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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：316
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。
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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