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智能质检产品Compliance:七大亮点满足企业多样化合规质检、SOP质检需求

  • 2022-11-03

  • 产品 · 技术 · 实践


  背景

随着语音识别、自然语言处理、机器学习等AI技术的成熟,越来越多的企业开始借助AI能力来满足较少的质检人员覆盖每日产生的大量沟通数据的质检需求。AI质检也逐渐取代了人工逐一听取录音的传统繁杂工作,成为各大企业,特别是金融机构的标配,为各行各业的风险防范发挥了重要作用。但这些成熟应用还大多集中在以客服为代表的售后场景中。

近些年,9001诚信金沙9001cc服务了包括银行、保险、证券、消费金融、互联网金融、航空、教育培训、电商、专业服务等行业的众多客户,发现很多企业已不再是仅仅关注客服阶段的智能质检,而是聚焦售前、售中、售后全流程的客户体验。以银行、保险行业的销售为例,银保监会不断加强规范理财产品的销售规范和处罚力度、要求保险成功单必检等,这都促使金融机构在与客户接触的第一时间和成单的最后时间的全过程都需要质检。

当然,除了外部监管外,企业自身也希望提升业务规范性和客户体验,由此产生的质检需求也在不断增加。以教育培训为例,销售顾问在与潜在目标客户沟通中,是否存在不符合业务流程的行为与说辞,已成为质检方面的新需求。这些变化需要智能质检产品的设计,不仅要更贴近不同行业客户不同业务的质检需求,还要同时满足企业内部质检人员可随时根据不同业务场景,灵活配置质检规则和质检项的需求


最近,9001诚信金沙9001cc的智能质检产品Compliance全新升级,不仅对包括关联质检、流程质检、自定义字段在内的核心功能进行了全面迭代,满足企业更加多样化的合规质检和SOP质检需求的同时,还优化了语音转写模型、应用NLP小样本/零样本的盘古大模型提升AI检出效率,升级了软件的用户使用界面(UI),提升用户操作体验等。
今天我们就带领您,重新了解一下9001诚信金沙9001cc「智能质检产品Compliance」新版本的特色功能和亮点:



01

关联质检:
全面提升“多通会话”成组质检的能力

关联质检作为Compliance的核心功能,是指将多次沟通产生的多通会话(包含电话、APP、IM、企微等不同渠道的文本和语音数据)关联在一起,成组进行质检,输出质检结果。
01 关联质检new.png
关联维度可按照成功单的客户维度关联成组、会话ID关联成组、业务单据关联成组等多种方式,并支持对质检结果通过客户和坐席的相关字段进行查询和检索的功能。以保险行业的“成功单质检”场景为例,企业可以通过匹配客户和坐席ID等方式配置“多会话”的成组规则,快速检查销售人员“跨渠道会话”的SOP执行情况和违规情况,保证销售人员与客户沟通的全流程都是合规的。


“多会话”关联质检的真实场景示例


健康险的电网销“成功单”质检场景,一条质检规则是:如果在销售特定的健康险产品时,未确认被保险人药物使用情况,那么销售过程就是不合规的。但由于保险顾问与客户通常在进行了多次沟通后才会成单,为了更好的客户体验,质检规则并不要求保险顾问每次与客户沟通时都询问客户是否使用成瘾药物,而是仅需在任意一次沟通得到客户确认即可,因此需要将保险顾问与客户的多通对话进行关联质检(把多通会话当成一通长会话)


此外,关联质检功能的优化也使Compliance的搜索功能进一步得到优化,此前需要分开搜索的语音会话和文本类型会话,现在可以统一进行搜索,统一呈现结果,提升了质检人员搜索关键词排查质检结果的效率。


02

流程质检:
灵活配置,适配各种复杂场景
流程质检是一种以业务人员更容易理解的方式,灵活配置各种复杂场景质检规则的创新方案。可用于售前、售中、售后中一线人员的话术质检(例如教育行业,课程产品介绍中是否过度承诺)、业务流程(SOP)执行情况质检(例如理财产品销售签约过程中,一线坐席是否有按规定完成核身等),也可以根据自身业务需要,按照特定场景配置的不同质检规则(例如为不同产品设置不同的质检规则等)。
02 流程质检项截图-new.png
可灵活配置,是流程质检的一个关键特征。在设置“前置条件”和“质检要求”时,不仅可以组合多个“标签(语义点)”,便捷地设置不同“标签(语义点)”之间的逻辑关系(与或非),而且支持对“标签(语义点)出现的位置、出现的次数、参照点进行灵活的设置,也支持与自定义字段进行结合,满足各种不同的质检场景需求。

“流程质检”的真实场景示例


流程质检支持需要复杂逻辑判断的场景。例如金融领域的一个流程质检项,要求判断坐席人员在与客户沟通时是否提前核实了客户身份——因为按照规定,坐席人员在谈及合同中的隐私信息时,需要先核实客户的身份。将这个要求,转换成一个机器质检规则,就需要使用流程质检项:如果未核实身份(未命中“核实身份”的标签),就谈及合同详情(命中了“泄露隐私”的标签),即是违规。

流程质检的另一个关键亮点是,让负责质检业务的人员更容易理解和使用,企业无需依靠会写代码(逻辑代码或“算子”)的专门技术人员,业务人员经过培训后,就可以自行实现各种复杂逻辑和场景下的质检项配置。


