智能質(zhì)檢白皮書

2.每日分享：6+份行研精選、3個行業(yè)主題2.每日分享：6+份行研精選、3個行業(yè)主題4.嚴禁廣告：僅限行業(yè)報告交流，禁止一切無關(guān)信息報告僅限社群個人學習，如需它用········04二、新實踐：雙模質(zhì)檢······················································································曰月…………<<<<<>>>>>…………市面上有很多面向銷售和客服人員的語音、文本質(zhì)檢系統(tǒng)，其他絕大部分產(chǎn)品使用的是基于“關(guān)鍵詞+正則表達式”實越來越難以滿足企業(yè)的實際需求。很多企業(yè)擁有中大型電銷或客服中心，每天與客戶產(chǎn)生成千上萬次溝通。溝通的質(zhì)量，決定了企業(yè)的收入或客戶滿意度。企業(yè)監(jiān)督業(yè)在未引入機器質(zhì)檢（系統(tǒng)質(zhì)檢）之前，以呼叫中心場景為例，質(zhì)檢人員只能依靠人工抽聽錄音的方式進行質(zhì)檢，后來企業(yè)引入“語音引入初代的機器質(zhì)檢系統(tǒng)之后，通過設(shè)置關(guān)鍵詞和簡單正則質(zhì)檢項，機器可以幫助質(zhì)檢員做一輪全量的初篩，質(zhì)檢員則復檢機器質(zhì)檢引入新一代機器質(zhì)檢系統(tǒng)之后，機器可識別上下文語義，幫助質(zhì)+曰月市面上有很多面向銷售和客服人員的語音質(zhì)檢系統(tǒng)、文本質(zhì)檢系統(tǒng)，絕大部分產(chǎn)品實際使用的是基于“關(guān)鍵詞+正則表達式”的機器這種方法的主要優(yōu)點是部署和上手使用都比較快，主要缺點是存在非常嚴重的漏檢和錯檢情況。就像一個漏孔很大的篩子一樣，難以滿足企業(yè)對質(zhì)檢的需求越來越精細、對質(zhì)檢效率要求越來越高的發(fā)展因此，在“關(guān)鍵詞+正則表達式”之外，我們開始越來越多地為客戶提供基于深度學習模型的AI語義方案，并且在實際使用中能夠多對于企業(yè)而言，采用“AI語義”方案意味著他們可以全面地提升.*).*)語音和文本質(zhì)檢的主要任務是找出業(yè)務人員“說了什么不該說的內(nèi)容”或者“該說的什么內(nèi)容沒有說”。前者通常被稱為負向質(zhì)檢；后者通常被稱為正向質(zhì)檢，企業(yè)可以設(shè)置為“做得不好就減分”的懲傳統(tǒng)基于“關(guān)鍵詞+正則表達式”的產(chǎn)品做質(zhì)檢，所遇到的最主要問題是“找不全”，通常會漏掉很多不合格、不合規(guī)之處，導致質(zhì)看一個實際對比的例子。某互聯(lián)網(wǎng)公司的基礎(chǔ)質(zhì)檢項“服務態(tài)度問題”，在我們的實際應用中：使用傳統(tǒng)“關(guān)鍵詞+正則”方案，一原因其實很簡單。如果使用基于“關(guān)鍵詞+正則”的方案，方法是用關(guān)鍵詞的組合來涵蓋每個質(zhì)檢項的不同表達方式——但是你可以方式是非常多樣的、千變?nèi)f化的，必須通過整個句子的上下文語義才“服務態(tài)度問題”100%78%曰月AI語義方案，目標是訓練一個深度學習算法模型，使之能夠判斷關(guān)鍵詞未覆蓋的句子是否命中了質(zhì)檢項。我們以另一個貸后資產(chǎn)管理領(lǐng)域常見的質(zhì)檢項“暴露客戶隱私”為例。