销售、客服会话质检如何解决传统小模型准召率低的问题？得助智能质检来助您！

选型指南

2025-12-24 11:57:13

作者：yixue

阅读量：51

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文章摘要：现在证券行业正处在强调监管、重视质量的发展新阶段，销售和客服与客户的对话是券商和投资者之间沟通的核心桥梁，这些对话是否符合合规要求、工作人员的专业能力如何，直接影响着机构应对监管风险的能力、客户对机构的信任程度，甚至决定了机构在市场中的竞争力强弱。而过去常用的小模型会话质检系统，一直被检测准确率和召回率不够、能覆盖的场景范围窄、运营起来成本高这些问题困扰，根本满足不了证券行业复杂的合规监管要求，也适配不了精细化运营的实际需要。得助智能质检借助多模态大模型和创新的技术架构，精准解决了传统小模型的技术难题，为证券行业打造出了能覆盖全部对话、检测精准、效率又高的会话质检解决方案。本文将结合证券行业的业务特点，深入分析传统小模型检测准确率和召回率偏低的核心原因，全面介绍得助智能质检的技术优势、实际应用价值和落地后的成效，为券商搭建合规风控体系、提升服务能力提供切实可行的参考方向。

现在证券行业正处在强调监管、重视质量的发展新阶段，销售和客服与客户的对话是券商和投资者之间沟通的核心桥梁，这些对话是否符合合规要求、工作人员的专业能力如何，直接影响着机构应对监管风险的能力、客户对机构的信任程度，甚至决定了机构在市场中的竞争力强弱。而过去常用的小模型会话质检系统，一直被检测准确率和召回率不够、能覆盖的场景范围窄、运营起来成本高这些问题困扰，根本满足不了证券行业复杂的合规监管要求，也适配不了精细化运营的实际需要。得助智能质检借助多模态大模型和创新的技术架构，精准解决了传统小模型的技术难题，为证券行业打造出了能覆盖全部对话、检测精准、效率又高的会话质检解决方案。本文将结合证券行业的业务特点，深入分析传统小模型检测准确率和召回率偏低的核心原因，全面介绍得助智能质检的技术优势、实际应用价值和落地后的成效，为券商搭建合规风控体系、提升服务能力提供切实可行的参考方向。

一、证券行业会话质检的核心诉求

证券行业是金融领域的核心部分，其销售、客服与客户的对话有着非常鲜明的行业特点。一方面，监管部门出台的政策密集且要求严格，一旦出现违规行为，不仅会受到行政处罚，还会被记入诚信档案，对机构的声誉和业务开展造成长期的负面影响；另一方面，对话场景复杂多样，涵盖了证券经纪人、投资顾问、财富经理等不同岗位人员的业务沟通，涉及股票、基金、债券等多种产品的推介服务。

1.合规要求全覆盖

证券机构需要对所有销售、客服对话实现全量质检，以此避免人工抽查模式下很容易出现的监管遗漏风险，确保在开展业务的过程中，不触碰“违规委托第三方招揽客户”“没有相关资格的人员销售基金”等明确的监管红线。

2.精准识别风险点

质检工作除了要检测那些表述明确的违规话术，还需要敏锐发现那些语义模糊、意图隐蔽的违规行为，比如不当诱导客户投资、变相承诺投资收益、超出自身岗位权限开展业务等带有主观故意的违规场景。

3.适配复杂的业务场景

质检系统需要符合不同岗位的业务权限和业务规则，针对不同的对话场景开展有针对性的质检，同时还得支持对业务数据进行深度分析，为机构制定管理决策提供依据。

4.高效低耗运营

证券机构希望在提升质检效果的同时，有效减少人工标注数据、调整优化模型所产生的运营成本，彻底摆脱传统质检模式那种“投入多、产出少”的效率低下问题。

二、传统小模型会话质检的核心痛点

长期以来，证券行业广泛使用的传统小模型质检系统，核心架构是正则规则加基础NLP模型，在满足上述核心需求时表现得很无力，检测准确率和召回率偏低是制约质检效果的关键问题，具体体现在以下几个方面：

1.合规风险容易漏判误判

传统小模型主要依靠正则规则列举各种违规情况，再通过有限的标注语料进行训练，根本无法应对证券行业复杂的语义场景。正则模型本身无法理解对话的上下文语境，比如遇到“这款产品收益稳定，闭眼买都赚钱”这种变相承诺收益的话术，往往因为没有匹配到预设的规则而无法有效检测出来；基础NLP模型的语义理解能力又比较弱，对于“我帮你操作账户试试”“找我开户能拿到特殊福利”等隐蔽的违规意图，识别准确率还不到50%。

2.运营成本高

传统小模型要稳定运行，需要投入大量的人工成本，运营人员要持续列举各种可能的违规场景，针对不同的业务、不同的产品频繁更新规则库；NLP模型则需要标注大量的语料来进行训练，仅仅是针对一个复杂业务场景的语料标注工作，就需要耗费好几周的时间。而证券行业的业务规则更新迭代频繁，监管政策也在不断调整，传统小模型调整优化的周期长、响应速度慢，常常会出现“模型刚调试好，相关规则已经更新”的被动情况。

3.覆盖场景不全面

证券行业不同岗位的业务权限和违规风险点差异很大，比如经纪人不能从事投资咨询服务，投资顾问严禁代替客户进行交易，财富经理推介产品则需要遵循特定的规范。传统小模型很难精准适配这些不同的场景，只能采用“一刀切”的质检标准，结果要么是部分岗位的违规行为没有被检测出来，要么是正常的业务沟通被误判为违规。另外，对于企业微信等新兴的沟通渠道产生的对话数据，传统小模型缺乏有效的质检能力，形成了明显的质检空白区域。

