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中关村科金得助智能-小得
产品功能
2026-05-21 18:16:59
作者：chenming
阅读量：50
文章目录
证券质检是干嘛的？ 简单来说，证券质检就是对证券企业与客户之间的通话录音、在线聊天、视频双录等全量交互数据进行系统性审查，精准识别暗示返佣、不当承诺、夸大营销、内幕交易等违规行为，守住券商的合规底线，同时提升服务质量与客户体验。正因如此，智能质检系统已成为券商的刚需配置。在众多厂商中，得助智能质检系统凭借“小模型+大模型+智能体”三模协同架构，以及深耕证券行业场景的开箱即用解决方案而备受青睐。本文将深度解析证券质检的价值所在，并全面介绍得助智能质检系统的核心功能与应用实践。
传统模式与智能质检模式对比分析表
| 对比维度 | 传统人工抽检模式 | 得助智能质检模式 |
|---|---|---|
| 覆盖率 | 约3%，存在大量盲区 | 100%全量覆盖，无遗漏 |
| 效率与时效性 | 滞后，通常为事后抽检，无法实时预警 | 实时质检，风险即时发现、即时预警 |
| 规则适用性 | 依赖固定规则，难以应对复杂、多变的违规话术 | 结合小模型规则与大模型语义理解，灵活精准 |
| 误判率 | 依赖个人经验，主观性强，容易出现疏漏或误判 | 采用全局语义与案件关联技术，有效降低误判 |
| 成本 | 需要大量人力资源，成本高昂且难以规模化 | 自动化分析，降本增效，释放人力专注于高价值工作 |
得助智能质检系统覆盖全业务流程，该系统覆盖的流程从客户接触开始，经过业务咨询环节，到销售转化以及售后服务，它能为企业提供立体解决方案，从“合规管控”迈向“销售赋能”。它拥有自研AI大模型和多模态融合技术，深度融合前沿能力，如语义分析、情感识别以及风险分级预警等。
系统内设置了大量覆盖证券全部业务流程的合规质检模板、行业特有的敏感词库以及风险规则模型，实现了“开箱就可以使用”的状态，极大地降低了企业的部署门槛和应用成本。
面对客户服务的场景，系统凭借情绪识别这项技术，能够及时地察觉到潜在的投诉风险，进而助力客服人员提前进行介入，最终达到化解矛盾的效果。
在线上业务办理的这个环节之中，系统能够针对视频双录等重要过程展开全量自动分析，以保证业务流程的完整性和合规性。
各机构可依据自身业务特性，灵活定制各类风险阈值以及质检规则，系统对此予以支持，并且能够借助持续学习的方式，不断优化模型，以此确保质检能力能够紧跟时代步伐，实现与时俱进，这便是灵活配置与持续优化的做法。一切的基础，源于其独特的“三模协同”架构。
得助智能质检系统核心优势是小模型、大模型与智能体一起协同运作的架构。
针对证券行业，预先设置了数千项规则包，它能够对静音超时这种情况，对语速过快这种情况，对固定话术遗漏这种情况等高频、标准化的违规点，实现近乎“零漏检”的规则匹配，保障了基础合规审查的快速与稳定。
对于某些场景，如示例中的暗示返佣、不当承诺、夸大营销等，大模型凭借强大的语义理解能力，在面对此类需要上下文理解的复杂且隐蔽的违规话术时十分灵活，能高效应对。
智能体，它身为协调中枢，能够依据业务以及角色来开展分层检测与管控。比如说，借助“分层展业违规”智能体，系统可以动态地识别对话涉及的业务类型以及对话人员的资质，精准地找出像“未持证上岗销售高权限产品”这类越级展业行为，有效地弥补了传统规则模型在这个场景之下的短板。三种模型各司其职，协同工作，实现了在高精度前提下的高效率。
系统对每日产生的全部通话、在线会话支持100%全量质检。“券商通用违规”智能体是基于大模型语义理解架构而成的，它能够通过一个智能体精确捕捉暗示返佣、不当承诺、夸大营销、内幕交易等20余类违规点，违规问题过滤率高达90%。
证券行业对于合规话术有着严格要求，然而在实际对话当中，常常会因为客户出现打断的情况，或者是自然表达的缘故，从而被拆分。传统那种基于单句的语义检测方式很容易由于断句的问题而产生误判。得助智能质检系统运用全局语义检测技术，它能够结合对话的整体上下文来进行理解，有效地避免了因断句所导致的误命中现象，显著地降低了误判率。
复杂业务办理中，同一事项会涉多次沟通，系统引入案件关联质检功能，所有同一业务相关多轮对话，针对同一质检点都出现违规，才最终判定违规，此方式更符合现实业务场景，避免单次对话偶然或表达不完整导致误判，让质检结果更具公信力。
在证券行业有着严格的“分层展业”要求的情况下，系统借助智能体去对接客服人员的资质信息库，再联合大模型的深度语义理解，实时判定对话内容是不是属于逾越该人员展业权限范围的情况，而后及时对越界展业行为发出预警。
得助智能在金融领域有着多年的深入耕耘，其质检系统在包括证券在内的五十多个行业积累了丰富的交付经验，其技术实力和实践效果得到了验证。
在证券行业那种有着强烈监管以及很高合规要求的状况下，依靠人力的传统抽检模式已经没办法继续下去。怎样凭借智能质检系统稳固合规防线，这已经变成每一家券商都必须去面对的战略课题。
中关村科金得助智能AI质检系统免费试用14天
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。
在证券行业有着强监管这样的背景情形下，证券风控质检不再是那种属于“事后补漏”状况了。按照证监会在2026年给出的最新部署安排，监管手段正朝着大数据智能监测、AI模型预警这种“非现场穿透式监管”方向全面进行升级。招商证券、华福证券等这些头部机构已经加快速度去布局智能质检，在复杂业务场景里重新构建安全底线。特别是针对“分层展业”这个极为紧要的质检情形而言，传统的小型模型很难有效地构建起解决办法，并且它的质检精确率以及召回率比较低，没办法达成全面的风险防范。面对这样的困境局面，得助智能质检系统变成行业突破困局的关键所在。
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