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容联云大模型质检落地某城商行:赋能总行风控,释放分行潜能

2025年9月18日 11:10  CCTIME飞象网  

随着零售业务的快速发展,电话、微信等渠道已成为银行客户服务与业务拓展的核心阵地,其产生的海量语音数据对质检提出更高要求。

项目背景:传统质检,掣肘银行服务与增长

某知名城商行在日常运营中积累了大量电话营销、客户回访及业务咨询语音数据,但传统质检方式已难以支撑当前需求:

1、营业部主动开展意愿低

由于考核机制与资源限制,各营业部普遍缺乏系统化推进全量质检的积极性,导致底层执行层面难以落地。

2、总行人力不足,难以全量质检

总行质检团队人员有限,依赖人工抽样听检,质检覆盖率仅5%,超过95%的语音数据处于无监管状态,难以实现对全行服务质量与合规性的统一把控。

3、复杂语义识别不足,漏检高

旧系统依赖关键词匹配,无法识别“客户先确认风险后问是否保本”等逻辑矛盾,复杂语义漏检率近50%。

4、成本高,无法赋能业务增长

年人力成本超50万元,但语音数据中的客户需求与市场动态未被有效挖掘,无法反哺业务增长。

容联云大模型质检解决方案

在这一背景下,该城商行携手容联云,共同建设了基于大模型的智能质检系统,破解传统质检在覆盖范围、精准度、效率及成本上的痛点。

①多租户与多级用户能力

系统具备多租户能力,能够将营销、运营、客服等场景的任务、数据、报表统计维度进行分离。此外,系统还支持总行、管辖行、支行三级用户配置,确保各级质检人员只能查看其权限范围内的数据,实现数据的分级管理与监控。

②多模态全量覆盖,消除盲区

支持电话客服、在线客服、视频客服等多渠道数据统一接入,确保无遗漏采集客服交互信息,实现100%全量质检,解决传统人工抽检≤5%合规盲区。

③大小模型协同,突破复杂场景

根据任务复杂度与类型,实现大小模型高效协作,小模型处理基础规则(敏感词、情绪识别),大模型负责复杂语义(逻辑矛盾、隐含风险)。

在有效降低成本的同时,容联云大模型质检系统复杂语义准确率超90%、漏检率<2%,较传统NLP质检50%的漏检率大幅降低。

④模型自主迭代优化

构建“自动检测—人工复检—模型迭代”闭环机制:系统自动标记高风险项,推送给人工复检并修正误判,修正结果定期纳入训练库进行增量训练。支持坐席申诉,由合规专家三日内复核,确保公正透明。

该城商行上线后,模型准确率三轮迭代由90%提升至95%,误判率下降40%。

⑤私有化部署+行业适配

系统支持私有化部署,满足金融级数据安全要求,通过领域预训练与微调,使模型更贴合该城商行的业务场景,精准识别营销话术、合规条款及业务流程关键节点。

行业价值:从合规工具到价值引擎

在该城商行的智能质检项目中,容联云大模型质检系统不仅解决了“有没有检出”的问题,更通过深度语义理解和数据挖掘,升级为业务增长引擎。

电话销售场景

精准诊断,一击即中提升转化

传统质检难以从全量通话中定位坐席转化率低的核心原因,而大模型系统可通过全量通话语义分析,挖掘话术适配性、需求匹配度等深层问题。

典型案例:该行某电话营销团队中,一名坐席的转化率长期低于团队平均水平,人工抽检未发现话术违规或流程疏漏。

通过容联云系统全量分析其通话记录,发现该坐席始终僵化执行SOP话术,无论客户提及“资金流动性需求”还是“低风险偏好”,均机械介绍产品功能,未进行需求匹配。运营团队针对这一问题开展专项辅导后,1个月内该坐席转化率提升19.5%。

客服场景

量化服务温度

传统质检无法捕捉“语调冷漠、缺乏共情”等隐性服务问题,而容联云系统结合“语音情绪分析+语义理解”,可精准识别客服的消极服务行为,让服务温度从主观感受变为可量化指标。

典型案例:客服回复“等着就行了”,在传统质检中因无违规关键词未被标记,但容联云系统通过分析语调平缓度、语义敷衍程度,判定该回复“服务消极”,标注为低分。银行客服部门据此筛选出类似消极对话,并开展专项整改,整改后,客户满意度提升23%,相关投诉减少18%。

回访场景

“擦边球”风险,一网打尽

理财产品、贷款业务的回访环节,常存在“客户前后应答不一致、逻辑出现矛盾”等隐晦合规问题,传统质检难以识别,而大模型系统可通过语义逻辑分析,精准捕捉全量风险。

典型案例:

坐席在例行合规回访时,客户先对“是否知晓交易不得涉及洗钱行为”回答“是”,几秒后又改口“不是”,这种自相矛盾的答复在传统抽检中极易被忽视。

容联云大模型质检系统可通过上下文语义关联比对,准确识别“客户回复前后矛盾”,并标记为高风险,触发人工复检,有效防范因回访不到位引发的后续合规隐患。

营销场景

丰富客户画像与金牌话术

系统不仅是质检工具,更是业务洞察挖掘平台,对所有业务咨询和营销通话进行分析,沉淀客户画像与高转化话术,为营销决策与人员培训提供支撑。

典型案例:

容联云系统分析数千通贷款咨询对话,发现主力客户群体特征和关注重点,并沉淀为精准客户画像,例如:咨询客户中,30-40岁男性占比超60%;他们最关心的前三个点是:额度、利率、放款速度。

同时,系统自动总结高转化坐席的应答策略,形成“金牌话术库”。新员工可直接学习这些验证过的沟通方式,大幅缩短成长周期。

大模型质检,重构银行客服价值逻辑

通过大模型智能质检,容联云帮助该城商行实现从“发现问题”到“优化业务”的跨越,将合规管理升级为业务增长引擎,实现监管、效率与客户价值的多重提升。

编 辑:T01
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