多模态交互实战

多模态交互实战

多模态交互实战是指运用多种交互方式（如文本、语音、图像等）进行人机交互的一种实践方法。随着人工智能技术的发展，多模态交互逐渐成为智能系统与用户之间有效沟通的重要方式，尤其在金融、教育、医疗等领域的应用中显示出巨大的潜力和价值。

罗树忠：国产AI DeepSeek赋能银行——智能化营销智能转型

课程背景：2025年初，国产AI模型deepseek横空出世，一举打破中国的跟随状态，并且在推理能力和数学能力方面超过了GPT，算力算法方面，已经完全可以支持银行的AI落地，直接推动智能体能力达到可用性。２０２５年，必定迎来银行AI应用的大爆发。本课以银行实战的场景，站在银行管理者和营销员工的角度，进行全场景全流程设计了AI应用提示词、智能体和工具。帮助银行界的AI实战转型。课程收获：全面体验了解deepseek 等国产大模型的实力学会AI高效办公工具，节约50%以上办公时间学习AI写作方法，提高写作质量学习用AI做个金客户方案和销售对练学习用AI解读财报和做尽调的方法学习用AI做营销策略的方法学习用AI做短视频的方法学习用AI自己搭设智能体的方法学习区分真假信息的方法学习企业部署智能体的方法课程时间：1-2天，6小时/天课程对象：对公、个金业务条线行长、经理、业务骨干课程方式：知识讲解、全程实操练习、案例分解、智能体工具留存第一讲：国产新模型代理的AI进步1.1 DeepSeek全能力演示多模态交互实战（文本/表格/图表）复杂逻辑推理能力测试案例行业知识库调用对比实验1.2 国产大模型技术图谱算力基础设施：华为昇腾 vs 寒武纪典型应用场景：政务/金融/制造业案例主要国产模型的功能强弱项分析：deepseek, kimi,豆包等第二讲：AI高效办公１  AI文件整理和转换长文缩写和格式转换语音文字互转2  AIPPT制作AIPPT的工具介绍各类文件转PPT3  AI化的思维导图思维导图形成结构知识库思维导图形成结构化创意２.４　AI表格制作与解读AI解读EXCEL表AI生成函数AI数据分析与传统数据分析的差异第三讲：AI高效高质量写作３.１　AI提示词提示词的设计逻辑Deepseek的特殊提示词３.２　高质量写作的要求写作结构的提炼写作内容的要求：传播度、专业度、数据支持、生动、读者适配等３.３　写作智能体知识型写作智能体文案型智能体  第四讲　AI个金话术与方案４.１AI生成沟通话术AIDA话术FABE话术个性化话术各类拒绝AI后的推进话术4.2 AI协助积累KYC业务触电的客户情报收集客户情报的AI分析客户情报的整理归类与分析４.３　客户话术对练智能体智能体的主要功能话术对练练习　４.４个金业务方案智能体客户信息脱敏AI客户方案模拟AI客户方案修正第五讲  AI对公业务：财报分析、尽调、方案初稿５.１　对公看客户经理的AI助手财报解读智能体舆情分析智能体５.２　网络尽调神器专业搜索工具专业搜索信息尽调的数据分析如何避免不实信息产研尽调报告的撰写第六讲  AI短视频和海报制作６.１AI辅助短视频制作AI生成短视频文案一键生成AI 短视频AI生成数字人６.２　AI辅助海报制作AI海报工具AI海报制作方法第七讲  银行AI智能体落地智能体的类别助手型、工具型、专业型智能体搭建方式练习智能体搭建方法论第八讲  AI银行落地步骤和注意事项底层AI基座培养AI应用人才智能体落地方法和服务要做自己的小模型吗？基于效率和收益的AI推进信息安全的必要方法课程总结：用DEEPSEEK进行复盘，课后应用方法

罗树忠 培训咨询

一、背景与发展

多模态交互的概念源于对人类自然交互方式的模拟。人类在沟通时常常同时运用语言、手势、面部表情等多种方式，这使得信息传递更加丰富与准确。传统的单一模式交互（如仅通过文本或语音）在处理复杂信息时往往显得力不从心。因此，研究者们开始探索如何将多种交互方式结合在一起，以提升交互的有效性和用户体验。

近年来，随着深度学习、计算机视觉、自然语言处理等技术的进步，多模态交互逐渐成熟，并在各种应用场景中得到了实现。例如，在智能客服系统中，不仅可以通过文字沟通，还可以结合语音识别和图像识别技术，为用户提供更为丰富和直观的服务体验。

