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(yǔ)音數(shù)據(jù)對(duì)質(zhì)檢提出更高要求。
項(xiàng)目背景：傳統(tǒng)質(zhì)檢，掣肘銀行服務(wù)與增長(zhǎng)
某知名城商行在日常運(yùn)營(yíng)中積累了大量電話營(yíng)銷、客戶回訪及業(yè)務(wù)咨詢語(yǔ)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(yíng)業(yè)部主動(dòng)開(kāi)展意愿低
由于考核機(jī)制與資源限制，各營(yíng)業(yè)部普遍缺乏系統(tǒng)化推進(jìn)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(tuán)隊(duì)人員有限，依賴人工抽樣聽(tīng)檢，質(zhì)檢覆蓋率僅5%，超過(guò)95%的語(yǔ)音數(shù)據(jù)處于無(wú)監(jiān)管狀態(tài)，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)全行服務(wù)質(zhì)量與合規(guī)性的統(tǒng)一把控。
3、復(fù)雜語(yǔ)義識(shí)別不足，漏檢高
舊系統(tǒng)依賴關(guān)鍵詞匹配，無(wú)法識(shí)別“客戶先確認(rèn)風(fēng)險(xiǎn)后問(wèn)是否保本”等邏輯矛盾，復(fù)雜語(yǔ)義漏檢率近50%。
4、成本高，無(wú)法賦能業(yè)務(wù)增長(zhǎng)
年人力成本超50萬(wàn)元，但語(yǔ)音數(shù)據(jù)中的客戶需求與市場(chǎng)動(dòng)態(tài)未被有效挖掘，無(wú)法反哺業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。
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(diǎn)。
①多租戶與多級(jí)用戶能力
系統(tǒng)具備多租戶能力，能夠?qū)I(yíng)銷、運(yùn)營(yíng)、客服等場(chǎng)景的任務(wù)、數(shù)據(jù)、報(bào)表統(tǒng)計(jì)維度進(jìn)行分離。此外，系統(tǒng)還支持總行、管轄行、支行三級(jí)用戶配置，確保各級(jí)質(zhì)檢人員只能查看其權(quán)限范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分級(jí)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(wú)遺漏采集客服交互信息，實(shí)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(chǎng)景
根據(jù)任務(wù)復(fù)雜度與類型，實(shí)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(shí)別），大模型負(fù)責(zé)復(fù)雜語(yǔ)義（邏輯矛盾、隱含風(fēng)險(xiǎn)）。
在有效降低成本的同時(shí)，容聯(lián)云大模型質(zhì)檢系統(tǒng)復(fù)雜語(yǔ)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(dòng)檢測(cè)—人工復(fù)檢—模型迭代”閉環(huán)機(jī)制：系統(tǒng)自動(dòng)標(biāo)記高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)，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(kù)進(jìn)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(jí)數(shù)據(jù)安全要求，通過(guò)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(chǎng)景，精準(zhǔn)識(shí)別營(yíng)銷話術(shù)、合規(guī)條款及業(yè)務(wù)流程關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。
行業(yè)價(jià)值：從合規(guī)工具到價(jià)值引擎
在該城商行的智能質(zhì)檢項(xiàng)目中，容聯(lián)云大模型質(zhì)檢系統(tǒng)不僅解決了“有沒(méi)有檢出”的問(wèn)題，更通過(guò)深度語(yǔ)義理解和數(shù)據(jù)挖掘，升級(jí)為業(yè)務(wù)增長(zhǎng)引擎。
電話銷售場(chǎng)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(guò)全量通話語(yǔ)義分析，挖掘話術(shù)適配性、需求匹配度等深層問(wèn)題。
典型案例：該行某電話營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)中，一名坐席的轉(zhuǎn)化率長(zhǎng)期低于團(tuán)隊(duì)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(guò)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(wú)論客戶提及“資金流動(dòng)性需求”還是“低風(fēng)險(xiǎn)偏好”，均機(jī)械介紹產(chǎn)品功能，未進(jìn)行需求匹配。運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)針對(duì)這一問(wèn)題開(kāi)展專項(xiàng)輔導(dǎo)后，1個(gè)月內(nèi)該坐席轉(zhuǎn)化率提升19.5%。
客服場(chǎng)景
量化服務(wù)溫度
傳統(tǒng)質(zhì)檢無(wú)法捕捉“語(yǔ)調(diào)冷漠、缺乏共情”等隱性服務(wù)問(wèn)題，而容聯(lián)云系統(tǒng)結(jié)合“語(yǔ)音情緒分析+語(yǔ)義理解”，可精準(zhǔn)識(shí)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(wú)違規(guī)關(guān)鍵詞未被標(biāo)記，但容聯(lián)云系統(tǒng)通過(guò)分析語(yǔ)調(diào)平緩度、語(yǔ)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(duì)話，并開(kāi)展專項(xiàng)整改，整改后，客戶滿意度提升23%，相關(guān)投訴減少18%。
回訪場(chǎng)景
“擦邊球”風(fēng)險(xiǎn)，一網(wǎng)打盡
理財(cái)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(wèn)題，傳統(tǒng)質(zhì)檢難以識(shí)別，而大模型系統(tǒng)可通過(guò)語(yǔ)義邏輯分析，精準(zhǔn)捕捉全量風(fēng)險(xiǎn)。
典型案例：
坐席在例行合規(guī)回訪時(shí)，客戶先對(duì)“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(guò)上下文語(yǔ)義關(guān)聯(lián)比對(duì)，準(zhǔn)確識(shí)別“客戶回復(fù)前后矛盾”，并標(biāo)記為高風(fēng)險(xiǎn)，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(yíng)銷場(chǎng)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(tái)，對(duì)所有業(yè)務(wù)咨詢和營(yíng)銷通話進(jìn)行分析，沉淀客戶畫像與高轉(zhuǎn)化話術(shù)，為營(yíng)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(duì)話，發(fā)現(xiàn)主力客戶群體特征和關(guān)注重點(diǎn)，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(gè)點(diǎn)是：額度、利率、放款速度。
同時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)總結(jié)高轉(zhuǎn)化坐席的應(yīng)答策略，形成“金牌話術(shù)庫(kù)”。新員工可直接學(xué)習(xí)這些驗(yàn)證過(guò)的溝通方式，大幅縮短成長(zhǎng)周期。
大模型質(zhì)檢，重構(gòu)銀行客服價(jià)值邏輯
通過(guò)大模型智能質(zhì)檢，容聯(lián)云幫助該城商行實(shí)現(xiàn)從“發(fā)現(xiàn)問(wèn)題”到“優(yōu)化業(yè)務(wù)”的跨越，將合規(guī)管理升級(jí)為業(yè)務(wù)增長(zhǎng)引擎，實(shí)現(xiàn)監(jiān)管、效率與客戶價(jià)值的多重提升。
