容联云大模型质检落地某城商行：赋能总行风控，释放分行潜能

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、运营、客服等场景的任务、数据、报表统计维度进行分离。此外，系统还支持总行、管辖行、支行三级用户配置，确保各级质检人员只能查看其权限范围内的数据，实现数据的分级管理与监控。

②多模态全量覆盖，消除盲区

支持电话客服、在线客服、视频客服等多渠道数据统一接入，确保无遗漏采集客服交互信息，实现100%全量质检，解决传统人工抽检≤5%合规盲区。

③大小模型协同，突破复杂场景

根据任务复杂度与类型，实现大小模型高效协作，小模型处理基础规则（敏感词、情绪识别），大模型负责复杂语义（逻辑矛盾、隐含风险）。

在有效降低成本的同时，容联云大模型质检系统复杂语义准确率超90%、漏检率＜2%，较传统NLP质检50%的漏检率大幅降低。

④模型自主迭代优化

构建“自动检测—人工复检—模型迭代”闭环机制：系统自动标记高风险项，推送给人工复检并修正误判，修正结果定期纳入训练库进行增量训练。支持坐席申诉，由合规专家三日内复核，确保公正透明。

该城商行上线后，模型准确率三轮迭代由90%提升至95%，误判率下降40%。

⑤私有化部署+行业适配

系统支持私有化部署，满足金融级数据安全要求，通过领域预训练与微调，使模型更贴合该城商行的业务场景，精准识别营销话术、合规条款及业务流程关键节点。

行业价值：从合规工具到价值引擎

在该城商行的智能质检项目中，容联云大模型质检系统不仅解决了“有没有检出”的问题，更通过深度语义理解和数据挖掘，升级为业务增长引擎。

电话销售场景

精准诊断，一击即中提升转化

传统质检难以从全量通话中定位坐席转化率低的核心原因，而大模型系统可通过全量通话语义分析，挖掘话术适配性、需求匹配度等深层问题。

典型案例：该行某电话营销团队中，一名坐席的转化率长期低于团队平均水平，人工抽检未发现话术违规或流程疏漏。

通过容联云系统全量分析其通话记录，发现该坐席始终僵化执行SOP话术，无论客户提及“资金流动性需求”还是“低风险偏好”，均机械介绍产品功能，未进行需求匹配。运营团队针对这一问题开展专项辅导后，1个月内该坐席转化率提升19.5%。

客服场景

量化服务温度

传统质检无法捕捉“语调冷漠、缺乏共情”等隐性服务问题，而容联云系统结合“语音情绪分析+语义理解”，可精准识别客服的消极服务行为，让服务温度从主观感受变为可量化指标。

典型案例：客服回复“等着就行了”，在传统质检中因无违规关键词未被标记，但容联云系统通过分析语调平缓度、语义敷衍程度，判定该回复“服务消极”，标注为低分。银行客服部门据此筛选出类似消极对话，并开展专项整改，整改后，客户满意度提升23%，相关投诉减少18%。

回访场景

“擦边球”风险，一网打尽

理财产品、贷款业务的回访环节，常存在“客户前后应答不一致、逻辑出现矛盾”等隐晦合规问题，传统质检难以识别，而大模型系统可通过语义逻辑分析，精准捕捉全量风险。

典型案例：

坐席在例行合规回访时，客户先对“是否知晓交易不得涉及洗钱行为”回答“是”，几秒后又改口“不是”，这种自相矛盾的答复在传统抽检中极易被忽视。

容联云大模型质检系统可通过上下文语义关联比对，准确识别“客户回复前后矛盾”，并标记为高风险，触发人工复检，有效防范因回访不到位引发的后续合规隐患。

营销场景

丰富客户画像与金牌话术

系统不仅是质检工具，更是业务洞察挖掘平台，对所有业务咨询和营销通话进行分析，沉淀客户画像与高转化话术，为营销决策与人员培训提供支撑。

典型案例：

容联云系统分析数千通贷款咨询对话，发现主力客户群体特征和关注重点，并沉淀为精准客户画像，例如：咨询客户中，30-40岁男性占比超60%；他们最关心的前三个点是：额度、利率、放款速度。

同时，系统自动总结高转化坐席的应答策略，形成“金牌话术库”。新员工可直接学习这些验证过的沟通方式，大幅缩短成长周期。

大模型质检，重构银行客服价值逻辑

通过大模型智能质检，容联云帮助该城商行实现从“发现问题”到“优化业务”的跨越，将合规管理升级为业务增长引擎，实现监管、效率与客户价值的多重提升。