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中关村科金得助智能-小得
产品功能
2026-05-28 18:07:20
作者：chenming
阅读量：51
文章目录
某位处于行业领先地位的保险集团, 其业务范围覆盖了人寿保险、财产保险等诸多不同领域, 具备规模庞大的客服以及电话销售团队, 每天都会产生数量巨大的通话录音还有双录视频数据。在引进了得助智能质检系统以后, 该集团达成了以下这些核心成果，本文将详细介绍智能质检系统真实成功案例。
倘若在部署得助智能质检系统之前, 该集团的质检工作长久处于“人海战术”以及“抽样碰运气”的被动状况, 主要会面临三大困境:
那个仅由数量不过数十人的人员所构成组成的质检团队, 得去处理每日里数量达到数以万计的通话这一情况同双录视频。长时间以来, 质检所覆盖的比率仅仅只能维持在百分之二至百分之五这个范围。这所意味着的是超过百分之九十五的客户之间互动的质量处在于未知的状态情形, 就好像如同是在黑暗当中进行航行似的。
双录, 也就是录音录像, 它是保险销售里关键的合规环节, 而采用传统的纯人工审核模式，其效率是极其低的:
进行人工核对时, 单条双录视频平均所需时间为, 15分钟至20分钟, 这就是审核所耗费的时间。
以日产量高达数千条视频的中型规模而言, 人力消耗方面, 每日得调配并投入数百个人工工时, 如此一来, 团队长期处于一种承受着极大压力的状态之下。
单次客户双录通过率, 由于各有各标准的人工审核, 以及繁杂费劲的流程等缘故, 仅仅约为50%。大量以流程为由的客户要反复进行重新录制这项操作, 这对服务体验以及品牌好感度造成极为重大的损耗哦。
人工进行质检时, 在很大程度上依赖着个人所具备的经验以及所处的状态, 不同的质检员针对同一通录音作出的判断, 极有可能出现偏差, 进而导致:
质检标准难以在全公司范围统一、固化。
大量隐蔽着的销售误导情况, 以及承诺不当的状况, 还有流程遗漏等合规风险, 被不经意间放过了, 进而形成了长期的隐患。
仅是单纯去增加质检人员的编制, 这不但会致使人力成本呈现指数级的上升, 而且还不能够从根本层面去解决标准统一这般的问题, 以及全量覆盖、实时预警这些问题。传统的规则引擎, 或者是单一的算法模型, 根本上是难以去应对保险业务里复杂多变的语义场景, 以及严格到苛刻的监管要求的。
历经严谨的技术选型以及细致的POC测试, 此集团最终选定了得助智能质检系统, 它的核心优势存在于:
| 对比维度 | 传统人工/规则质检 | 得助智能质检系统 |
|---|---|---|
| 覆盖范围 | 抽样检测，覆盖率通常低于5% | 实现100%全量自动化质检 |
| 分析维度 | 维度单一，仅依靠固定规则判定 | 支持语音、文本、视频多模态识别，具备深度语义理解能力 |
| 处理速度 | 处理缓慢，单条耗时达分钟级 | 秒级处理，可实现实时质检 |
| 标准统一性 | 受人员主观影响，质检标准易出现波动 | 依托统一AI模型，判定标准稳定一致 |
| 进化能力 | 规则依赖人工手动更新维护 | 大模型驱动，可自主学习、持续迭代进化 |
| 部署灵活性 | 部署模式固化，灵活性差 | 支持私有化、SaaS、混合多种部署方式 |
项目可没有采取那种“一刀切”样式的替换, 反而是运用了“同步规划、分步融合”如此这般的实施策略。
1. 对于需求进行深度梳理, 项目组前往现场驻留工作, 和客服部门、电销部门、合规等部门一同开展工作, 全方位梳理了在话术合规方面、流程规范方面、服务礼仪方面、销售可回溯等维度的数百条质检需求。
2. 通过运用系统内部所设置的行业模型库，迅速构建起最初版别的标准化质检规则体系, 达成规则的快速配置。
3. 对系统进行平滑对接, 要和集团现有的呼叫中心进行无缝对接, 还要与CRM等业务系统进行无缝对接, 以此确保上线过程当中业务不会出现零中断的情况发生。
4. 进行持续的闭环优化, 在系统上线之后, 依靠基于大模型建立的自学习机制, 联合业务反馈来持续优化规则以及判定阈值, 在上线后的6个月之内, 系统识别的准确率不断地攀升, 变得越来越“聪明”。
集团质检部门的负责人宣称, 往昔之时, 我们这个团队每日都在加班, 然而即便如此, 能够覆盖的业务量也达不到5%, 心理承受的压力极大。得助智能质检系统上线以后, 达成了100%的全量覆盖, 人力方面的成本得以控制, 特别是双录的秒级检测, 致使我们全然甩掉了“人工熬夜看视频”的时期。如今, 质检不再是成本方面的中心, 而是摇身一变成为了我们用来赋能业务优化、保障合规底线的核心引擎。
得助智能质检系统所采用的ASR语音识别技术, 是基于端到端深度学习模型的。在复杂客服通话环境当中, 它经过了CMA与CNAS双权威机构的测试验证。其识别准确率超95%, 从而为质检分析提供了可靠的基础。
针对私有化部署而言, 依据企业数据规模以及系统集成复杂度, 其典型阶段的时间范围是2至3个月。该系统运用分步融合的策略方法, 以此保障业务能够平稳地实现过渡。系统当中所内置的行业模型库, 能够在很大程度上缩减规则配置所需的时间。
行得通。得助智能质检系统在保险行业积攒到了许许多多的交付经验, 这些经验覆盖了电销场景, 覆盖了客服场景, 覆盖了双录场景, 还覆盖了回访场景等全场景, 这样的全场景统统被覆盖。它所拥有的多模态检测能力以及大模型的自适应特性, 能够以很快的速度去适配不同险种的个性化质检要求, 能够以很快的速度去适配不同业务条线的个性化质检需求。
从依靠人工抽检的那种“被动合规”, 转变到由AI驱动全量智能质检的这般“主动赋能”, 得助智能质检系统为那头部保险集团开拓出了一条清晰可见的数字化转型路途。它不但稳固了合规的防线, 还把质检转变成为了驱动服务提升以及业务增长的价值要点。
集团打算进一步去运用由系统所产生的多维度质检数据, 深入地剖析客户诉求, 优化销售话术, 培训新人坐席, 以此让AI质检的价值朝着业务前端持续延伸。在如今这样金融监管一天比一天严格, 且客户体验被置于至上地位的状况下, 得助智能质检系统正变为保险机构构建高质量以及可持续发展竞争力的关键基石。
(1) 中关村科金得助智能.全链路智能质检与会话洞察一体化平台
(2) 中关村科金.更清晰，更可靠！得助智能客服4.0核心技术获CMA&CNAS双权威认证
(3) 得助智能.得助智能质检系统部署方式：助力保险公司筑牢合规防线
(4) 消费日报网.工银安盛人寿“银保双录智能质检系统”入选“2025新一代信息技术应用优秀案例
(5) Gartner.The Future of Quality Assurance:AI-Driven Automation Trends 2025
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。
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