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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-06-03 17:40:00
作者：liuxuan
阅读量：7
文章目录
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习能力成为了推动其不断前进的核心引擎之一。在这一大背景下，大模型的崛起成为了人工智能发展到一定阶段的重要标志。AI智能质检，作为企业部门不可或缺的工具，已经展现出了强大的潜力和价值。
1.数据收集：
收集大量的对话数据，这些数据可以来自电话录音、聊天记录、电子邮件等。确保数据的多样性和代表性，以涵盖各种可能的对话场景和问题。
2.数据预处理：
对收集到的数据进行清洗，去除噪音和无关信息。将数据转化为可分析的文本格式，如TXT、CSV等。对数据进行标注，以便后续的训练和评估。
多模态质检能力
除文本外，支持语音、视频（如表情、肢体语言）的实时分析，增强情感识别和客户意图理解的准确性，尤其适用于电话销售或视频客服场景。
结合建议：在“数据收集与预处理”阶段，集成多模态数据源，利用得助的ASR（语音识别）和NLP技术统一处理。
行业预训练模型
得助提供金融、电商等行业的预训练质检模型，内置行业术语库和合规规则（如金融话术合规性检查），减少企业从零训练的成本。
结合建议：在“选择大模型”阶段，直接调用行业适配模型，仅需微调而非全量训练。
实时质检与打断机制
支持实时检测到违规话术（如过度承诺）时主动提醒坐席，而非事后复盘，提升服务即时性。
结合建议：在“实时分析”环节，配置得助的实时干预API，触发弹窗或语音提示。
1.模型训练与优化
数据标注效率：利用得助的“智能标注辅助工具”，通过预标注减少人工标注工作量，加速训练数据准备。
冷启动方案：若企业无历史数据，可使用得助的仿真对话生成功能，合成训练数据。
2.质检标准设定
内置规则库：直接调用得助的1000+预置质检规则（如“未报工号”“敏感词触发”），快速搭建基础标准。
动态阈值调整：通过得助的A/B测试功能，对比不同阈值（如语速、静默时长）对客户满意度的影响，优化指标。
3.持续优化与迭代
自动根因分析：得助的“问题聚类”功能可自动归类高频问题（如60%投诉源于物流延迟），指导流程优化。
闭环反馈：将质检结果同步至得助的“智能培训系统”，自动生成针对性课程（如产品知识薄弱人员推送课程）。
1.混合质检模式
复杂场景（如客户情绪激烈时）启用“AI初筛+人工复核”，通过的助工单系统分配可疑录音给质检员。
2.模型偏见监控
定期使用得助的“公平性检测工具”评估模型是否存在地域口音歧视等偏差。
3.ROI量化
利用得助的“质检效能看板”跟踪指标（如投诉率下降百分比、人力节省时长），明确AI投入产出比。
中关村科金的得助智能质检方案可大幅加速企业智能质检落地，尤其在多模态处理、行业适配性、实时干预方面表现突出。企业实施时需聚焦三点：优先复用预置模型和规则，减少开发周期；通过实时反馈与培训形成“质检-改进”闭环；定期结合业务需求迭代模型，避免规则僵化。
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