Credit C-GPT: A Domain-Specialized Large Language Model for Conversational Understanding in Vietnamese Debt Collection

📄 arXiv: 2601.10167v1 📥 PDF

作者: Nhung Nguyen Thi Hong, Cuong Nguyen Dang, Tri Le Ngoc

分类: cs.CL

发布日期: 2026-01-15

备注: 8 pages, 0 figures, 3 tables. Preprint

💡 一句话要点

提出Credit C-GPT：一个越南语催收场景的领域专用大型语言模型

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 领域专用模型 越南语 对话理解 多任务学习

📋 核心要点

  1. 传统自然语言处理系统难以处理越南语催收对话中非正式口语、情感变化和领域知识推理等复杂性。
  2. Credit C-GPT通过微调一个70亿参数的大型语言模型，并集成多个对话智能任务，实现端到端的对话理解。
  3. 实验结果表明，Credit C-GPT在专有数据集上优于传统流水线方法，为企业联络中心提供可扩展且注重隐私的解决方案。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为Credit C-GPT的领域专用大型语言模型，该模型拥有70亿参数，专门针对越南语催收场景中的对话理解进行微调。在银行、金融服务和保险（BFSI）领域，催收是一项关键职能，它严重依赖于主要在越南联络中心进行的大规模人际对话交互。这些对话涉及非正式口语、情感变化和复杂的领域特定推理，这对传统的自然语言处理系统构成了重大挑战。该模型在一个基于推理的框架内集成了多个对话智能任务，包括对话理解、情感识别、意图检测、呼叫阶段分类和结构化槽值提取。论文描述了数据构建过程、标注策略和训练方法，并在专有的人工标注数据集上评估了该模型。实验结果表明，与传统的基于流水线的方法相比，该模型具有持续的改进，表明领域专用对话语言模型为企业联络中心中的实时辅助和呼叫后分析提供了一种可扩展且注重隐私的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决越南语催收场景下，传统自然语言处理系统在对话理解方面的不足。现有方法通常采用流水线式处理，各个模块独立优化，难以捕捉对话中的复杂依赖关系，且对非正式口语、情感变化和领域知识的鲁棒性较差。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大表示学习能力，通过领域数据微调，使其能够更好地理解和处理越南语催收对话。同时，将多个对话智能任务集成到一个统一的框架中，实现端到端的优化，从而更好地捕捉任务之间的关联性。

技术框架：Credit C-GPT的技术框架基于一个预训练的70亿参数的大型语言模型。该模型通过在越南语催收领域的对话数据上进行微调，使其适应特定领域的语言风格和知识。微调过程中，模型同时学习多个对话智能任务，包括对话理解、情感识别、意图检测、呼叫阶段分类和结构化槽值提取。这些任务共享模型的参数，并通过联合损失函数进行优化。

关键创新：该论文的关键创新在于将领域专用的大型语言模型应用于越南语催收场景，并将其与多任务学习相结合。与传统的流水线方法相比，该方法能够更好地捕捉对话中的上下文信息和任务之间的依赖关系，从而提高对话理解的准确性和效率。此外，该方法还具有可扩展性和隐私保护的优势，可以应用于大规模的企业联络中心。

关键设计：论文中没有详细描述关键的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节。但是，可以推断，该模型采用了标准的Transformer架构，并使用交叉熵损失函数进行训练。具体的微调策略和超参数设置可能需要参考相关的LLM微调文献。

📊 实验亮点

实验结果表明，Credit C-GPT在专有的人工标注数据集上，相较于传统的流水线方法，在多个对话智能任务上都取得了持续的改进。具体的性能数据和提升幅度在摘要中没有明确给出，但强调了领域专用对话语言模型在企业联络中心中的优势。

🎯 应用场景

Credit C-GPT可应用于银行、金融服务和保险等行业的呼叫中心，用于实时辅助催收人员，提高工作效率和催收成功率。此外，该模型还可以用于呼叫后分析，提取关键信息，评估催收效果，并为改进催收策略提供数据支持。该研究为其他领域的对话智能应用提供了借鉴，例如客户服务、在线教育等。

📄 摘要（原文）

Debt collection is a critical function within the banking, financial services, and insurance (BFSI) sector, relying heavily on large-scale human-to-human conversational interactions conducted primarily in Vietnamese contact centers. These conversations involve informal spoken language, emotional variability, and complex domain-specific reasoning, which pose significant challenges for traditional natural language processing systems. This paper introduces Credit C-GPT, a domain-specialized large language model with seven billion parameters, fine-tuned for conversational understanding in Vietnamese debt collection scenarios. The proposed model integrates multiple conversational intelligence tasks, including dialogue understanding, sentiment recognition, intent detection, call stage classification, and structured slot-value extraction, within a single reasoning-based framework. We describe the data construction process, annotation strategy, and training methodology, and evaluate the model on proprietary human-annotated datasets. Experimental results show consistent improvements over traditional pipeline-based approaches, indicating that domain-specialized conversational language models provide a scalable and privacy-aware solution for real-time assistance and post-call analytics in enterprise contact centers.