二、应用领域

多模态交互的应用领域非常广泛，主要包括以下几个方面：

• 金融行业：在金融服务中，多模态交互可以帮助银行实现智能客户服务，通过语音、文本和图像等多种方式为客户提供个性化的金融服务。例如，在客户咨询时，智能助手可以通过文字回答，同时提供相关的图表和数据分析，提升客户的理解和决策能力。
• 医疗行业：在医疗领域，多模态交互能够帮助医生与患者之间进行更高效的沟通。医生可以通过语音对患者进行说明，同时展示相关的医学图像和数据，以便患者更好地理解病情和治疗方案。
• 教育行业：教育领域利用多模态交互的方式，提高了学习的趣味性和效率。教师可以通过视频、文本、图表等多种方式进行授课，帮助学生更好地理解复杂的知识点。
• 智能家居：在智能家居中，多模态交互允许用户通过语音控制、手势识别等多种方式来操作家电，提升用户的使用体验。

三、技术架构

实现多模态交互的技术架构通常包括以下几个层面：

• 数据层：此层负责收集和存储多种模态的数据，包括文本、语音、图像等。数据的多样性和丰富性是实现多模态交互的基础。
• 处理层：处理层主要包括数据预处理、特征提取和信息融合等步骤。通过对不同模态的数据进行分析和处理，将其转化为计算机能够理解的形式。
• 交互层：交互层实现用户与智能系统之间的沟通。这一层通常需要结合自然语言处理、计算机视觉等技术，以支持多种交互方式。
• 应用层：在应用层，具体的业务场景会利用多模态交互技术实现功能。不同领域的应用场景可能会有不同的实现方式和需求。

四、实践案例分析

为了更好地理解多模态交互的实战应用，以下将通过几个实际案例进行分析：

案例一：银行智能客服系统

某银行推出了一款智能客服系统，用户可以通过手机应用与智能客服进行互动。该系统支持文本输入、语音输入以及图像识别等多种交互方式。当用户询问某项业务时，智能客服能够准确识别用户的提问，并结合图表和数据为用户提供详尽的答案。此外，系统还可以通过语音合成技术，将信息以语音形式反馈给用户，提高了用户的体验。

案例二：医疗智能助手

在某医疗机构，推出了一款智能助手，旨在提高医生与患者之间的沟通效率。医生可以通过语音输入病历信息，助手即时将信息转化为文本，同时生成患者病情相关的图表和数据，供医生参考。患者在咨询时，可以通过语音或文字提问，助手将根据医生提供的信息进行智能回答，并在需要时展示相关的医学图像，帮助患者更直观地理解病情。

案例三：在线教育平台

一家在线教育平台结合多模态交互技术，推出了互动教学课程。教师在授课时，可以通过视频讲解，同时展示相关的图表和知识点，学生则可以通过语音、文本或手势与教师进行互动。系统记录学生的反馈，及时调整教学内容，实现个性化教学。

五、技术挑战与未来发展

尽管多模态交互在各个领域的应用前景广阔，但在实际应用中仍面临一些技术挑战：

• 数据融合难度：不同模态的数据在特征表示上存在差异，如何有效融合这些数据以实现高效的交互仍然是一个关键问题。
• 实时性要求：多模态交互常常要求实时响应，如何在保证响应速度的同时保持信息的准确性和完整性是一个挑战。
• 用户体验优化：如何设计出更为人性化的交互界面，使得用户能够自如地切换不同的交互方式，提升用户体验，是未来发展的方向之一。

展望未来，多模态交互技术将随着人工智能的发展而不断演进。随着深度学习和大数据技术的应用，未来将有更多智能应用能够实现更丰富的交互方式，提升用户体验。特别是在金融、医疗、教育等关键领域，多模态交互将发挥出更大的价值，助力行业数字化转型。

六、总结

多模态交互作为一种新兴的人机交互方式，正在改变传统的交互模式。通过整合多种信息传递方式，能够实现更为高效、直观的用户体验。在未来的发展中，多模态交互有望在各个领域得到广泛应用，推动行业的数字化和智能化进程。

随着技术的成熟和应用场景的丰富，多模态交互将为人们的生活和工作带来更多的便利和可能性。在此背景下，相关从业者、研究者和技术开发者应积极探索和研究多模态交互的潜力，以应对日益复杂的用户需求和市场挑战。