大模型重构质检逻辑：得助智能为银行客服打造质检解决方案

选型指南

2025-12-09 13:48:27

作者：yixue

阅读量：52

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文章摘要：随着银行信用卡服务、信贷服务、财富管理等业务的快速拓展，银行客服进线量呈现爆发式增长，咨询、业务办理、投诉等多场景交互都存在潜藏的服务不规范、合规风险等问题，对于传统质检模式下已经不能满足了需求。面对传统质检的人工质检效率低下、质检精度度不足等痛点，它已经成为制约银行客服部门核心目标“降低服务成本、提升客户满意度”的关键瓶颈。而得助智能质检已经在AI领域深耕数年，在各行业有丰富的沉淀经验，基于多模态技术与大模型赋能，打造专为银行客服场景定制的智能质检解决方案。得助智能质检通过全流程自动化、多维度精准化、场景深度适配的核心优势，用大模型重构质检逻辑，为银行客服质检提供从效率提升到价值创造的全方位突破，成为银行数字化转型中的核心质检伙伴。

随着银行信用卡服务、信贷服务、财富管理等业务的快速拓展，银行客服进线量呈现爆发式增长，咨询、业务办理、投诉等多场景交互都存在潜藏的服务不规范、合规风险等问题，对于传统质检模式下已经不能满足了需求。面对传统质检的人工质检效率低下、质检精度度不足等痛点，它已经成为制约银行客服部门核心目标“降低服务成本、提升客户满意度”的关键瓶颈。而得助智能质检已经在AI领域深耕数年，在各行业有丰富的沉淀经验，基于多模态技术与大模型赋能，打造专为银行客服场景定制的智能质检解决方案。得助智能质检通过全流程自动化、多维度精准化、场景深度适配的核心优势，用大模型重构质检逻辑，为银行客服质检提供从效率提升到价值创造的全方位突破，成为银行数字化转型中的核心质检伙伴。

银行客服质检

一、银行客服质检的行业痛点与核心诉求

银行客服作为金融服务的最重要部门，它的服务质量将直接影响客户的金融体验与机构的合规经营。当前，银行客服质检面临着多场景进线质检复杂，指标压力艰巨、传统模式低效等多重挑战，需要智能化解决方案实现破局。

1.多场景进线导致质检复杂

银行客服进线场景呈现多元化、精细化特征，不同场景的质检重点与风险存在显著差异点。例如在咨询场景中，客户多询问信用卡账单日、贷款利率、业务办理材料等具体问题，银行质检需要重点关注客服回复的准确性。更比如在业务场景中涵盖信用卡注销、贷款申请、账户变更等操作需求，则需要核查客服是否按照规范流程引导、是否告知业务风险。而投诉场景需要聚焦客户对服务态度、处理效率、业务结果的不满反馈，要求质检精准捕捉违规话术、责任认定依据等关键信息。三类场景的交互逻辑、语言特征、风险点分布各不相同，因此导致质检规则制定难度大、覆盖范围难以全面，传统质检模式难以实现全场景无死角管控。

2.核心指标压力的质检瓶颈

银行客服部门的核心考核指标集中在一次解决率、自主解决率与客户满意度三大维度。一次解决率要求客户进线一次就可以完成问题闭环，避免客户重复咨询；自主解决率强调客服部门解决问题，无需转派给其他部门工单，降低跨部门协作成本；客户满意度则直接反映客服服务质量的市场反馈。在传统质检模式下，客户人员要实现这三大指标的提升，关键在于客服人员是否严格遵守业务流程和准确答复客户疑问，但是传统质检难以满足这一需求。在传统质检下，质检团队需要人工逐一听取录音，每天面对日均数千通的话务量，仅能实现2%左右的抽检率，容易遗漏大量违规现象与服务漏洞，质检精准度与召回率不可兼得，无法实现有效风险防控。

3.银行质检的核心诉求

核心诉求主要分为三大需求，一是全覆盖与高精准的质检能力，同时需要提升录音质检覆盖率和质检准确率，既能不遗漏违规风险，又不增加无效复核成本。二是全流程与标准化的管理体系，传统质检缺少标准化的考核工具与流程，因此质检系统需搭建包含AI质检、人工抽检、复检、申诉复议的全流程管理平台，实现对客服人员的科学激励与规范考核。三是数据驱动的决策支撑，银行质检需要系统能够自动生成日、周、月多维度报表，通过热词分析、投诉聚类、业务趋势研判等功能，挖掘服务短板与客户需求，为优化服务流程、提升管理效能提供数据支撑。

二、得助智能质检解决方案

针对银行客服质检的核心诉求，得助智能整合多模态技术、大模型能力与行业实践经验，打造“全渠道覆盖、全流程闭环、全场景适配”的智能质检解决方案，通过灵活的部署模式与精准的功能设计，直击行业痛点。

