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 ...