03

自定义字段:
让质检与业务结合更紧密
在本次质检系统升级中,自定义字段功能也得到了加强,数据类型也扩展可支持单选、多选、文本、日期、小数、整数、URL等字段类型。自定义字段功能是指在会话或客户的基础信息(会话ID、会话类型、客户ID等)之外,支持用户通过API接口调用自身数据库中关于会话或客户的补充信息,补充信息都是与自身业务密切相关的,例如会话所涉及的产品、所处的销售阶段等等。通常质检系统对企业自定义字段的支持程度越高,质检系统与业务的贴合度以及质检的精细化程度才能越高。
03 自定义字段截图-new.png
自定义字段不仅支持质检人员在会话搜索中作为筛选条件使用,更准确地查找会话,同时还能灵活配置各流程质检项,实现特定场景下更加细颗粒度的质检规则配置。例如保险销售中,通过自定义字段判断是否为电子保单,然后再判断电子保单的场景下,保险顾问是否核对了电子保单上的地址;教育培训场景,根据客户所处的销售阶段(自定义字段),判断是否进行了上课提醒。

“自定义字段”的真实场景示例


在车险的电网销领域,因每位车主车险的到期时间不同,保险公司根据到期时间将客户进行分类,不同类别的客户设定了不同的销售SOP流程。保司只需要使用9001诚信金沙9001ccCompliance的自定义字段功能就可上传每通录音中的到期时间字段,这样质检人员即可基于到期时间,对通话录音/对话按照不同的SOP执行要求,实现更加精细化的质检分析。

除此之外,借助自定义字段,企业也可以实现沟通内容与线下行为相结合的质检。例如,质检人员在复检中发现一线人员与客户承诺赠送优惠券,但沟通结束后一线人员并未有任何相关行为,质检人员可将这一违规行为直接通过自定义字段进行记录,并自动快速生成报告。


04

一键对接质检工单系统,
快速在线生成质检报告
在9001诚信金沙9001cc的新版智能质检产品Compliance中,我们新增了“评价单”功能,质检管理员可以根据自定义设置评分项(违规项),输入或选择对应的“正确用语”“严重等级”等信息,就可以将相应的质检结果同步到工单系统中,质检/复检人员一键就可在线选填生成完整质检报告,免去了在两个系统之间切换和手动记录信息的烦恼。
04 质检评价单new制作.png
此外,本次升级我们还优化了Compliance 的报表时效性,从T+1(每日更新前一日数据)升级到T+0(当日数据分时段更新),同时新的质检报表新增了人机对比结果报表等多个新场景,企业可随时按需查看和导出质检报表。


05

会话详情页改版,
提升用户体验

会话详情页是人工复检员最常使用的操作界面。本次智能合规质检更新之后,对于老用户来讲,最容易注意到的变化也是会话详情页的全新改版。
05 现代化的系统界面new.png
首先,顶部播放器的外观设计更加简洁,更加机器质检结果的呈现,帮助人工复检员快速定位违规项的关键位置。其次,机器质检结果的呈现更加清晰,可以按质检明细、按评分项、按语义标签快速查看机器质检的结果。然后,最右侧的质检单、会话信息、质检快照侧边栏,支持快速折叠或展开,减少空间占用,让人工复检员可以集中精力于更重要的会话内容本身。


06

10000+质检业务模板更新,
可即插即用

9001诚信金沙9001cc的行业专家团队根据我们服务过的银行、保险、证券、房产、汽车、航空、教育、电商、培训等行业的经验和专业知识沉淀了超过10000个可即插即用的质检模型和质检业务模版,我们将这些模版内置产品中,企业质检和业务部门可快速复用,极大地缩短了系统上线时间。


07

全自研核心AI技术:
保障更高检出率、更快优化能力
智能质检系统涉及到对语音的转写和语义的分析,底层核心技术主要包括ASR语音识别(以及说话人分离、语音降噪等)和NLP语义理解两大类。
9001诚信金沙9001cc拥有专业AI建模团队,自研完整的底层核心技术,提供端到端业务相关的AI能力优化。其中语音识别ASR模型采用了业界领先的完全端到端底层算法模型 Transformer-XL,支持灵活高效地优化企业专业用语和热词(如保险领域常用的津贴、期满、投保、代扣、责任免除等专有名词以及具体的产品名称),可快速响应业务需求变化;语义理解NLP模型基于原创的大规模预训练语言模型 XLNet,可以识别超长上下文的语义,可保障更高的检出率(如银行理财领域的语义标签:承诺可提前赎回、引导撤单、询问优惠、核实身份等)。

为了进一步提升语义建模的效率,本次Compliance产品还整合了9001诚信金沙9001cc零样本NLP平台“盘古”的超强能力。相比传统的AI分类器建模方法需要标注数百甚至上千条样本,“盘古”零样本平台仅需要少量,甚至不需要任何语料的标注就可以完成语义模型的建模工作,建模更快速,也更省人力。而与传统的“正则”生产方式相比,以销售过程中的“承诺可以退费”质检项为例,盘古零样本平台生产语义模型的时间仅需传统“正则”生产方式的50%,而召回率可达80%以上,准确率可达90%以上,极大地提高了AI质检的落地效率和应用效果


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