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中关村科金得助智能-小得
产品功能
2026-04-22 15:45:47
作者:chenming
阅读量:108
文章目录
AI技术普及后传统人工质检存在的弊端越发明显,其弊端为“漏检率高、效率低下、成本高昂”,智能质检变成企业数字化转型的刚需。行业现状表明,市场对于呼叫中心产品的需求呈现出规模化增长态势,并且对系统稳定性、合规性以及智能化交互能力的要求变得愈发严格。AI赋能下具有智能质检、智能话术推荐、全渠道融合等功能,这正成为厂商竞争的核心发力之处。

传统呼叫中心以“人”做为核心,外呼环节要人工完成,接待环节要人工完成,质检环节要人工完成,记录等所有环节都要人工完成。得助智能质检系统达成了100%通话全量覆盖,AI借助实时或离线ASR把通话转变为文本,还调用情绪、语义模型自动展开分析,达成了从“抽样检查”至“全景洞察”的管理变革,质量管控成本急剧下降。新一代质检系统能够把语音转写、情绪识别、合规预警的响应时间从500毫秒压缩到50毫秒以内,达成“通话进行中就质检”的零秒干预能力。而智能质检,借助挖掘质检数据,能够洞察客户需求,进而优化业务策略,最终从成本中心转变为价值引擎。
由于是基于得助智能研究开发的大模型以及在行业里处于领先地位的声纹识别技术,所以得助智能质检系统能够支持线上线下所有场景的落地施行,进一步提升语音识别以及用户定位的精确程度,助力企业从风险防控一直到客户洞察达成全方位的智能化升级。在繁杂的客服与销售场景里面,每一回的交互都有可能带来合规方面的风险。系统运用“小模型+大模型+智能体”这样的三模协同架构:其中小模型负责对基础违规进行快速的筛选,大模型开展深度的语义理解,智能体依照分析得出的结果自动生成优化建议以及工单。质量检验的准确比率提高了百分之四十,遗漏检查的比率下降了百分之八十,规则进行更新的效率提升了百分之八十,人工进行复核所产生的成本降低了百分之三十。

系统促使盘客速度得以加快,优质话术能够沉淀下来,销售动作实现优化,最终达成赢单率以及业务增长质量的提升,在沟通里挖掘价值,生成可执行的策略,沉淀复用的能力,构建起“洞察→动作→增长”这样的闭环。
某大型企业引入得助智能质检系统后,达成了全渠道合规监管,从“被动抽检”转变成“主动防控”,和服务质量有关的投诉率下降了将近百分之三十。该系统对其8条业务线做到全面覆盖,针对电话客服日均有1000通的情况,以及平均通话时长为3至4分钟的特点,精心去配置业务规则,搭建起高度适配的质检模型,达成了100%的全量质检覆盖率,使得人力成本下降了70%,红线录音量降低了90%,有效规避了服务风险。质检团队从单纯的录音监听转变为全面质量闭环管理,能够更为主动地发现问题,分析原因并且推动改进。
某连锁品牌传统凭人工进行质检的模式,暴露出了质检数量少的弊端。通话录音抽检的时候遗漏情况很多,效率低下,而且主观性还特别强等一系列问题。在引入得助智能质检系统之后呢,达成了100%的全量质检目标。客户满意度得到了提升,提升幅度为15%。服务违规的情况下降了40%。营销转化率提高了25%。系统把原先9人的质检团队精简到了2人,每天平均能够完成数万通通话录音的自动检测工作,达成了从服务质量监控到全量智能质检的全面升级。

