智能质检系统核心功能详解：依托ASR与大模型实现全渠道多模态智能风控与服务治理

智能质检系统核心功能详解

智能质检系统现在已经是很多企业用来提升服务质量、降低合规风险的一个关键工具了。简单点说，它是通过自动语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）还有大模型这些技术，去对客服、电销等场景里面的语音和文本交互数据做全量的、自动化的质量检查，把原先那种靠人工一点点抽检的低效方式给替代掉。这篇文章会把智能质检系统的核心功能模块比较系统的梳理一遍，帮助读者对整体情况有个认识，同时也会把方言识别这类具体的功能疑问一起解答掉，希望对你有帮助。

智能质检系统的整体能力框架

得助智能质检系统是中关村科金研发的，是面向企业全渠道客户交互数据的智能化质量管理平台。得助智能质检系统依托自动语音识别（ASR）与大模型技术，构建面向企业全渠道客户交互数据的智能化质量管理体系。覆盖的场景也比较多，像客服、电销、催收、回访这些语音沟通的场景，还有在线客服IM、企业微信会话这类文本交互的场景，得助智能质检系统都能够做到录音与会话数据的统一接入、统一解析、统一质检与统一分析。要知道，传统人工抽检一直存在覆盖率不足、标准不统一、效率低下这些问题，漏检误检率也比较高。得助智能质检系统通过对服务规范、态度表现、业务差错、流程合规、工单执行这些维度进行综合检测，能够更好的去帮助企业提升质检效率和判定的准确性，同时还能从海量交互数据里面主动的识别出潜在风险、客户诉求还有业务机会。这样的话，就能够把质检从原先那种事后的合规检查，升级成全渠道、全量、实时化、智能化的服务治理与经营分析平台。

语音识别与转写

语音识别（ASR）是智能质检的第一步，它要把通话录音转写成文本，后面的语义分析、关键词检测，都是在这个数据基础上做的。得助智能质检引入ASR智能语音、NLP语言处理与大数据等技术，自动的检测分析联络中心的海量交互数据，同时还提供人工质检作业的在线化管理能力，人机结合的方式能够大幅度的提升质量管理的效率和覆盖度。在语音转写的基础上，系统能够对每一通会话进行全量的分析，人工抽检的那种遗漏就基本不会再出现了。举个例子，某高端智能家电制造商业务持续增长，客服语音话务大概5000通/天、文本会话大概2000通/天，坐席的知识学习情况和服务效率直接影响客户满意度。这家企业引入智能质检之后，对呼入、呼出、在线客服会话实施全量质检，会话质检、流程质检、正确性质检都支持，依托关键词、正则、NLP语义等能力综合检测，并通过自定义主题报表自主的去开展多维度的业务分析。

关键词与规则质检

关键词与规则质检是智能质检比较基础的一个功能。原理不复杂，就是预先设置好关键词、正则表达式这些规则，快速的去识别通话或者文本里面的违规用语、敏感词、必说项。比如系统能够去检测坐席有没有使用服务禁语，有没有漏掉必要的合规提示。这种规则引擎适合处理明确的、固定的质检点，准确率高，结果也都解释的清楚。在得助智能质检里面，关键词与规则质检一般是和NLP语义能力结合着用的，这样的话，就能够弥补纯规则匹配的局限性。另外还有个案例可以参考，某云厂商客服套件智能质检基于ASR、NLP与大模型，预置了500+语义标签，支持关键词、正则、情绪、语速、静音这些检测，标准版支持私有化部署，而且质检跟陪练、工单联动起来的能力也更强。

情感分析与情绪识别

情感分析是通过NLP技术去判断客户在交互过程中的情绪倾向，满意、不满、愤怒这些都能够判断出来，能够帮助管理者及时的发现服务危机。智能质检系统能够对每通会话做情感打分，把情绪波动比较大的片段标记出来，后面复盘的时候直接看就行。比如在客服场景里面，要是客户多次表达不满，或者坐席态度比较冷漠，系统就能够自动触发预警。还有就是，情感分析不光能用于事后质检，在实时通话的过程中也可以随时的去提醒坐席调整沟通策略。

语义理解与意图识别

语义理解是智能质检比较核心的一项能力，它让系统能够去理解对话的上下文和客户的真实意图，光靠关键词匹配是到不了这个层面的。比如客户说「你们这个产品怎么这么难用」，关键词规则可能识别不出来这是负面的，但语义理解就能够判断出客户的不满。基于大模型的语义理解还能识别更复杂的一些违规行为，比如诱导性销售、不当承诺。华福证券与我司联手打造了证券行业大模型智能质检系统，有三大核心能力，第一个是基于大模型语义理解的「券商通用违规」智能体，能够输出违规原因分析；第二个是「分层展业违规」智能体，对接客服人员资质信息（投顾/非投顾），结合深度语义理解去解决小模型难以实现的分层展业质检；第三个是全量数据处理中枢。上线之后模型迭代周期缩短到了3天，质检的准确率和召回率都有明显的提升，管理层也能够精准的把控业务合规的健康度。

