智能质检白皮书（2023）-46页_3mb

一、AI语义质检的发展趋势

• 四个发展阶段：从人工质检到利用语音转写、关键词+正则模式，再到AI语义模式。
• AI语义模式优势：相比关键词+正则模式，可显著提升检出率（8倍以上），适用于多样化语言表达。
• 技术原理：基于深度学习，通过海量数据标注训练模型，利用上下文语义进行精准判断，支持零样本学习和快速模型生成。
• 新一代解决方案：基于盘古大模型，采用零样本NLP平台，显著降低模型生产门槛和时间。

二、新实践：双模质检

• 关键词+正规则应用场景：适用于数据量少、标准化较高的质检项或初步探索阶段。
• AI语义模式应用场景区别：适合复杂语义、数据量大、对准确率要求高的质检场景。
• 双模协同优势：各司其职，根据质检项的复杂度、数据量选择最优模式，兼顾效率与准确性。

三、新实践：流程质检与关联质检

• 流程质检：支持多步骤逻辑判断，适用于复杂业务流程的合规检查。
• 关联质检：可跨多通对话或跨渠道会话关联分析，提升“多通会话”成组质检能力，适用于保险、银保等涉及多轮沟通的业务场景。

四、企业微信质检功能

• 离线质检：需开通“会话存档”，接入语音转写与文本质检。
• 实时质检：支持PC端和移动端，能实时识别违规内容，降低漏检风险。
• FAQ：仅支持文本和语音质检；支持群聊，部分功能运作优化。

五、Compliance产品七大亮点

1. 关联质检：支持多通会话联合分析，提升全流程合规检查能力。
2. 流程质检：灵活配置复杂逻辑，适用于多种业务场景。
3. 自定义字段：增强与业务场景结合紧密度。
4. 一键对接工单系统：快速生成质检报告，提升效率。
5. 改版详情页：优化用户体验，提高复检效率。
6. 10000+预置模板：即插即用，缩短上线时间。
7. 全自研AI技术：采用Transformer-XL和XLNet模型，保障高检出率和优化能力。

六、保险行业与多行业应用实践

• 保险行业三级火箭方案：从关键词质检升级到AI语义，引入自定义字段与复杂逻辑配置。
• 银保场景难点与破解：通过三方协作对齐定义，解决质检规则转化难题。
• 典型行业案例：中信银行、大都会人寿、招商证券、火花思维等，涵盖高效覆盖、实时合规提醒等方面。

七、质检项优化策略

• 召回率 vs 准确率平衡：负向质检项以召回优先，正向质检项以准确率优先。
• 特殊情况考量：根据质检项目标通话量、风险等级、企业资源等制定优化策略。
• 整体协同：结合机器与人工复检优势，提高质检效率与可靠性。

八、公司介绍
循环智能是一家专注于SalesTech领域的企业服务公司，提供包括智能质控、销售辅助、客户洞察等多个产品的解决方案，广泛应用于银行、保险、教育、汽车等行业。