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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。
客户背景与痛点：传统质检模式的“三重困境”
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:
1. 效率困境：海量数据与有限人力的矛盾
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。
2. 成本与体验困境：双录审核成为业务“堵点”
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。
3. 质量与风险困境：主观差异导致标准不一
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。
为什么传统方案行不通？
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。
为什么选择得助智能质检系统？
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 |
实施过程：同步规划分步融合
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”。
客户证言
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。
常见问题解答
Q1：语音识别准确率如何保证？
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。
Q2：系统部署需要多长时间？
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。
Q3：能否适配我们公司特殊的业务场景？
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。
总结与下一步
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。
参考资料引用
(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
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