隨著零售業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，電話、微信等渠道已成為銀行客戶服務(wù)與業(yè)務(wù)拓展的核心陣地，其產(chǎn)生的海量語音數(shù)據(jù)對質(zhì)檢提出更高要求。
項目背景：傳統(tǒng)質(zhì)檢，掣肘銀行服務(wù)與增長
某知名城商行在日常運營中積累了大量電話營銷、客戶回訪及業(yè)務(wù)咨詢語音數(shù)據(jù)，但傳統(tǒng)質(zhì)檢方式已難以支撐當(dāng)前需求：
1、營業(yè)部主動開展意愿低
由于考核機制與資源限制，各營業(yè)部普遍缺乏系統(tǒng)化推進全量質(zhì)檢的積極性，導(dǎo)致底層執(zhí)行層面難以落地。
2、總行人力不足，難以全量質(zhì)檢
總行質(zhì)檢團隊人員有限，依賴人工抽樣聽檢，質(zhì)檢覆蓋率僅5%，超過95%的語音數(shù)據(jù)處于無監(jiān)管狀態(tài)，難以實現(xiàn)對全行服務(wù)質(zhì)量與合規(guī)性的統(tǒng)一把控。
3、復(fù)雜語義識別不足，漏檢高
舊系統(tǒng)依賴關(guān)鍵詞匹配，無法識別“客戶先確認(rèn)風(fēng)險后問是否保本”等邏輯矛盾，復(fù)雜語義漏檢率近50%。
4、成本高，無法賦能業(yè)務(wù)增長
年人力成本超50萬元，但語音數(shù)據(jù)中的客戶需求與市場動態(tài)未被有效挖掘，無法反哺業(yè)務(wù)增長。
容聯(lián)云大模型質(zhì)檢解決方案
在這一背景下，該城商行攜手容聯(lián)云，共同建設(shè)了基于大模型的智能質(zhì)檢系統(tǒng)，破解傳統(tǒng)質(zhì)檢在覆蓋范圍、精準(zhǔn)度、效率及成本上的痛點。
①多租戶與多級用戶能力
系統(tǒng)具備多租戶能力，能夠?qū)I銷、運營、客服等場景的任務(wù)、數(shù)據(jù)、報表統(tǒng)計維度進行分離。此外，系統(tǒng)還支持總行、管轄行、支行三級用戶配置，確保各級質(zhì)檢人員只能查看其權(quán)限范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分級管理與監(jiān)控。
②多模態(tài)全量覆蓋，消除盲區(qū)
支持電話客服、在線客服、視頻客服等多渠道數(shù)據(jù)統(tǒng)一接入，確保無遺漏采集客服交互信息，實現(xiàn)100%全量質(zhì)檢，解決傳統(tǒng)人工抽檢≤5%合規(guī)盲區(qū)。
③大小模型協(xié)同，突破復(fù)雜場景
根據(jù)任務(wù)復(fù)雜度與類型，實現(xiàn)大小模型高效協(xié)作，小模型處理基礎(chǔ)規(guī)則（敏感詞、情緒識別），大模型負(fù)責(zé)復(fù)雜語義（邏輯矛盾、隱含風(fēng)險）。
在有效降低成本的同時，容聯(lián)云大模型質(zhì)檢系統(tǒng)復(fù)雜語義準(zhǔn)確率超90%、漏檢率＜2%，較傳統(tǒng)NLP質(zhì)檢50%的漏檢率大幅降低。
④模型自主迭代優(yōu)化
構(gòu)建“自動檢測—人工復(fù)檢—模型迭代”閉環(huán)機制：系統(tǒng)自動標(biāo)記高風(fēng)險項，推送給人工復(fù)檢并修正誤判，修正結(jié)果定期納入訓(xùn)練庫進行增量訓(xùn)練。支持坐席申訴，由合規(guī)專家三日內(nèi)復(fù)核，確保公正透明。
該城商行上線后，模型準(zhǔn)確率三輪迭代由90%提升至95%，誤判率下降40%。
⑤私有化部署+行業(yè)適配
系統(tǒng)支持私有化部署，滿足金融級數(shù)據(jù)安全要求，通過領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)，使模型更貼合該城商行的業(yè)務(wù)場景，精準(zhǔn)識別營銷話術(shù)、合規(guī)條款及業(yè)務(wù)流程關(guān)鍵節(jié)點。
行業(yè)價值：從合規(guī)工具到價值引擎
