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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:302
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!

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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