1.构建银行专属质检能力

得助智能质检以支持文本、录音、图片、视频全渠道沟通方式的质检系统，可全面覆盖银行客服电话、在线聊天、视频客服等多场景交互数据，实现无死角质检管控。针对信贷审批咨询、理财产品销售合规等复杂场景，可以依托得助智能PA平台，支持配置智能体作为质检项，精准识别多轮对话中的逻辑漏洞与流程缺失。同时系统采用Prompt方式维护质检规则，无需复杂代码开发，将质检项生产周期缩短50%以上，大幅降低运营成本；同时基于RAG技术实现知识库质检，将客服答复与银行官方知识库实时对比，精准识别答非所问、答复错误等问题。系统还具备银行行业的专用小模型，针对银行专属术语、业务流程、合规要求进行深度训练，开箱即用且性能优异。

2.贴合银行实际业务需求

得助智能质检整合了正则检测、NLP小模型检测、大模型、知识库质检、流程质检五大核心质检方式，可以根据银行不同业务线的质检重点灵活组合，既能满足基础合规检测需求，也能应对复杂业务的深度质检。AI系统首先对全量录音、文本进行自动化质检，生成机器评分与违规标记，支持人工评分、人工抽检、人工复检等操作，实现人机协同高效运转。同时支持对接银行CRM系统、业务平台数据等多源信息，实现数据统一调度，内置BI报表工具，自动分析报表，为管理者决策提供实时数据支撑。

3.量化业务价值

得助智能质检帮助银行从0到1搭建完善的质检管理体系，银行质检通过系统实现全量通话的自动化初筛，彻底消除管理盲区，实现录音质检覆盖率跃升至100%，AI自动化处理率超90%，大幅减少人工成本。银行客服质检通过知识库质检推动客服回复准确率提升，违规问题发现能力提升数倍，精准捕捉话术不规范、流程遗漏等风险点，有效防控合规风险。

三、行业竞争中的核心优势

当前智能质检市场的产品众多，阿里、讯飞、循环智能、深维智信等企业都有布局，但得助智能凭借对银行客服场景的深度理解与技术、功能的全面适配，形成差异化竞争优势。

1.场景针对性强

阿里、讯飞等科技企业具备全面的功能体系，但在银行客服场景的适配性上存在不足。而得助智能的核心优势在于：一是提供ASR自训练平台与优化服务，可以针对银行专属术语、方言口音等场景专项训练，语音转文字准确率高于行业平均；二是其智能体质检技术可覆盖复杂业务场景，如信贷业务风险告知全流程核查；三是知识库质检通过RAG技术实现实时对比，精准识别答非所问；四是依托近十年银行场景沉淀的小模型，在细分场景准召率上显著优于竞品，开箱即用无需大量二次训练。

2.功能更全面与流程更灵活

循环智能、深维智信等专业质检厂商在小模型准召率上有一定优势，但功能单一、场景覆盖不足。得助智能的核心优势在于：一是功能体系更全面，支持人工评分、二次复检、申诉复议流程自由配置，完全贴合银行实际工作流程；二是场景适配性更强，具备流程质检、知识库质检、智能体质检等特色功能，满足银行多条业务线差异化需求；三是产研投入稳定，需求响应速度更快，针对银行个性化需求平均响应时间比竞品短；四是案例积累更丰富，对银行合规要求、服务标准的理解更深刻，可提供全流程专业服务。

3.独有的多产品协同优势

得助智能不仅提供独立的智能质检系统，还可与智能客服、智能陪练等产品形成协同闭环。智能客服可以将数据实时同步在质检系统，实现实时联动；质检中发现的客户问题可对接智能陪练系统，制定个性化培训方案，质检数据优化答复话术。这种多产品协同能力可以帮助银行客服实现"服务-质检-培训-优化“的良性循环，全面提升服务质量与团队能力。

四、智能质检赋能银行客服高质量发展

如今金融行业竞争激烈、客户体验要求不断提升，银行客服质检已经从合规管控工具升级为服务优化引擎。得助智能质检以多模态技术、大模型赋能与全流程功能体系为核心，打造的银行客服智能质检解决方案。得助智能近十年行业沉淀，不仅帮助银行解决了传统质检的效率与精准度难题，更通过数据驱动实现了合规效能、服务质量与客户满意度的全面提升。

未来，得助智能将持续深化银行场景适配，以技术创新为核心，完善产品与服务体系，为银行客服质检部门提供更精准、高效的智能解决方案，助力银行在数字化转型中构建核心竞争优势，让银行客服服务更规范、更高效、更具温度，为金融行业高质量发展注入持久动力。

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得助智能质检系统

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