在該城商行的智能質(zhì)檢項目中，容聯(lián)云大模型質(zhì)檢系統(tǒng)不僅解決了“有沒有檢出”的問題，更通過深度語義理解和數(shù)據(jù)挖掘，升級為業(yè)務(wù)增長引擎。
電話銷售場景
精準(zhǔn)診斷，一擊即中提升轉(zhuǎn)化
傳統(tǒng)質(zhì)檢難以從全量通話中定位坐席轉(zhuǎn)化率低的核心原因，而大模型系統(tǒng)可通過全量通話語義分析，挖掘話術(shù)適配性、需求匹配度等深層問題。
典型案例：該行某電話營銷團隊中，一名坐席的轉(zhuǎn)化率長期低于團隊平均水平，人工抽檢未發(fā)現(xiàn)話術(shù)違規(guī)或流程疏漏。
通過容聯(lián)云系統(tǒng)全量分析其通話記錄，發(fā)現(xiàn)該坐席始終僵化執(zhí)行SOP話術(shù)，無論客戶提及“資金流動性需求”還是“低風(fēng)險偏好”，均機械介紹產(chǎn)品功能，未進行需求匹配。運營團隊針對這一問題開展專項輔導(dǎo)后，1個月內(nèi)該坐席轉(zhuǎn)化率提升19.5%。
客服場景
量化服務(wù)溫度
傳統(tǒng)質(zhì)檢無法捕捉“語調(diào)冷漠、缺乏共情”等隱性服務(wù)問題，而容聯(lián)云系統(tǒng)結(jié)合“語音情緒分析+語義理解”，可精準(zhǔn)識別客服的消極服務(wù)行為，讓服務(wù)溫度從主觀感受變?yōu)榭闪炕笜?biāo)。
典型案例：客服回復(fù)“等著就行了”，在傳統(tǒng)質(zhì)檢中因無違規(guī)關(guān)鍵詞未被標(biāo)記，但容聯(lián)云系統(tǒng)通過分析語調(diào)平緩度、語義敷衍程度，判定該回復(fù)“服務(wù)消極”，標(biāo)注為低分。銀行客服部門據(jù)此篩選出類似消極對話，并開展專項整改，整改后，客戶滿意度提升23%，相關(guān)投訴減少18%。
回訪場景
“擦邊球”風(fēng)險，一網(wǎng)打盡
理財產(chǎn)品、貸款業(yè)務(wù)的回訪環(huán)節(jié)，常存在“客戶前后應(yīng)答不一致、邏輯出現(xiàn)矛盾”等隱晦合規(guī)問題，傳統(tǒng)質(zhì)檢難以識別，而大模型系統(tǒng)可通過語義邏輯分析，精準(zhǔn)捕捉全量風(fēng)險。
典型案例：
坐席在例行合規(guī)回訪時，客戶先對“是否知曉交易不得涉及洗錢行為”回答“是”，幾秒后又改口“不是”，這種自相矛盾的答復(fù)在傳統(tǒng)抽檢中極易被忽視。
容聯(lián)云大模型質(zhì)檢系統(tǒng)可通過上下文語義關(guān)聯(lián)比對，準(zhǔn)確識別“客戶回復(fù)前后矛盾”，并標(biāo)記為高風(fēng)險，觸發(fā)人工復(fù)檢，有效防范因回訪不到位引發(fā)的后續(xù)合規(guī)隱患。
營銷場景
豐富客戶畫像與金牌話術(shù)
系統(tǒng)不僅是質(zhì)檢工具，更是業(yè)務(wù)洞察挖掘平臺，對所有業(yè)務(wù)咨詢和營銷通話進行分析，沉淀客戶畫像與高轉(zhuǎn)化話術(shù)，為營銷決策與人員培訓(xùn)提供支撐。
典型案例：
容聯(lián)云系統(tǒng)分析數(shù)千通貸款咨詢對話，發(fā)現(xiàn)主力客戶群體特征和關(guān)注重點，并沉淀為精準(zhǔn)客戶畫像，例如：咨詢客戶中，30-40歲男性占比超60%；他們最關(guān)心的前三個點是：額度、利率、放款速度。
同時，系統(tǒng)自動總結(jié)高轉(zhuǎn)化坐席的應(yīng)答策略，形成“金牌話術(shù)庫”。新員工可直接學(xué)習(xí)這些驗證過的溝通方式，大幅縮短成長周期。
大模型質(zhì)檢，重構(gòu)銀行客服價值邏輯
通過大模型智能質(zhì)檢，容聯(lián)云幫助該城商行實現(xiàn)從“發(fā)現(xiàn)問題”到“優(yōu)化業(yè)務(wù)”的跨越，將合規(guī)管理升級為業(yè)務(wù)增長引擎，實現(xiàn)監(jiān)管、效率與客戶價值的多重提升。
