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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-11-14 17:52:07
作者：yixue
阅读量：58
文章目录
在证券行业，客户服务质量将直接关系到企业声誉与合规风险。传统质检方式依赖人工抽检，存在很多局限例如覆盖率低、风险响应延迟，难以应对海量交互数据。得助智能大模型智能质检系统，以证券行业为核心场景，塑造证券行业服务标准，针对这些痛点构建了全新的解决方案。
证券业务的合规要求仔细且严格，要求客户交互每个环节都不能有丝毫偏差。而传统质检方法面临三大痛点：
抽样盲区：人工抽检比例通常不足5%，导致遗漏大量风险对话。
标准滞后：每当业务规则更新时，质检标准难以及时同步。
反馈延迟：当发现问题时已造成实际损失。
与通用型质检方案不同，得助智能针对证券行业设计了具有业务理解能力的质检引擎：
大模型智能质检支持全渠道数据接入，不论电话沟通还是在线咨询能快速识别敏感词，实现100%全量分析。通过从海量的客户沟通记录中，精准获取客户的核心需求、潜在顾虑。例如当客户提到保本理财时，系统会结合对话背景判断销售人员是否违规承诺收益。
通过将最新的监管政策转化为可执行的检测规则，在资管新规、适当性管理办法等政策出台后，质检系统具备快速适配能力，能够根据要求或产品特点及时更新质检规则，更新频率提升80%。
除了语音文本，还能通过声纹识别情绪波动，对疑似争吵、过度营销等场景，系统会按违规严重程度分级预警，高风险问题第一时间推送处理，中低风险问题及时提醒干预，让合规管理从“事后补救”变成“事前预防”，突破传统模型的瓶颈。
与之不同网络资料中泛泛而谈的AI能力，得助智能质检的技术结构体现多项创新设计，确保系统在证券行业的有效应用。
1.增量学习机制：系统的增量学习机制会持续从标注员的修正反馈中学习，逐步提升判断准确性，从实际运行数据中，系统误报率在三个月内降低62%，能够更好适应业务的复杂场景。
2.数据处理能力：大模型质检系统使高效处理海量数据，正是因为分布式架构设计。单日处理20万小时语音数据，是行业平均水平的3倍，确保系统在大规模应用时稳定性和及时性。
3.可解释性报告：系统不仅输出检查结果，还会附带详细的判断依据。例如在识别出一通电话存在违规嫌疑时，系统会明确标注出触发规则的具体语句、相关语境分析以及适用的监管条款。透明化的输出方式能够极大方便合规人员的复核，也增强了系统的可信度。
1.风险防控：风险对话在发生时能够被及时阻断，系统实现了从事后补救向事前预防的转变，这种及时干预能力有效避免了潜在损失。例如，当理财经理在对话中出现违规承诺收益的倾向时，系统会实时提醒，促使服务人员及时修正表达方式。
2.支持培训：系统可以根据高频问题分析，为员工培训提供了精准的改进方案。某证券公司的实践表明，通过数据驱动制定针对性优化培训方案，这明显提升了员工的专业水平和服务质量，重复性错误发生率下降了。
3.客户洞察：通过分析客户投诉和咨询对话，精准识别产品设计、业务流程存在的一些问题，例如某款理财产品说明书存在多处容易引发错误理解的表达，主动发现分析能力为产品改进提供重要依据。
证券行业的智能质检已经走过了“单纯合规筛查”的阶段，正在向“合规+洞察+赋能”的一体化方向发展。
1.技术领先性：得助智能的大模型质检系统满足严格的合规要求，又在激烈的市场竞争中提升了服务质量和销售效率，同时能够快速消化证券行业的个性化需求。
2.深度理解证券行业：统持续优化算法模型，针对方言、专业术语等复杂场景，精准语音识别和语义理解，提供及时的解决方案。
3.赋能应用价值：根据大模型技术的不断迭代，实现智能化质检，实时话术辅助、风险预判预警等，进行数字化升级，证券行业的质检系统将会达到更深度的智能化一体发展。
得助智能在证券行业的实践表明，技术工具的价值在于延伸人的能力边界。当质检系统能够理解业务本质而不仅是识别关键词时，它就从简单的工具升级为了证券机构的业务伙伴。这种转变能够有效提升风险防控，更推动了服务标准的全面提升。以深度融合行业知识的智能化路径，或许比技术本身更值得行业借鉴和思考。
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