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中关村科金得助智能-小得
成功案例
2025-09-08 14:05:36
作者：JIfan
阅读量：470
文章目录
如今国内对金融监管更加严格，证券公司也需要更好的数字化工具提升合规管理。在此背景下华福证券与中关村科金得助智能联合打造大模型智能质检系统，突破传统小模型的局限，将智能质检升级为证券业数字化转型的基础设施。保障合规展业，实现每日5万条会话的100%覆盖，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。
证券行业之前的合规质检往往采取的是小模型质检方案+人工质检方案，始终面临着运营效率低下、难以有效监督、无法实现全面的风险规避的三大难题，下面具体来看看吧！
由于技术限制，运营效率低下，需要大量的人力进行人工质检。小模型质检需要对证券违规的20余项质检点，例如代客交易、夸大营销、提供问卷标准答案等进行逐一配置，需要积累大量正则或语料实现模型的搭建，一个模型搭建需要耗时2人天，并且需要持续积累优化以提升效果，比较费时费力。
近几年，监管部门对“分层展业”的要求愈发明确，证券公司需要对具体业务制定不同的质检标准，严禁越界提供投资建议或服务。但是小模型受限于技术实力并无较好的搭建方案，不能对每一类问题进行有效监督，往往会给券商带来潜在的监管风险。
小模型质检的准确率和召回率较低，无法实现全面的风险规避。
风险规避不全面，小模型质检的准确率和召回率较低。小模型的识别逻辑受限于固定规则和有限语料，不能识别出灵活多变的证券业务场景，因此很容易出现“漏判”或“误判”的情况，无法实现全面的风险规避。
当传统小模型陷入“效率低、覆盖窄、风险漏”色难题时，大模型凭借其强大的语义理解、多模态处理与灵活适配能力，成为证券合规质检的破局利器。中关村科金得助智能将大模型技术和智能质检进行结合，进一步提升了质检范围与质量，运营提效显著。
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。
正如沙利文头豹在《AI赋能千行百业白皮书》中所指出的，AI正推动金融行业决策智能化、风险防控立体化、服务闭环化、运营智能化及合规监管创新，助力实现精准决策、风险识别、个性化服务、高效运营和合规监管，推动行业迈向全面智能化升级。
得助智能大模型质检免费试用14天
从华福证券利用大模型智能质检系统的实践案例来看，大模型技术对证券合规质检的升级，不仅仅是工具的升级更是模式的重构，将“事后监督”转向“事前预防”，将人工质检专项为AI赋能。
智能质检可否正确区分客服和客户、插抢话 等需求？
这个问题问得很实在，基本是每个质检项目上线前面临的第一道技术坎。我经手过不少大企业质检落地项目，角色分离、语音重叠处理两项指标。之所以常年排在落地测试优先级首位，是因为这两项基础能力一旦存在缺陷，后续所有质检规则都无法正常生效，故而属于质检系统上线的硬性门槛。先说客服与客户角色区分，传统双声道分离方案适配运营商标准线路尚可稳定运行，反观单声道混音、VoIP线上通话场景，整套方案会直接失效，这也是早年多数质检系统落地踩坑最多的通病。单声道无法依靠物理声道隔离说话人，因此很容易出现话术归属错乱，错判客服、客户发言主体，进而造成整条会话质检结论失效。其次是插抢话语音重叠场景，通话双方同步发声时，传统...
智能质检能否真正解决传统制造业的质量隐患？AI质检被过度神化了？
题主提问：2025年全面普及的智能质量管理技术（如AI质检、大数据预测），能否真正解决传统制造业的质量隐患？结合我多年深耕ToB政企智能质检项目的落地经验，经手过大量工厂与服务行业的智能化改造项目，踩过不少纸面参数亮眼、上线后直接业务翻车的坑，因此可以给出最贴合实战的结论，智能质量管理技术能够解决大部分高频、标准化的质量隐患，但无法彻底根除所有质量问题。之所以会有这样的判断，是因为行业多数人过度神化了AI质检的技术能力，忽略了落地底层的基础条件，厂商白皮书的宣传内容，完全不能作为项目落地的判断标准，真正的技术价值，只能依靠一线实战验证。其次从真实落地场景来看，制造业的AI质检主要集中在产线视觉...
