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中关村科金得助智能-小得
成功案例
2026-01-12 19:37:34
作者：JIfan
阅读量：269
文章目录
乐橙（Imou）是一家做国内和国外市场的智能家居品牌，业务遍及100多个国家，服务了4500万+用户，在这个过程中也面临着对客服的产品熟悉度、多语言、法律法规的质检难题，传统质检方式不光效率低，质检完整率低、准确率低。最终和得助智能质检系统进行合作，实现国内客户服务质检准确率达到85%+、国外质检准确率94%，最终质检人效提升了5倍左右。
很多出海的企业都存在一个问题：产品卖到几十甚至上百个国家，客服团队也一直在增加各国的客服组，但服务质量的问题一直得不到有效解决，在去增加人工质检团队，不仅人力成本高，质检效率和风险也很难得到提升，具体遇见的问题：
1.风险大：很多时候存在着监管盲区，国内的语音会话和海外文本会话有90%左右有“消息不可见”的情况，风险不能及时发现；
2.质检人力成本大：随着业务增长、客服团队的扩大，那么直接团队也需要增加，但人数增加了，依然是传统的抽检方式，那么就会存在着质检的完整度，效率问题。
3.质检标准不一：虽然制定了质检标准，但人工质检都会有一定的主观性，而且多语言质检的标准更大，面临的语言问题、法律法规问题。
那么面对这些困境企业该如何破局呢？我们就以服务场景复杂、监管难度高的智能家居行业为例，看看乐橙（Imou）是如何利用得助智能ai质检系统来解决客服质检。
（1）ASR技术通话录音转文本
乐橙在面对全球化客服服务质检的管理，并没有直接增加人手，而是寻找利用AI进行解决，构建一套高效率、低成本、标准统一的新质检体系。
利用得助智能AI质检系统的ASR技术实现了100%质检，可以对文本、也可以对通话录音直接转为文本进行质检，彻底解决通话质检的难题。
（2）大模型+小模型技术
在技术上利用大模型理解复杂语义，包含客户情绪、隐含诉求、沟通意图；利用小模型在违规识别与基础评分进行处理；大小模型共同工作，实现全量的覆盖与成本效率的平衡。
（1）AI先质检：先用AI进行自动质检，给出初步的打分、标记风险内容和找到问题的位置；
（2）人工聚焦高风险：人工质检员将主要精力放在高风险/高价值的会话上，可以把握质检的问题也能够提升质检效率；
（3）人工+ai训练模型：通过人工+ai的形式对ai模型进一步训练，形成“检测—反馈—迭代”的自优化闭环。
这个ai智能质检系统不仅仅是支持中文，还支持英语等10多种语言，满足全球客服的质检需求。
同时针对每个国家的客服人员建议统一的质检标准，包含服务流程、服务态度、问题解决能力等核心指标，解决国内电话与海外会话分场景问题。
ASR转译技术让质检的准确率达到了85%；
国内版的客服质检准确率提升到了85%+的水平；
海外版(文本)质检的准确率达到了94%的水平；
通过利用得助智能质检，让质检人效足足了提升5倍左右。
得助智能质检系统免费试用14天
乐橙的全量覆盖质检，取得了显著的成效，都证明了ai在如今企业的应用是非常有效的，当然不止是智能家居行业，其他金融、银行、保险、证券、互联网等都非常适合。传统的质检已经不能适应新时代的要求，智能质检不是来替代人工的，而是来帮助人进行更好的提效，让客服服务变得更好。
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