得助智能质检系统能够达成跨场景的分析,它不但涵盖双录视频质检等基础方面的需求,而且还能够精确领会异常行为、服务不恰当、设施存在隐患这类复杂状况。除此之外,视频质检在执法记录、政务大厅、柜台办理、安检等场景同样拥有着普遍的应用价值,正加快在金融、零售、公共服务等领域实现落地。连锁门店依靠视频剖析客流的分布以及服务的细节,从而优化人效管理以及服务流程。在金融直播场景当中,系统能够实时辨认“承诺保本”“推荐股票”等违规的话术,精准地预防监管风险。
得助智能质检系统是依据自行研发的大模型平台构建而成的,它具备达成跨场景剖析的能力,其技术长处呈现于三个主要方面:
其一为场景泛化能力,也就是说大模型技术冲破了传统小模型固定场景的约束,使得检测范畴更为宽广,当前并无清晰的边界限定;

其二是成本效率革新,通用模型将数据标注需求削减了90%以上,无需针对每一个场景逐个开展训练;
其三是质检准召率明显提高,针对那些小模型准召率低的场景,大模型的成效有明显的提升。
在2026年的时候,智能质检突破了语音这一单一维度,达成了语音、文本、语调、停顿频率以及面部表情的多模态协同分析。该系统支持全渠道文本、语音、图片、视频等各类文档的智能质检,并且拥有业内独家的智能体质检功能,能够在一句话内完成复杂场景的质检项配置,从而快速覆盖更多的质检场景。
中关村科金得助智能AI质检系统免费试用14天

客服中心日均通话量动不动就数千通甚至上万通。然而质检人员每日最多仅能够精确复核30条录音,这使得多数企业的实际抽检率远远达不到标准。传统人工抽检模式好似探查冰山的一角,给企业合规以及服务质量管理带来巨大的“盲区”。大量隐藏风险只能被动等待客户投诉才暴露。质检系统如何实现100%全量覆盖,正成为企业合规管理最紧迫的问题。
伴随监管合规要求不断持续收紧,以及客户体验期望迅速快速提升,传统的人工抽检质检模式已然完全根本无法适配企业精细化管理的核心关键需求。抽检覆盖率不足3%,存在违规问题事后才进行追溯,质检标准随着执行人而产生波动等这些共性痛点,正在倒逼各领域主体转向智能化的质控方案。智能质检系统应用场景有哪些?
某头部人力咨询机构,其全球业务覆盖数十个国家和地区,日常承载海量企业HR端多元咨询需求,当业务规模持续扩张,原有客服体系短板快速显现。最终,该机构引入得助智能客服系统完成全面升级,交出了远超业界平均水平的亮眼答卷。
信贷行业监管不断朝着更加严格的方向发展,催收投诉涌现频繁,违规处罚也是频发不断。监管对此有清晰明确的要求,传统的电催模式特别容易触碰监管红线。一套科学高效的 贷后质检管理方案已成为合规经营的生命线。得助智能质检系统以AI大模型技术为核心,为信贷机构提供从通话质检、话术合规到客户洞察的全链路智能化方案,帮助机构在合规高压下提质降本、防范风险。
伴随国家金融监管力度持续加大,2026年保险业迎来全面监管“体检”周期。行业合规审查趋严、消费者维权意识提升、线上业务规模爆发,传统人工质检模式暴露漏检率高、审核效率低、人力成本攀升等诸多难题,成为保险企业规模化发展的沉重负担。得助智能质检系统融合全链路智能质检与会话洞察能力,依托前沿AI技术对保险企业全量沟通数据进行智能化分析,精准排查合规风险、挖掘服务短板,助力保险机构在强监管环境下,实现合规风控与业务效率双向突破。
随着金融监管力度持续收紧,信贷业务合规管控、话术风控、流程留痕已成为商业银行风控管理的核心重中之重。信贷营销、业务审批、客户沟通、贷后催收等环节话术不规范、沟通无留痕、风险不可控,极易触发监管处罚。得助智能质检系统深度适配银行信贷全业务场景,融合ASR智能语音识别与NLP自然语言处理技术,实现全渠道沟通数据100%全量质检,搭建从营销、审批到贷后催收的全链路合规风控体系,帮助银行大幅降低监管罚单风险,完善内部合规管理机制。