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中关村科金得助智能-小得
成功案例
2026-01-20 15:50:30
作者：JIfan
阅读量：255
文章目录
客服中心作为客户体验的第一线，也是风险管控的重点，特别是保险行业更是如此，因此会搭建专业的质检团队对客服或者销售团队进行质检。但传统质检一般是人工抽检、依靠经验、主观性强，特别是随着业务的增长，每天面临数万通电话，再依靠传统质检已经是有心无力了。
正是在此背景下，某大型保险企业携手得助智能客服质检系统，对呼入呼出客服团队进行全面质检，实现了录音抽听的覆盖率达到100%、客户投诉率降低7%、提升了客户的满意度。
这是一家日均处理通话超70万通，100人的客服团队，过去对这么多的通话信息只能抽检3%左右，意味着有97%的客服和客户互动信息处于质量监控的“暗区”，当然除了不能全量质检外，还有的是：
管理耗时耗力：过去需要进行日/周/月报统计，并推送给相关部门领导，需要释放这个精力投入到更精细的工作中。
标准不一：缺乏体系化的数据分析标准，不能非常客观的对首次解决率、重复来电率、投诉等指标按要求质检。
风险潜伏：除了常规违规外，一些服务瑕疵、客服情绪化表达也被淹没在数据海洋中，后续可能会引发大的问题。
得助智能的破局之道，始于对“质检”定义的重新构想——它不应是事后抽样的“概率游戏”，而应是融入业务流程的“全程透视镜”。
得助智能的破局之道，就是对质检的重新定义，质检并不一定是事后抽检，而是可以实时质检，并且可以100%质检。
得助智能客服质检系统对客户的质检评分表进行规则梳理，分为AI100%全量质检+人工质检的方式，AI可以筛选过滤80%左右的低风险内容，自动打分判断；同时推送20%左右的高风险内容给人工进行复检，通过这种方式，录音质检覆盖率从3%跃升至100%，实现了对每一通客户互动的质量把控。
我们知道保险客服的服务场景还是很多的，可能会涉及到回访、咨询、投诉、报案，所以需要针对不同的场景制定不同的质检标准，不能搞“一刀切”，得助智能客服质检系统的第二步就是构建一个多维度的质检模型。
会话质检模型：通过分析客户与客服的对话，可以检查话术的规范性、客服的情绪、对客户问题的解决程度。
流程质检模型：对报案、结案、理赔进度查询等关键业务流程，保障每一个环节的合规性，保障不遗漏每一步。
工单质检模型：对投诉工单、问题工单等进行质检，检查分类准确性、处理建议的合理性。
这种贴合业务的个性化质检，让质量评估真正做到了有的放矢，通过这个方式让客户投诉率降低了7%左右。
其实质检不光是对过去行为的检查，更在于将海量交互数据转化为可行动的商业指导，得助智能质检系统的第三步就是构建了整合业务分析体系，让数据“开口说话”。
得助智能质检系统客服将全量通话录音、转写文本、质检结果、客户标签、业务工单等数据全面打通，进行多维度交叉分析：
趋势洞察：可以自动生成服务热点变化趋势图，比如近期发现咨询“新能源汽车险理赔咨询”的咨询量增加，可以重点对这个产品进行培训和推荐。
风险预警：对客服情绪、表达方式、业务合规性等都可以自动实时检测，同时可以直接风险预警推送给相关部门负责人。
满意度深挖：将质检中的负面情绪、客户表扬等内容，与客户满意度调查、复购率等数据进行关联分析，精准量化服务体验对业务结果的影响。
通过这一体系，质检报告不再是简单的打分，而是包含了业务健康度诊断、客户声音聆听、运营效率优化建议的综合性检测工具。
通过这个保险企业呼入呼出客服质检案例，我们可以了解到现在的质检管理不光是成本中心更是可以赋能业绩增长，通过降低客户的投诉，提升客户满意度，同时通过分析，提升对客户意图的感知，进行针对性调整运营策略，构建一条个更加坚固的护城河。
当然得助智能客服质检不光是应用在保险企业，特别是金融、银行、证券、汽车等注重合规与服务的行业，都非常适合。如果您也想体验智能质检带来的惊艳效果，也可以点击下方图片链接进行免费试用14天！
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