银行征信中心电话录音质检实践案例：录音全覆盖100%，准确率跃升至90%！

成功案例

2026-02-14 17:20:03

作者：yiran

阅读量：317

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文章摘要：得助智能质检精准对接这一痛点，针对性推出解决方案，助力某银行征信中心实现录音质检覆盖率100%、准确率攀升至90%，同时可自动推送多维度统计报表、搭建完善的数据分析体系，有效破解质检难点、筑牢合规管控防线。

银行征信中心受严苛监管约束，每日会产生海量通话录音，但传统人工质检的抽检比例极低（仅约5%），合规管控风险较为突出。得助智能质检精准对接这一痛点，针对性推出解决方案，助力某银行征信中心实现录音质检覆盖率100%、准确率攀升至90%，同时可自动推送多维度统计报表、搭建完善的数据分析体系，有效破解质检难点、筑牢合规管控防线。

银行面临严格的监管

对于银行征信中心这类机构而言，受行业特性影响，监管工作不可或缺且标准极为严格。日常运营中，该类机构会接收大量客户呼入电话，涵盖业务咨询、投诉反馈等各类场景，单日通话录音量往往可达数千乃至上万条。为防范合规风险，银行征信中心需对所有通话录音开展质检工作，但海量录音难以通过人工逐一审核，常规抽检比例仅为5%左右。过低的抽检率直接导致合规风险居高不下，极易出现违规行为未被发现、进而遭到举报的情况。面对这一核心痛点，人工智能与大模型技术提供了高效解决方案。中关村科金旗下得助智能质检产品，便成功为某银行征信中心完成电话录音质检升级，实现录音覆盖率100%、准确率提升至90%，接下来我们结合该案例，详解智能质检如何助力银行征信中心提升质检效能。

银行须降低自身合规风险

一、业务背景

该银行征信中心项目核心负责承接客户咨询、客户服务、投诉处置等各类呼入业务。随着经济社会的持续发展，个人征信的应用场景日益广泛、使用率稳步提升，尤其在春节等节假日过后，民众集中面临还款、购房、购车等需求，进而进入个人征信查询高峰期，话务量随之急剧攀升。在此背景下，质检团队采用的传统抽样质检方式，不仅抽检比例低至2%以下，还容易遗漏各类服务违规环节，难以满足合规管控需求。

二、业务需求

针对自身质检痛点，该银行征信中心向得助智能质检明确提出以下核心需求：

大幅提高录音抽检覆盖率，目标达到95%及以上；
提升质检准确率，确保达到85%及以上；
支持按日、周、月三个维度统计汇总质检数据，具备报表自动推送功能；
协助搭建标准化的数据分析体系，涵盖重复来电率、首次在线解决率、投诉维度分析等多类核心指标。

得助智能质检极大提高质检效率

三、得助智能质检的解决方案

首先，对客户现有质检评分表进行全面规则梳理，清晰划分全量质检项与人工抽检项，构建以全量智能质检为基础、人工抽检为补充的新一代智能质检模式，兼顾质检全面性与精准性。
结合客户业务专属词汇及多方言使用特点，得助智能质检团队与客户深度协作，量身定制周期性准确率优化计划，根据业务特性与复杂程度，持续推进质检准确率迭代升级。
将通话录音实时数据与质检评分表进行绑定，针对不同特定业务场景，可直接匹配对应的质检评分表完成自动化打分，提升质检效率与针对性。

四、效果呈现

通过得助智能质检的落地应用，该银行征信中心的质检效率与管控水平得到显著提升，核心成效如下：

其一，录音审核覆盖率实现100%全覆盖，质检项准确率提升至90%，彻底解决人工抽检覆盖面不足、易出错的问题；其二，系统可按日、周、月自动生成质检报表，并通过企业微信、邮件等渠道，定向推送至运营管理团队，实现数据实时同步；其三，将原本外呼业务90%、呼入业务85%的质检合格线，全面提升至95%，助力机构建立高标准质检体系。

更为关键的是，相较于此前重复来电、首次解决率等核心数据缺乏有效分析手段的空白现状，得助智能质检为客户搭建了一套完善的BI分析工具，涵盖热词分析、话务量波动分析、重复来电溯源分析、声誉风险预警分析、高风险投诉深挖、客户满意度分析、业务交叉关联分析等多个主题，彻底填补了质检团队在数据分析体系建设中的短板。

综上可见，智能质检系统的应用，可有效弥补银行征信中心人工抽检的固有短板。得助智能质检依托自身核心大模型技术，精准匹配银行金融机构的质检需求，助力银行征信中心筑牢合规防线、打造高标准质检体系，实现质检工作的智能化、高效化升级。

中关村科金得助智能AI质检系统免费试用14天

得助智能质检系统

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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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