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中关村科金得助智能-小得
市场活动
2025-02-26 10:08:52
作者:JIfan
阅读量:117
文章目录
在数智化浪潮下,企业服务质检正经历从“人工抽检”到“全量AI质检”的跨越式升级。日前,得助智能质检系统已全面接入DeepSeek-V3、DeepSeek-R1及DeepSeek-R1-Distill系列模型,实现复杂场景质检、知识库质检与业务场景价值的全面提升,为企业合规管理、客户体验优化及数据价值挖掘提供新一代AI大模型产品及解决方案。
传统AI质检模型在需深度推理的场景中常面临瓶颈,而DeepSeek模型凭借强大的语义理解、逻辑分析与推理能力,显著提升复杂质检场景的识别准确率,在需要推理判定的质检项中表现尤为突出。
在汽车行业入店接待与试驾场景中,客户会话往往包含大量隐性需求,传统AI质检模型受限于推理能力,仅能实现78%的会话分析准确率,难以精准识别客户购车核心诉求,导致客户画像模糊、服务优化依据不足。通过DeepSeek-R1大模型能力升级后的得助智能质检,对客户购车目的、竞品关注点、车辆顾虑等数十类标签打标,会话分析准确率提升到93%,大幅度提升客户需求洞察精准能力,进一步打通从“服务合规质检”到“需求反哺经营”的闭环经营。
在证券行业咨询场景中,代客交易、夸大营销等违规行为隐蔽性强,一旦违规,企业将面临监管处罚与客户纠纷双重风险。相比传统AI质检模型84.96%的识别准确率,得助智能质检接入DeepSeek-R1后,对不当承诺、操纵市场等多类高风险行为的判定准确率提升至92.25%。通过全量会话合规分析,定位服务态度、条款解释不清等投诉隐患,显著降低监管罚单风险,提升客户长期信任度。
在不同行业的客服场景中,企业知识库通常包含海量业务SOP和标准答案,但传统小模型因推理能力不足,难以实现复杂问题的长上下文匹配,导致客服回答准确率质检,长期依赖人工抽检,效率低且覆盖率不足。
得助智能结合DeepSeek大模型与RAG技术,升级知识库质检能力,企业知识库全面覆盖,实现复杂知识的精准匹配,减少人工复核成本。通过DeepSeek的推理能力解析客户问题意图,自动对比客服回答与知识库标准答案的逻辑一致性。从保险条款解读到电商售后政策,不同行业均可快速构建“问题-答案”质检模型,助力客服人员显著提升回答解决客户问题的实效性。目前,该能力已在多家行业头部客户进入试点阶段,预计推动客服质检效能提升40%以上。
得助智能基于得助大模型平台,结合DeepSeek系列模型能力,正在推动大模型质检向“全行业、多模态、高合规”的三位一体方向升级。
全行业适配:深度覆盖金融、汽车、医疗、电商等30+行业场景,通过DeepSeek模型的灵活调优与行业知识融合,实现跨领域质检规则敏捷部署,助力企业质检效率提升。
多模态覆盖:基于“语音+文本+视频”三模融合技术,实现全量数据解析与价值挖掘:语音质检精准识别方言、情绪与违规话术;文本分析提取客户需求、竞品动态等高价值标签;视频检测规范服务动作,完善质量管理闭环。
高合规质检:支持百亿级参数模型在企业私有化环境中高效部署,监管规则更新敏捷响应,模型迭代周期大幅缩短,护航企业零风险运营。
未来,得助智能将持续拓展智能质检系统在风险预警、流程优化、客户洞察等场景的深度应用,助力企业构建“合规-体验-增长”三位一体的数智化引擎。
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