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中关村科金得助智能-小得
产品功能
2026-07-22 10:41:04
作者：qiming
阅读量：51
文章目录
在线教育客服质检已经由原来的“后台辅助工具”变成了现在的“前台生死线”。
根据2025年“电诉宝”的数据，在全年教育用户的投诉里，退款问题所占的比例为57.32%，售后服务和虚假促销分别排在第二位和第三位。监管部门同期调研发现，线上综合教育机构投诉最多的就是霸王条款和退费推脱，还有“一个月收入上万元”、“包过保就业”的虚假宣传。造成这个结果的原因是客服和销售人员之间的所有交流都在“抽检盲区”，每年的人工抽检覆盖率不到5%。
这就是得助智能质检系统所要解决的问题。通过自研的大模型和三模协同架构（小模型、大模型、智能体）来实现对电话、在线聊天、企微、直播等全渠道全量的质检覆盖，使得每一个录音、每一次私聊都被纳入到监管视线中去，在最开始就阻止掉所有的合规问题。
与金融、汽车、零售等行业相比，在线教育的客服质检有如下三个特殊的问题，正好是传统抽检所不能及的：
第一，在长对话中隐藏着销售话术中的“夸大诱饵”。包过、保就业、学习完之后可以接单月入过万，并且随时都可退款——单个看这些表述没有违法之处，但是放在一块儿就会违反《广告法》和消费者权益保护条例。人工抽检的范围很小，如果有一条违规录音被遗漏了的话，那么它就有可能会成为一起退费纠纷的导火索。某个职业资格培训学校的实际情况是：一个月外呼量达到五万个，质检覆盖率低于百分之五，因为夸大承诺而产生的退费纠纷占到了全部投诉数的一半多。
第二，服务阵地由电话转移到了企微、直播间和私域。助教会利用学员的个人微信进行联系，并且使用虚拟电话号码回电，合同里也设置了“被告所在地起诉”的方式来阻碍维权行为，在业内并不少见。传统的质检系统只能看到呼叫中心的录音，但是企微私聊、直播弹幕、课程直播视频等都是它的盲区。
第三，在退费的过程中出现了“踢皮球”的话术，那是投诉的放大器。退款并不是我应该做的工作，财务人员忙于其他事务、负责人出差、影响了我的个人信用——以上这些回复合起来就构成了客服推脱责任的一整套证据链。等到被投诉之后再去反查，录音早已找不着了。
得助智能质检系统的方法就是把小模型、大模型和智能体三者叠加起来使用，而不是仅仅依靠一个模型去解决所有的难题。
第一轮筛选（小模型层）：就是把“包过”、“保就业”、“随时退”、“违约金比例”这些敏感词以及相关的法律法规条文转换为能够被执行的规则，在被匹配到的时候会被打上标签，并被标示出来，从而解决了80%的显性的违规问题；
语义深度判断（大模型层）：自研大模型可以对“学完能不能接单”、“退费要不要扣费”这样的带上下文依赖性的问题进行判断，从而能够识别销售人员是否存在打擦边球的情况；
智能体（复杂场景层）：对于“助教私加微信、虚拟号回拨、合同隐藏条款”等多渠道组合的方式，使用智能体来完成跨会话关联，把同一个学员在电话、企微、直播间里产生的互动拼接起来，形成一个完整的对话内容。
三者叠加之后的结果是：质检准确率达到85%以上，在客服和销售场景中，单声道角色分离线上场景可达90%以上。对在线教育来说最重要的就是全渠道接入，电话、在线聊天、视频、企业微信、直播、文档等等都要全部包含进去，没有任何监管漏洞。
被忽略的一点就是：得助智能对企微的质检用的是会话存档接口，文本、图片、语音消息都可以拉取，数据时效为T+1。这对于教培行业来说非常重要，因为助教私下许下的违规承诺也可以被系统化地发现了。
把得助产品的能力对应到在线教育的三个业务板块上，大体可以这样理解：
电销/试听课环节——对应产品页“教育-电话销售/在线业务办理”场景
主要检查夸大收益、保证通过、退费口头协议这三种话术。规则可以一键从法规库中自动转化出来，不需要运营从头开始配置。某职业资格培训学校的参照数据是每月外呼5万通，传统的抽检比例小于5%，经过全部质量检查之后，在退费纠纷当中，“销售人员夸大宣传”的部分可以追溯到责任人，并且能够进行责任判定，从而有效控制住问题源头。
售后/退费/客诉环节——对应“售后回访”
按照风险高低来分，高风险的“影响征信、起诉”等威胁的话术要重点防范，“财务繁忙、负责人出差”之类的拖延理由要注意防范，低风险的标准SOP话术则需要进行预防性的干预。人机协同闭环——系统标记出可疑的部分，人工进行复核并确定结果。
企微、私域、直播环节——对应的是“企业微信销售”
全量质检和企微会话文本质检相结合的方式把短视频引流、私信加微信、电话成交的整个链条都串起来了。智能工牌可以记录全过程、进行客户画像整理，它的SOP沉淀的能力迁移到教育培训机构“讲师/助教面对面授课+直播课程”的场景中也是可以的。
目前，得助智能质检系统在各个行业中已经得到了充分的证明。某大型内容平台之前抽检覆盖率很低，经过上AI大模型质检之后，覆盖率由原来的5%提升到了100%，每天要处理上千条录音，其中80%的问题可以直接由系统来解决，人力成本降低了60%，质检准确率达到了95%。
Q：在线教育的话术变化很快，“包过”、“接单”等词每季度都会有新的变种出现，那么规则维护起来会很难吗？
A：得助智能能够实现“一句话维护规则与模型”的效果，不需要进行底层修改，只需要用口语化的指令来进行更新迭代。