AI冲击质检行业，五百万质检工人面临职业危机，怎样看待这一现象？AI能完全替代人工质检吗？
题主提问：AI能完全替代人工质检吗？深耕政企智能质检落地项目多年，长期对接各类金融、零售客服中心，时常被企业管理者和一线质检人员问及该问题，结合大量实战验证的落地经历，先给出核心判断，AI替代的并非质检员本身，而是传统人工抽检模式，现阶段不存在彻底取代人工的可能，同时五百万质检从业者的职业困境本质是岗位能力适配问题。之所以得出该结论，是落地多套质检系统踩坑后沉淀的真实认知，传统人工质检本身存在无法规避的行业通病，单人每日可核查录音仅有二三十通，中型客服中心每日会话总量可达数千通，人工抽检上限仅10%，剩余九成通话内潜藏误导宣传、客户情绪激化等极易引发业务翻车的风险，这类隐患并非引入AI后才出现...
某券商公司，坐席数量超过800个，一年的呼叫量接近一千万通，一直通过人工质检方式，覆盖率较低、客户投诉一直处于高位。当全面对得助智能质检系统进行部署之后，客户投诉率出现了大幅度的下降，质检准确率急剧上升了40%，合规管理达成了智能化的转型。
某消费金融信贷平台之前总因为合规红线以及人力成本而陷入困境,传统人工抽检率不到5%,。在最近一个季度，甚至接连收到两张监管罚单,罚款累计达到68万元,质检团队将近30人,为了维持基础风控,每季度人力支出超过150万元。而从2025年第三季度开始，该消费金融信贷平台全面部署得助智能质检系统后，情况有了翻天覆地的变化。
2026年初《金融机构产品适当性管理办法》正式开始施行，理财销售双录已经不再属于可选项，而成了银行进行合规运作规定要做的必然选择。
汽车经销商亏损的比例上升到了52.6%，处于行业下行的周期当中，有部分车企凭借着精细化服务质量管理，实现了逆势突围，其中一个核心的秘诀，便是搭建那个严密的汽车SOP执行质检方案，依靠得助智能质检系统具备的全链路数据采集以及智能分析能力，为服务标准化以及客户体验，提供了可量化、可追踪的核心管理抓手。
汽车行业正站在合规监管的十字路口。随着消费市场竞争日益白热化，服务质量与合规经营已成为品牌的核心竞争力。在触达、咨询、销售到售后的全链条客户沟通中，每一次对话都可能成为品牌的加分项，也可能成为引发纠纷的导火索。针对“销售飞单、贬低竞品、过度承诺”等高频违规行为，汽车客服销售合规监管工具的缺失让众多车企只能被动应对客户投诉和媒体曝光，陷入合规压力与运营成本的双重困境。一款覆盖全链路、全场景的智能质检系统，正在成为车企破解这一难题的关键答案。
珠宝门店里的大额交易不容易做成，动不动就是几万乃至几十万的单子，即便销售费尽口舌，客户依旧迟疑不决。更让人苦恼的是，管理者根本不清楚问题出在何处，客户明明交流得挺好，最后却流失了，产生纠纷的时候，双方各有各的说法，门店拿不出客观的证据，金牌销售的经验既带不走，又学不会，团队服务水平高低不一。销售沟通过程长期处在管理的“黑盒”状态。
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精选案例公司介绍中关村科金及其旗下的得助智能是领先的企业级人工智能平台公司，聚焦"垂类大模型+企业级智能体"的深度融合,为企业提供“智能底座一平台一应用”的全智能化产品矩阵及解决方案。入选 “2025《财富》中国科技 50 强”、“2025 胡润中国人工智能企业 50 强” 及 “2026 福布斯中国 AI 科技企业 TOP50”，深耕金融、保险、政务、工业、汽车及零售等所有行业的业务场景，已服务超3000家客户。
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