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中关村科金得助智能-小得
产品功能
2026-09-01 11:00:30
作者:JIfan
阅读量:51
文章目录
二手车的管理者可能经常会遇见销售违规承诺的问题,实际合同却不能兑现,导致扯皮、退货等问题时常发生,因此您需要一套得助智能质检系统解决方案,通过100%质检、覆盖文本、微信聊天、音视频聊天、电话沟通等,同时可以实时质检,避免后续出现问题,保障企业和用户双方利益。
过去汽车销售质检主要采用人工抽检或者关键词匹配,但这种方式存在明显局限,实际使用词和设定的词一般存在差异,因此关键词只能作为基础检测方式,无法独立承担复杂销售语义判断。
更复杂的情况是,销售承诺往往不是一句话完成的。可能前面说“七天可以退”,后面又补充“具体按照合同执行”。如果只截取其中一句话进行判断,很难准确理解销售最终向客户表达的内容。
所以企业真正需要检测的,是销售有没有向客户做出与合同、政策不一致的承诺。基于这一点,AI质检需要从单一关键词判断进一步进入完整业务语义分析,才能覆盖过去人工抽检和规则匹配难以发现的风险。
针对这类复杂销售话术风险,可以借助得助智能质检系统,能够结合ASR语音识别、NLP语义分析以及大模型能力,对销售与客户的完整沟通内容进行分析。
企业可以围绕“退车承诺”“价格承诺”“金融政策”“赠品承诺”“保险费用”等高风险场景建立质检规则。这样做的原因在于,不同销售人员的实际表达存在差异,但业务风险可能属于同一类型,因此不能只依赖固定关键词进行判断。
例如客户表示:“如果我开回去发现不合适呢?”销售回答:“没问题,7天之内你都可以退。”系统并不是简单识别“退”这个字,而是结合上下文判断销售是否表达了明确的退车承诺。
如果企业规定“退车需要收取相关费用”,系统还可以进一步对比销售话术与标准政策,识别潜在的承诺不一致问题,并将疑似风险会话推送给质检人员复核。因此,质检关注的对象也从单一关键词转向完整业务语义和销售行为。
在汽车行业AI质检实践中,岚图汽车联合中关村科金得助智能搭建了垂类大模型洞察质检平台,其针对的正是传统质检中“抽检覆盖面有限、关键词识别能力不足、复杂语义难以判断”等问题。
平台采用正则、小模型、大模型三模协同的方式,对销售全场景进行100%自动化质检。简单规则可以交给正则快速判断,例如固定违规词、必说话术等;大量标准化场景,则可以利用小模型进行高效识别;涉及上下文理解、复杂语义和隐性服务问题的场景,则交给大模型进行深层分析。
这种组合方式,比单纯依赖关键词匹配更加适合汽车销售场景。据了解,该平台在复杂语义识别方面准确率达到93%,同时支持私有化部署和业务系统对接。
企业不仅可以检查销售有没有说错话,还可以进一步发现过去很难被系统识别的“隐性问题”。从项目落地角度看,这种模型协同方式也更符合企业实际需求,因为并不是所有质检规则都需要大模型处理,而是需要根据业务复杂程度匹配不同的识别能力。

AI质检真正有价值的地方,还在于它能够从大量销售对话中提取更多业务信息。例如客户反复询问“什么时候能提车”“贷款每个月多少钱”“有没有现车”“旧车能不能置换”,这些信息组合起来,其实已经反映出了比较明显的购车意向。
得助智能可以通过对客户沟通内容进行语义分析,帮助企业构建客户画像、研判购车意向,并对高频问题进行自动聚类。这样,销售管理人员可以进一步了解客户最关心什么,以及哪些政策最容易产生争议。
企业还可以通过质检数据发现哪些话术容易导致客户误解,哪些销售人员SOP执行不到位,以及哪些问题在客户沟通中出现频率最高。因此,质检不再只是“找问题”,而是进一步成为销售运营的数据来源。
反观传统人工抽检,质检人员往往只能从有限的录音中发现问题。AI质检覆盖更多销售沟通以后,企业能够获得更完整的业务信息,进而把质检结果用于销售管理和流程优化。
岚图汽车的实践体现了这一变化。在引入中关村科金得助智能大模型洞察质检平台后,销售服务过程实现了100%自动化质检。平台不仅能够识别显性违规,还可以洞察复杂语义和隐性服务问题。
落地之后,岚图销售SOP执行度提升70%,流程漏项明显减少。同时,系统通过客户沟通内容构建客户画像,客户画像覆盖率达到50%+,帮助销售团队更加精准地识别高意向客户。
在服务效率方面,接待时长平均提升30%,让销售与客户之间的沟通更加充分,也进一步改善了客户体验。除此之外,质检结果还可以反向进入销售培训。
哪些话术容易引起客户误解,就重点优化;哪些销售经常出现流程漏项,就针对性培训;哪些客户问题出现频率最高,就提前完善标准话术。由此形成销售沟通、AI质检、问题发现、客户洞察、培训优化和话术迭代的闭环。
回到“7天无理由退车”这个案例,真正需要解决的并不是某一个销售人员有没有说错一句话,而是企业如何避免销售口头承诺一套,合同实际执行另一套。
如果企业只依靠人工抽检,很难覆盖每天产生的大量销售通话;如果只依靠关键词,又很难识别“可以退”“七天处理”“不满意可以回来”等不同表达背后的相同语义。
而大模型质检可以把销售对话放在完整业务上下文中理解,进一步判断销售是否存在承诺风险。因此,对于二手车、汽车4S店等销售型企业而言,得助智能质检系统的价值已经不只是“听录音、查违规”。
它更重要的作用,是覆盖销售全过程进行AI洞察,既检查销售有没有违规,也帮助企业理解客户、发现流程问题,并持续优化销售话术。当企业从“抽查几个电话”升级到“100%自动质检”,销售服务过程中的隐性风险才真正有机会被及时发现。
中关村科金得助智能AI质检系统免费试用14天

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“终身免费保养”——销售为冲业绩随口一句承诺,在客户购车之后不能实现,从而引起客户的退订、投诉甚至是诉讼,品牌的口碑因此一夜之间就垮掉。汽车行业的这种现象并不少见。单店的日均服务录音超过500条,人工抽检覆盖率常年不到5%,大量的违规话术和流程漏洞都被淹没在了数据洪流之中。根据某4S店集团的数据,在销售话术方面存在问题(比如虚假宣传、没有完整说明三包政策等),每年导致整个行业的投诉率提高12%。更棘手的是,37%的客户流失是因为服务细节没有得到足够的关注,在试驾的时候销售人员没有提醒安全事项,在接待的时候也没有介绍车型的主要卖点,这些情况在人工抽检的时候很难发现。得助智能质检系统正通过大模型驱动的全量质检,使得每一通销售电话、每一个展厅接待都可以变成可以量化的、可以追溯的合规资产和转化引擎。
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。
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