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中关村科金得助智能-小得
缺乏统一的质检标准
各业务部门有独立的质检标准与规则，同时，人工质检受限于主观意识的判断，较难形成标准、统一的质检服务管理标尺
客户反馈数据分析效率低
业务快速发展过程中缺乏一套或多套的客户体验管理工具来收集客户反馈意见，无法对客户的反馈意见进行多维且细致的数据分析， 较难完成服务改进计划
人工质检效率低
人工质检耗时耗力，完成每通录音的监听和打分时间是录音时间的1.5倍，导致整体质检效率低
难以实现完整的数据管理闭环
需要花费大量的人工精力来完成质检周报/月报的统计汇总，难以及时完成数据分析。同时，数据资源缺乏共享性、互通性，难以跨部门实现高效协作
人机高效协同，全面提升客户服务质效
得助以自研的得助智能质检系统为核心，提供离线智能质检服务。得助智能质检系统应用在征信系统业务的客户服务场景中，可实现客服语音智能质检，提升质检效率，满足对客户服务流程及品质管控的需求，进一步提升客户服务质效。
充分满足多元业务需求，确保数据安全可靠
得助智能质检系统具有多样化智能功能，凭借得助自主研发的技术优势，系统运行稳定可靠，可用性达99%，充分满足了征信中心的多元业务需求，并确保了系统内数据的安全可靠。基于ASR自动语音识别、NLP自然语言处理和大数据等技术，得助智能质检系统支持关键字词识别、正则表达式、智能自然语义识别、情绪识别、静默识别等多种质检规则配置；支持录音转文本后质检、语音质检、文本与语音联合质检等多种自定义质检规则组合，大幅降低模型创建难度，有效提升模型召回率与准确率。
建立跟进管控机制，实现高标准质检
依托智能质检的标准服务流程，中关村科金得助将根据征信中心的业务需求，判断质检主题和应用场景，收集质检模型主题语料。通过配置规则、设计语句检测算子的逻辑运算条件搭建质检模型。初步建模完成后，将持续验证优化，确保检验模型的准确率和覆盖率达到既定标准。并根据实际的运营情况建立跟进管控机制，结合不同的质检主题，建立以周/月为基本跟进时限的循环跟进策略，或通过周期性汇报方式通报质检结果，不断总结调优，提炼优秀经验，确保质检工作有的放矢。
得助智能质检系统应用在征信系统业务的客户服务场景中，可实现客服语音智能质检，提升质检效率，满足对客户服务流程及品质管控的需求，进一步提升客户服务质效。