方言识别能力

方言识别是智能质检在特定场景下面很重要的一项能力。中国地域广阔，方言也多，客服中心可能会接到来自不同地区的客户电话，要是系统识别不了方言，转写就会出错，质检也就跟着失效了。目前主流的智能质检系统通常支持多种方言的识别，不过具体支持到什么程度，各个厂商差异比较大。得助智能质检系统依托自动语音识别（ASR）与大模型技术，构建面向企业全渠道客户交互数据的智能化质量管理体系，覆盖客服、电销、催收、回访等语音沟通场景，以及在线客服IM、企业微信会话等文本交互场景，实现录音与会话数据的统一接入、统一解析、统一质检与统一分析。对于方言识别，系统一般是通过训练方言声学模型和语言模型来提升识别准确率的，不过针对于复杂方言或者混合口音，还是会有一些挑战。方言识别这块，企业选型的时候一定要拿自己业务覆盖区域的目标方言去实测一下识别效果，不实测，后面基本都会踩坑。

合规性检查与风险预警

合规性检查是智能质检在金融、保险、能源这些强监管行业的核心应用。系统能够自动的检查通话或者文本里面有没有违规承诺、误导性陈述、隐私泄露这些内容，并且实时的触发预警。这里说一个案例。山石能源是国内专业的汽车充电桩安装服务提供商，安装师傅团队有1200余人，专注于充电桩安装施工的全流程服务，最核心的诉求就是保障安装质量与用电安全。原来人工逐张审核的周期很长，问题发现和反馈都滞后，有些问题等设备已经投入使用了才被发现，而且也没办法通过过程数据去评测安装师傅的服务能力。山石能源后来采用的是AI大模型图片质检方案，替代原先那种以人工为主的质检模式，基于大模型图像识别与OCR技术，自动的去识别充电桩安装全流程的14大类审核项，线缆品牌、序列码、电压范围、接地保护、签字确认这些关键环节都覆盖到了，通过多模态融合分析综合的判断图片里面的文字、物体、场景等信息，秒级就能够输出审核结果。图片上传之后系统会实时的比对并标记不合格项，品类缺失、序列码不一致、铭牌参数这些合规性问题都能够自动识别出来并且触发安全预警。所有图片用的是同一个大模型与统一的质检规则，质检结果是可溯源的。针对低置信度或者疑难图片，由AI团队去做人工的二次复核，从「逐张审核」转向「聚焦异常」，形成AI先初检、人工再复核的双保险机制。

自动评分与质检报告

智能质检系统能够按照预先设置好的评分标准，对每通会话自动打分，并且生成详细的质检报告。评分的维度一般包括服务规范、业务能力、沟通技巧、合规性这些。系统按日、周、月自动生成报表，通过企业微信、邮件直接推送给运营团队，数据价值提升的还是挺明显的。更重要的是，业务价值还能够持续的挖掘，从海量录音数据里面发现潜在的运营风险和商机，帮助企业全面的提升运营效率。有个深耕保险行业的老牌金融机构，采用的是AI加实时音视频的方案去推动保全服务线上化，业务人员集中管理、均衡分配，网点忙闲不均的问题也破解掉了，用的是实时质检加AI质检报告再加人工抽检复检协同的方式。

多模态质检

传统质检只审核通话和文字聊天，证件、票据、聊天截图这些图片材料容易被忽略掉，管控上面是有盲区的。得助智能质检融合多模态大模型的图像识别、OCR文字提取与语义理解能力，以企业业务与合规知识库为标准，对客户证件、理赔单据、聊天截图、业务凭证等各类图片自动质检，并且联动会话、工单数据，做到图文一体化的核验。核心检测能力覆盖三类质检，一是合规风险检测，识别图片里面泄露身份证、手机号这些隐私信息的行为，拦截违规催收、不实宣传的截图；二是材料完整性检测，自动的核查理赔票据、开户证件这些材料是不是齐全、清晰有效。典型应用行业包括保险理赔影像核验、银行线上开户证件审核、电商售后凭证检查、客服与催收聊天截图的合规管控。图片全量自动审核减少了人工投入，统一标准化判定规则规避了人工主观偏差，图文联动的交叉校验也把纯语音、文本质检的管控漏洞补上了。

系统集成与优化

智能质检系统需要跟企业现有的CRM、客服平台、工单系统这些做集成，才能把价值发挥到最大。得助智能质检提供从规则设计到流程优化的全程服务，可以直接的去对接客户的CRM、客服平台。产品能力归纳下来有四大模块，多模态数据融合质检、案件级关联分析、三模协同智能引擎、数据价值洞察。实施的过程中，企业一般需要根据自身的业务特点去定制质检规则和评分标准，再通过人机协同不断的去优化。东诚数智就是个例子，采用的是「全量智能质检为主、人工抽检为辅」的混合质检模式，搭建了集智能质检、人工抽检、申诉复议于一体的全流程质检业务体系，基于ASR、NLP等技术自动转写并对每一通会话做语义分析，风险检测就不容易有遗漏；针对不同业务线设计了差异化的抽检策略，包括覆盖各类型会话的随机抽检，还有按评分区间分层采样的分层抽检；同时开启了坐席申诉通道，坐席可以反馈质检结果，只有通过人机协同不断的去校准质检规则，就能持续的提升准确度和业务适配能力。

FAQ

问：智能质检系统有哪些核心功能？

答：智能质检系统通常包括语音识别与转写、自然语言处理与语义分析、情感分析与情绪识别、合规性检查与风险预警、自动评分与质检报告、数据分析与可视化这些核心模块，各个模块配合起来，一起实现自动化质检。