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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-07-28 16:40:00
作者:liuxuan
阅读量:50
文章目录
金融行业监管体系持续完善,证券公司正以新科技全面升级合规管理体系,为业务高质量发展注入合规新动能。本文将详细解析2025年证券智能质检系统品牌:得助智能质检系统、容联云、循环智能、凌志软件、金融壹账通加马。
中关村科金得助智能质检系统打造了证券行业大模型智能质检系统,通过AI大模型技术创新,突破传统小模型质检瓶颈,为证券行业数字化风控提供了创新实践样本。
1)基于大模型语义理解的“券商通用违规”智能体:实现1个智能体即可精准捕捉暗示返佣、不当承诺、夸大营销、内幕交易等20余类违规点,实现对违规场景的精准识别和违规原因分析;
2)基于大模型语义理解的“分层展业违规”智能体:通过对接客服人员的资质信息(如投顾、非投顾),并结合大模型的深度语义理解能力,完美解决小模型难以实现的分层展业质检,及时发掘越界展业行为;
3)全量数据处理中枢,实现每日5万条会话的100%覆盖。该系统上线后,模型迭代周期缩短至3天,大幅减少繁复的模型运营工作;质检准确率召回率显著提升,有效助力管理层精准把控业务节点的合规健康度。
多行业实践案例分享
某领先股份制商业银行:千人坐席电销质检,质检员听单量提升50%
某侧重银保渠道的保险公司:成功单复检的一次通过率达到90%以上
某5000+财富顾问的证券公司:如何在企业微信端集成实时质检功能
智能质检技术正从风险防控工具进化为数字化转型基础设施,当AI大模型技术与业务场景深度融合,当违规行为被精准识别,合规展业的创新空间反而得以释放,这正是科技赋能金融高质量发展的最佳注解。
容联云将大小模型结合,创新打造大模型质检代理(容犀Quality Management Agent),对全量会话进行“大模型语义质检+小模型规则质检”,真正实现效果与性能双重保障,并结合多年的证券knowhow,推出“证券行业-大模型质检代理解决方案”。
该大模型质检代理(QM Agent)熟练掌握证券专业术语,深入对网开单向见证人工回访、常规存量客户智能外呼回访等业务场景,对服务记录进行全量智能质检,助力券商保障业务流程的合规性与高效性,提升服务质量,优化客户体验。
关联质检:全面提升“多通会话”成组质检的能力,支持按照客户维度、业务单据等维度关联会话成组质检。
流程质检:灵活配置,适配各种复杂场景,让负责质检业务的人员更容易理解和配置复杂的质检规则逻辑。
丰富的自定义字段:让质检与业务结合更紧密,支持在会话搜索、流程质检项配置中应用,实现精细化质检。
整合全渠道:该系统无缝对接证券行业高频渠道,涵盖企微聊天、邮件、短信、外呼通话APP推送等渠道,对各个业务流程的服务内容进行有针对性的合规检查。
深度业务场景整合:系统智能识别会话场景(如开户、投资建议),精准判定违规意图并关联相关条例,过程透明可溯源。在判别后即时推荐合规话术,显著缩短纠错路径,提升效率。
三阶防护流程,确保高效可靠:AI质检部分结合高频自动扫描功能,实现高性能高反馈。并采用“AI初筛+补检+人工终审”三重保障机制,有效平衡了AI可能存在的不可靠性及纯人工质检的消耗性。
丰富的场景对接能力:加马智能质检系统不仅支持对接电销中心、客服中心等各类电话沟通场景,进行语音类型内容的质检;也支持对接企业微信、APP等文本和短语音会话场景,进行文本类型内容的质检。系统可扩展性强,具备丰富的场景对接能力。
灵活的质检模型组合:“NLP”模型泛化能力强,模型搭建简单,但语料数据较少时,模型效果有折损,适用于目标通话量较多、语料充足的场景。“正则”模型可精准匹配,模型上线快,适用于话术易穷举或语料较少难以训练“NLP”模型的场景。加马智能质检系统支持“NLP”+“正则”双模型组合质检。“NLP”模型和“正则”模型可以灵活互补,作为命中或排除的依赖条件,组合生成结果,全面覆盖各种质检场景
证券智能质检系统如何识别违规展业行为?
通过大模型语义理解技术精准识别暗示返佣、不当承诺等20+违规场景,并结合客服资质信息实现分层展业监管,有效发现越界展业行为。
智能质检系统能处理多少证券业务会话量?
先进系统可每日全量处理5万条会话,实现100%覆盖检测,同时通过AI初筛+人工复核机制将模型迭代周期缩短至3天。
证券行业选择质检系统需关注哪些功能?
需具备多渠道接入(企微/邮件/通话)、场景化规则配置(开户/投资建议)、双模型检测(NLP+正则)以及实时合规话术推荐能力。
证券行业大模型质检代理解决方案,致力于将大模型技术融入证券服务的每一个细节,通过大小模型双轮赋能,在保障成本、效率的同时,助力券商更精准的把握客户需求,更有效的管理服务风险,更持续的推动服务创新,最终实现客户满意度的最大化和业务增长的加速。
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