這種通話形式的演變，極大地豐富了溝通手段，并為企業(yè)提供了更多洞察客戶需求、提供精準服務的機遇。
與此同時，聯(lián)絡對象也在發(fā)生變化，由傳統(tǒng)的機器人逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂懈叨葌�性化溝通能力的大模型機器人和數(shù)字人，從而為客戶提供更為貼心和智能化的服務體驗。
然而，技術(shù)進步帶來的不僅僅是新機遇，也伴隨著一系列挑戰(zhàn)。
多模態(tài)通話產(chǎn)生了海量的復雜數(shù)據(jù)，如何高效且準確地分析和處理這些數(shù)據(jù)，確保企業(yè)溝通內(nèi)容的合規(guī)性，已成為一個亟待解決的問題。
此外，隨著聯(lián)絡對象智能化程度的提升，溝通語境和表達方式變得更加復雜，這無疑增加了合規(guī)分析的難度。
為了充分利用新機遇并有效應對挑戰(zhàn)，眾多企業(yè)紛紛投入構(gòu)建“新一代多模態(tài)合規(guī)分析平臺”。
持續(xù)深耕，合規(guī)分析新實踐
作為領(lǐng)先的對話式AI技術(shù)解決方案提供商，中關(guān)村科金在質(zhì)檢領(lǐng)域深耕厚積，多年來為銀行、保險、基金等金融行業(yè)，及互聯(lián)網(wǎng)、零售、政務等眾多行業(yè)客戶，提供了卓越的質(zhì)檢產(chǎn)品與服務。
憑借先進的技術(shù)及豐富的實踐經(jīng)驗，中關(guān)村科金打造了已覆蓋869種質(zhì)檢場景的高質(zhì)量模型，深入洞察2095類語義點，確保了模型的準確率高達93%，召回率達到85%，模型效果位屬第一梯隊。
在此基礎上，中關(guān)村科金推出了全新一代【多模態(tài)合規(guī)分析平臺】，致力于為客戶提供更加精準、高效的合規(guī)質(zhì)檢解決方案。
依托多項AI能力融合應用，升級后的【多模態(tài)合規(guī)分析平臺】能處理對話數(shù)據(jù)、圖片、音頻和視頻等各種格式的信息，同時采用大小模型組合式AI合規(guī)檢查機制，對各個渠道的客戶互動數(shù)據(jù)進行聚合分析，實現(xiàn)大模型構(gòu)成坐席和客戶間全場景多模態(tài)數(shù)據(jù)檢測與分析，以及客戶體驗升級。
多模態(tài)素材全分析，審核質(zhì)效大提升
為了應對不同種類的審核需求，【多模態(tài)合規(guī)分析平臺】整合了大模型與小模型的各自優(yōu)勢。
大模型負責處理知識性的審核任務，例如檢查內(nèi)容是否符合法律法規(guī)，評估宣傳內(nèi)容可能引發(fā)的用戶感受等。而小模型則專注于滿足特定的企業(yè)內(nèi)部審核標準，如檢查是否包含禁用信息，是否遺漏了必要信息，或者內(nèi)容的排版是否符合企業(yè)規(guī)范。
審核結(jié)束后，系統(tǒng)會智能生成一份詳細的審核報告。這份報告不僅會明確指出哪些內(nèi)容存在問題，還會具體闡述問題的原因，從而使客戶能夠快速了解和修正。此外，【多模態(tài)合規(guī)分析平臺】還會根據(jù)審核結(jié)果為客戶提供針對性的優(yōu)化建議，助力企業(yè)在內(nèi)容管理和發(fā)布上持續(xù)改進，有效降低潛在的內(nèi)容風險。
系統(tǒng)升級前每天只能質(zhì)檢68件素材，借助大模型+小模型的強大組合，每天的素材質(zhì)檢量飆升至700件，審核效率提升近10倍。
同時，在審核效果上也有了質(zhì)的飛躍。過去，素材瑕疵率即不合格率高達53%；經(jīng)過大模型與小模型的整合優(yōu)化，這一比例已大幅降低至6.05%。
服務場景全覆蓋，審核精準度大飛躍
無論是來自坐席人員還是機器人與客戶的互動，【多模態(tài)合規(guī)分析平臺】都能提供全方位的合規(guī)保障。
在坐席質(zhì)檢上，中關(guān)村科金運用先進的AI技術(shù)，實時把握對話流程，識別話術(shù)中的潛在風險，確保服務始終保持在合規(guī)軌道上。同時借助大模型的合規(guī)分析能力，進一步提升客服態(tài)度的評估精度，讓每一次互動都能傳遞出專業(yè)與溫暖。
對于大模型生成的內(nèi)容，中關(guān)村科金同樣建立了嚴格的審核機制，利用質(zhì)檢模型確保每一份輸出都符合合規(guī)標準。并針對大模型可能產(chǎn)生的幻覺內(nèi)容實施糾偏措施，保證信息的真實性和準確性。
更為創(chuàng)新的是，中關(guān)村科金將客戶納入了合規(guī)監(jiān)測的視野。通過訓練投訴預警模型，能夠提前感知客戶的潛在不滿，為企業(yè)留出應對的緩沖時間。異常事件監(jiān)測機制則快速捕捉突發(fā)問題，將風險降至最低。而風險客戶識別模型則提供了精準的風險處置建議，確保企業(yè)與客戶的關(guān)系始終和諧融洽。
得益于大模型技術(shù)的運用，【多模態(tài)合規(guī)分析平臺】能夠更全面、更準確地識別違規(guī)內(nèi)容，違規(guī)內(nèi)容檢出率從原先的基準水平躍升至85%至98%區(qū)間。針對原先難以檢測的嚴重違規(guī)內(nèi)容，召回率也實現(xiàn)了顯著提升，達到80%以上。
解決了傳統(tǒng)基于關(guān)鍵詞或NLP配置規(guī)則難以窮舉所有違規(guī)內(nèi)容，導致檢測遺漏的難題，智能質(zhì)檢的配置過程也更為簡便，只需簡單的描述輸入即可完成配置，大大降低了操作難度和成本。相較于人工質(zhì)檢，效率提升幅度超過1000倍。
服務過程全鏈路追蹤，客戶體驗大革新
【多模態(tài)合規(guī)分析平臺】不僅關(guān)注于問題的攔截，更致力于從源頭上改善和提升客戶體驗，通過事件質(zhì)檢到事務質(zhì)檢的轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)對整個服務鏈路的全面優(yōu)化。
客戶問題追蹤機制
通過追溯整合全渠道聯(lián)絡記錄，快速定位需要重點關(guān)注的事件，并深入分析事件背后的根本原因，迅速響應并安撫客戶，避免投訴升級，形成完整的客戶體驗分析機制。
坐席服務提升機制
通過360度監(jiān)管體系，全面評估客服的服務態(tài)度、業(yè)務水平及話術(shù)運用，并為坐席提供針對性地培訓和指導，從而提升整體服務能力，有效降低客戶投訴概率。
產(chǎn)品服務改善機制
通過實時的問題發(fā)現(xiàn)與深度分析，準確判斷產(chǎn)品問題或服務問題，進而向相關(guān)部門反饋并推動改進。同時，對不同客戶群體的數(shù)據(jù)進行分析，制定個性化的服務策略，實現(xiàn)黑白名單的精準管控。
未來，中關(guān)村科金將持續(xù)深耕質(zhì)檢領(lǐng)域，不斷完善產(chǎn)品和服務，積極探索新興技術(shù)研發(fā)與應用，攜手千行百業(yè)，共創(chuàng)數(shù)字化時代美好未來。