4.数据价值挖掘不足

传统小模型虽然能完成基础的违规检测，但它无法深度挖掘会话数据中潜藏的业务价值。证券行业迫切需要通过会话数据分析客户需求偏好、销售展业痛点、服务质量短板，但传统小模型不具备数据打标、趋势分析等功能，它无法为机构的产品优化、人员培训、管理决策提供有效支撑，导致大量有价值的会话数据被白白浪费。

三、得助智能质检的技术创新方案

针对传统小模型存在的突出问题，得助智能质检以“三模融合+智能体创新”为核心架构，把正则模型、NLP模型和大模型的技术优势深度整合起来，创新推出了智能体质检能力，从技术底层重新构建会话质检的逻辑，实现了检测准确率、召回率和运营效率的双重提升，精准适配了证券行业复杂的质检需求。

1.三模融合架构

正则模型：它承担基础规则快速匹配的任务，针对证券行业明确的合规要求，比如 “不得承诺收益”“不得无资格展业” 等明确违规话术，通过正则模型开展快速匹配检测，确保基础违规场景的全覆盖，其响应速度能够达到毫秒级，完全可以满足实时质检的需求。

NLP模型：它着重强化结构化语义识别能力，基于证券行业专属语料库训练的NLP模型，能够精准识别各类专业术语、业务场景关联语义，比如区分不同基金产品的推介规范、识别不同岗位的展业权限边界，有效弥补正则模型 “只认字面、不认语义” 的缺陷。

大模型：它负责提升复杂语义与意图识别能力，深度接入Deepseek大模型，借助其强大的上下文理解与语义推理能力，实现对隐蔽违规意图的精准捕捉。通过一轮交互，大模型就能从会话上下文切入，识别出 “这款产品最近涨势好，错过就没机会了” 等不当诱导话术，大幅提升复杂场景的检测准确率。

2.智能体质检创新

从技术原理来看，智能体质检通过在PA平台搭建智能体，实现与大模型的多轮交互，同时还能调用专业插件，对复杂业务场景进行综合判断，而不是单一依靠一轮交互的结果。其核心逻辑是模拟人工质检的思维模式，通过设定多个节点的对话流程，把对话内容层层拆解、综合分析，最终给出精准的质检结论。

在适配复杂场景方面，通过搭建包含“识别对话双方身份-核查展业权限-判断业务范围”的多节点智能体，能够自动检测证券经纪人是否从事了本该由投资顾问负责的投资咨询业务、财富经理是否超出权限推介高风险产品，有效解决了传统小模型“无法区分岗位权限”的痛点。针对“基金赎回到账时间”等复杂业务场景，通过在智能体中配置近50个会话节点，涵盖业务规则解读、客户咨询要点提取、经纪人回复匹配等全流程，把传统小模型不足50%的检测准确率和召回率提升到了100%。对于利益输送、不当诱导、变相承诺等主观违规场景，智能体通过多轮交互分析对话的上下文、行为逻辑和语义关联，从多个维度综合判断，进一步提升了质检准确率。

四、证券行业的应用成效

1.合规风控能力显著增强

全量质检覆盖将合规风险检出率从传统人工抽查的 2% 提升至 100%，搭配 95% 以上的检测准确率与召回率，能够有效规避监管处罚及声誉风险，多家应用该系统的机构反馈违规投诉量平均下降 18%-30%，且在监管部门检查中实现 100% 合规通过。

2.提升运营效率

智能质检将复杂场景下的模型配置与调优时间从数周压缩至半天，助力运营效率提升近万倍，全自动化质检模式不仅大幅提高质检效率，部分机构更实现对话结束后即刻完成质检的实时管控，显著降低人工成本。

3.服务质量与客户信任度提升

系统通过精准识别服务流程中的短板与违规行为，反向推动销售及客服人员规范沟通话术、提升专业能力，既带动客户满意度明显提高，也凭借合规运营为机构筑牢客户信任壁垒。

4.管理决策支撑能力强化

数据洞察平台可对对话数据开展热词分析、违规趋势分析、业务交叉分析等多维度挖掘，为机构优化产品、调整渠道、管理人员提供扎实的数据支撑，驱动运营模式完成从经验驱动到数据驱动的转型。

五、总结

证券行业正步入精细化运营转型的关键时期，合规要求早已摆脱过往 “成本负担” 的定位，转而成为券商构筑核心竞争力的关键要素。在监管政策日趋收紧、客户需求持续升级的双重背景下，销售及客服对话的合规性与专业性，逐渐成为拉开券商之间竞争力差距的重要标尺，而传统小模型质检系统在检测准确率与召回率上的固有瓶颈，已然难以匹配行业发展的现实需求，智能质检系统的升级换代因此成为不可逆转的趋势。

得助智能质检依托 “三模融合 + 智能体质检” 的技术创新路径，精准破解传统小模型检测准确率低、召回率不足的行业痛点，不仅能够实现对合规风险的精细化管控以及运营效率的跨越式提升，更能通过深度挖掘对话数据背后的价值，为证券机构的精细化运营筑牢核心支撑。面向未来，得助智能质检将持续推进针对证券行业的专属优化工作，既要强化大模型与智能体的协同联动能力，进一步提升对复杂违规场景的识别精度，也要拓展多模态质检的应用边界，实现对语音、文本、视频等多元数据类型的一体化质检，同时深化与券商业务系统的深度融合，最终搭建起 “质检-分析-优化” 的全闭环运营体系。

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