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加马智能质检系统:金融机构服务质量与合规风险的双赢利器

2024-07-09 15:16:07  来源:互联网

摘要:加马智能质检系统不仅可以有效替代人工质检,还可以对质检内容进行深度挖掘和分析,为企业经营决策提供了有力的数据支持,从而进一步提升服务质量和营销技能,降低客户投诉率,并捕捉客户潜在商机。
关键词: 加马智能
为了保护消费者合法权益、促进市场稳定健康发展,近年来监管机构相继发布了《银行保险机构消费者权益保护管理办法》、《银行业金融机构销售专区录音录像管理暂行规定》、《保险销售行为管理办法》等多项法律法规,对于银行、保险等金融机构的服务、销售行为做出了明确规定,并要求金融机构对服务和销售过程进行记录和保存,利用现代信息技术,提升可回溯管理便捷性,实现关键环节可回溯、重要信息可查询、问题责任可确认。

与此同时,金融机构内部以呼叫中心、客服中心等为载体的服务作业团队,在对客提供服务和销售的过程中,形成了海量的文字、录音、录像等数据,对全面的回溯、质检形成了挑战。传统的质检方式主要为人工抽查,依赖于质检作业人员的主观判断。随着业务量的增长,传统质检方法的不足也变得日益明显:覆盖率低、工作效率低、人力成本高、质检标准不一致等。

产品价值

金融壹账通自主研发的加马智能质检系统使用语音识别、自然语言理解、对话情绪识别等人工智能技术,为金融机构提供了全量数据存储和质检的系统工具。通过可配置、可训练的检测模型实现了自动化全量质检,识别海量数据中的风险信息,将质检覆盖率提升至100%,提高质检效率,降低人力成本和合规风险。

加马智能质检系统不仅可以有效替代人工质检,还可以对质检内容进行深度挖掘和分析,为企业经营决策提供了有力的数据支持,从而进一步提升服务质量和营销技能,降低客户投诉率,并捕捉客户潜在商机。

产品优势

1. 丰富的场景对接能力

加马智能质检系统不仅支持对接电销中心、客服中心等各类电话沟通场景,进行语音类型内容的质检;也支持对接企业微信、APP等文本和短语音会话场景,进行文本类型内容的质检。系统可扩展性强,具备丰富的场景对接能力。

2. 灵活的质检模型组合

“NLP”模型泛化能力强,模型搭建简单,但语料数据较少时,模型效果有折损,适用于目标通话量较多、语料充足的场景。“正则”模型可精准匹配,模型上线快,适用于话术易穷举或语料较少难以训练“NLP”模型的场景。

加马智能质检系统支持“NLP”+“正则”双模型组合质检。“NLP”模型和“正则”模型可以灵活互补,作为命中或排除的依赖条件,组合生成结果,全面覆盖各种质检场景。

3. 全面的质检业务类型

流程质检可以确保业务人员在特定场景或对特定问题时,是否遵循标准流程并按要求回复。加马智能质检系统的流程质检可配置各种复杂场景的质检规则,可对一线人员业务流程执行情况进行实时的检测和纠正。

任务质检是对多次沟通产生的多通会话进行关联,组合成一组任务进行质检,最终输出质检结果。以保险行业的“成功单质检”为例,加马智能质检系统可快速检查销售人员“跨渠道会话”的SOP执行情况和违规情况,确保销售人员与客户沟通的全流程合规。

4. 实时质检,及时阻断风险

加马智能质检系统支持实时监控金融业务流程,将质检环节从事后变成事中,包括贷款审批、交易执行、客户服务等各个环节。通过对服务过程的实时质检,系统能够及时发现风险行为,实时对坐席进行预警和提示,从而降低违规风险。

5. 精准识别,减少成本投入

在传统的质检模式下,人工听一通录音平均要6分钟,抽检比例通常为全部录音的1%—2%,座席与质检员的比例通常为50:1。这种情况下质检无法覆盖全部录音,漏检率高,并存在滞后性。加马智能质检系统可以实现100%的全量质检,质检员仅需投入少许人力进行抽检复核,大大降低管理成本。

6. 开箱即用,业务快速启动

加马智能质检系统在银行、保险、证券、消费金融等主要行业已经积累了大量行业通用质检模板,让客户可以快速落地应用,并在应用过程中持续优化。在项目初期不必耗费大量的成本从零开始搭建模型,加快上线周期,避免持续投入而迟迟未有成效。

7. 完善的质检管理流程

加马智能质检系统拥有灵活且完善的质检管理流程,支持质检员对智能质检结果进行复核,定期检视质检模型的检出率和召回率变化,及时调整优化。同时也支持坐席对质检结果发起申诉,保障质检结果的严肃性和准确性。

8. 多维、深入的质检数据分析

加马智能质检系统不仅能够发现风险,还具有多维质检数据分析报表,帮助金融机构了解风险发生的原因和规律。通过对历史数据的挖掘和分析,金融机构可以不断优化管理策略,提高风险管理的效率和效果。

结语

在金融行业监管日趋严格的背景下,加马智能质检系统能够帮助金融机构进行全面的质量检测和作业规范,提高工作效率、降低质检成本、降低违规风险和企业潜在的经济损失,是金融业务合规作业的护航利器。


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责编:fanwei

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