景深耕：大模型重构业务全流程价值

谈及智能语音在金融领域的机遇，刘嗣平结合九四智能七年的实践经验展开分享。他介绍，公司早期将金融领域的智能语音业务划分为“场景洞察、策略决策、智能触达、标签挖掘”四个环节，形成业务闭环。但在实际运营中发现，超过70%的业务价值集中在“智能触达”环节，大量非结构化数据因技术限制难以有效运用，制约了业务价值的进一步释放。

大模型的出现为这一困境带来了根本性改变。刘嗣平强调，大模型的价值不仅在于提升智能语音的对话能力，更在于全面升级业务全流程的智能化水平——从前期的场景洞察、策略生成，到事后的效果分析，均能借助大模型实现优化。

以银行贷后管理场景为例，传统模式依赖固定话术和规则流转，难以满足不同债务人的个性化需求；而依托大模型，可构建“虚拟贷后管理团队”（Agent），该团队能根据债务人的个人信息、历史沟通记录等数据，动态决策每次交互的策略，实现高度个性化的沟通，大幅提升贷后管理效率与效果。

刘嗣平进一步指出，未来智能语音在金融领域的突破点，不应局限于提升单次触达效率，而应聚焦如何将大模型深度融入业务全流程，实现更精细化的智能决策，从而充分释放技术对业务的赋能价值。

深化生态合作：携手阿里云推进技术落地与全球化布局

此次受邀出席云栖大会，既是行业对九四智能在AI语音服务领域技术实力与落地成果的认可，更标志着公司深度参与“云通信+AI”行业生态构建的主动姿态。

对话尾声，刘嗣平表达了对行业协同发展的期待：“云通信与AI的融合需要生态伙伴共同探索，我们期待与阿里云在更多层面、更丰富场景中深化合作，也希望以阿里云为桥梁，助力更多中国软件企业突破地域壁垒，走向全球市场，共同为全球‘云通信+AI’行业的创新升级贡献力量。”

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