Q：ASR在方言、噪声大的情况下识别的效果怎么样？
A：大部分的线上场景占到了85%以上，能够支持粤语、川渝话、上海话等等，其他的方言则用客户的标注来进行训练，大概三个月就可以达到85%左右的字准确率。
Q：企微质检需要达到什么标准呢？
A：如果客户开启了企微会话存档的功能，那么得助智能就会从企微那里获取数据，并且时效是T+1；
Q：部署时间有多长？
A：公有云可以马上使用，但是私有化需要根据实际情况来决定，通常在1到3个月内完成。
在线教育行业的合规收紧并不仅是客服部门的问题，而是整个业务模式能不能继续下去的问题。当退款投诉占到总投诉量的五十七%的时候，质检系统就已经不再仅仅是后台的一个工具了，而成了一个前置的风险过滤器。
在电销环节里把夸大承诺拦截掉，在售后退费的时候识别出推诿的话术，在企微等私域中全覆盖——这样一套完整的智能质检系统不仅可以解决合规问题，并且能在整个销售和服务链条上做到标准化以及可追溯化。得助智能三模协同架构、50多个行业开箱方案、全渠道接入能力，在很多高合规要求的行业中都已经得到验证。对于在线教育而言，原来的5%抽检盲区变成了现在100%全量覆盖，是在下一轮竞争中拉开差距的一个重要步骤。
中关村科金得助智能AI质检系统免费试用14天
参考资料
中关村科金得助智能.智能质检系统产品页http://www.51ima.com/ai-quality.html
网经社.在线教育投诉报告：退款问题占比57.32%
贤阅信息.2025在线教育行业消费者权益保护现状与问题
智能质检可否正确区分客服和客户、插抢话 等需求？
这个问题问得很实在，基本是每个质检项目上线前面临的第一道技术坎。我经手过不少大企业质检落地项目，角色分离、语音重叠处理两项指标。之所以常年排在落地测试优先级首位，是因为这两项基础能力一旦存在缺陷，后续所有质检规则都无法正常生效，故而属于质检系统上线的硬性门槛。先说客服与客户角色区分，传统双声道分离方案适配运营商标准线路尚可稳定运行，反观单声道混音、VoIP线上通话场景，整套方案会直接失效，这也是早年多数质检系统落地踩坑最多的通病。单声道无法依靠物理声道隔离说话人，因此很容易出现话术归属错乱，错判客服、客户发言主体，进而造成整条会话质检结论失效。其次是插抢话语音重叠场景，通话双方同步发声时，传统...
智能质检能否真正解决传统制造业的质量隐患？AI质检被过度神化了？
题主提问：2025年全面普及的智能质量管理技术（如AI质检、大数据预测），能否真正解决传统制造业的质量隐患？结合我多年深耕ToB政企智能质检项目的落地经验，经手过大量工厂与服务行业的智能化改造项目，踩过不少纸面参数亮眼、上线后直接业务翻车的坑，因此可以给出最贴合实战的结论，智能质量管理技术能够解决大部分高频、标准化的质量隐患，但无法彻底根除所有质量问题。之所以会有这样的判断，是因为行业多数人过度神化了AI质检的技术能力，忽略了落地底层的基础条件，厂商白皮书的宣传内容，完全不能作为项目落地的判断标准，真正的技术价值，只能依靠一线实战验证。其次从真实落地场景来看，制造业的AI质检主要集中在产线视觉...
AI冲击质检行业，五百万质检工人面临职业危机，怎样看待这一现象？AI能完全替代人工质检吗？
题主提问：AI能完全替代人工质检吗？深耕政企智能质检落地项目多年，长期对接各类金融、零售客服中心，时常被企业管理者和一线质检人员问及该问题，结合大量实战验证的落地经历，先给出核心判断，AI替代的并非质检员本身，而是传统人工抽检模式，现阶段不存在彻底取代人工的可能，同时五百万质检从业者的职业困境本质是岗位能力适配问题。之所以得出该结论，是落地多套质检系统踩坑后沉淀的真实认知，传统人工质检本身存在无法规避的行业通病，单人每日可核查录音仅有二三十通，中型客服中心每日会话总量可达数千通，人工抽检上限仅10%，剩余九成通话内潜藏误导宣传、客户情绪激化等极易引发业务翻车的风险，这类隐患并非引入AI后才出现...
一些大型企业中客服部门每天通话次数可能高达上万，传统人工质检抽检率往往低于10%，导致大量通话实际没有被质检隐藏着合规风险。所以越来越多的企业开始将人工质检转向智能质检。然而企业最为关注的问题是：智能质检是否存在免费版本、有没有可以试用的？得助智能质检系统为有需求的企业提供了14天免费体验服务，企业可以在试用周期内完整测试系统的相关功能，降低企业的试错成本。
身处信贷领域历经5年摸爬滚打，从一线业务拓展至后台合规工作范围，见证传统质检模式弊端，一次不合规通话，一句违规承诺，会致使企业付出动辄数十万乃至上百万代价，之前质检员戴耳机在海量录音里随机抽取数通，逐条听完还逐项打分，日复一日，可覆盖样本量少之又少。这种情况下，合规防线实在难以守住，那得助智能是如何重塑这一合规防线的呢？它为信贷行业解决了什么难题，又带来了什么样的改善？
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。
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精选案例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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