從標注到訓練模型，再到露客戶隱私”的句子標記為“正例”，將不是“暴露客戶隱私”的句讓訓練器學習到一個算法模型，這個算法就能用來判斷新句子是不是第三步，在質(zhì)檢產(chǎn)品中，系統(tǒng)就可以標記出所有命中“暴露客戶隱私”語義點的句子，復檢員可以快速定位到該質(zhì)檢項所處的位置，迅速進行核實。此外，復檢員每一次復檢的操作，都相當于對算法模價白月價白月文語言預訓練大模型——“盤古”，發(fā)布時盤古大模型打破了權(quán)威評測榜單CLUE的三項記錄。經(jīng)過一年多的研發(fā)和進化，循環(huán)智能把零零樣本學習是全新的NLP生產(chǎn)范式，在大部本，只需要人類提供指令（Prompt）即可完成建模，大幅度地降低生產(chǎn)門檻；在少部分場景下，僅需通過少量樣本（通常10-50條數(shù)據(jù)）從模型效果的角度看，通過盤古零樣本平臺生產(chǎn)的原來的標注幾百條樣本得到的模型，可以做到效果相當；從生產(chǎn)周期的角度看，大部分NLP模型生產(chǎn)可以從傳統(tǒng)方法的幾天降至幾分鐘，少部分需要微調(diào)的模型也僅需要一兩個小時即可完成生產(chǎn)，生產(chǎn)效率曰月…………<<<<<>>>>>…………隨著自然語言處理（NLP）領(lǐng)域技術(shù)的發(fā)展，以“AI語義”質(zhì)檢模式為主、“關(guān)鍵詞+正則”模式為輔的方案已成為未來發(fā)展趨勢。兩種模式將長期共存，因為它們各有其更擅長做的事情、更適配的場景。價白月價白月越難以滿足企業(yè)在質(zhì)檢效果和效率上的精細化需求。但是，這種模式當企業(yè)提出一個新的、此前從未用過的質(zhì)檢項時，質(zhì)檢項的標準尚未完全確定，因此可以用“關(guān)鍵詞+正則”模式先跑起來，快速進行探索和迭代。其后根據(jù)初步探索和迭代的結(jié)果，再判斷是否可以升第二種場景：當一個質(zhì)檢項命中的目標通話量比較少，只有幾百甚至幾十條，就無法產(chǎn)生足夠的“正例”給機器學習模型進行訓練，只能繼續(xù)采用“關(guān)鍵詞+正則”模式。這是一種被動場景，也是比較還有一種場景比較特殊：有些質(zhì)檢項命中的目標通話比較多，原則上可以用來訓練機器學習模型，但是因為“關(guān)鍵詞+正則”已經(jīng)得出不錯的結(jié)果，既找得全（術(shù)語叫召回率高又找得準（術(shù)語叫準因為可以窮舉出大部分“禮貌問候”的用詞，用“關(guān)鍵詞+正則”模不過，這種場景非常少見。質(zhì)檢模式相比基于深度學習技術(shù)的曰月在實際應用中，傳統(tǒng)“關(guān)鍵詞+正則”模式，很難找得全和找得準目標通話，大大影響工作效率——如果找不全，就意味著會遺漏很考慮到在實際使用中，質(zhì)檢項與命中的目標通話量之間的關(guān)系也檢量大的少數(shù)質(zhì)檢項升級到“AI語義”模式，往往可以大幅提升整個第二種場景：某些質(zhì)檢項，雖然從某一家企業(yè)的角度看，所命中的目標通話量不算大，但是這個質(zhì)檢項是整個行業(yè)中較為成熟的、通用的質(zhì)檢項，其他企業(yè)也都在用，那么就可以采用基于深度學習技術(shù)既懂業(yè)務又懂正則的稀缺人才編寫規(guī)則和迭代規(guī)則，只需要普通人快“AI語義模式，只需要普通算法模型?！眱r白月價白月當前階段，質(zhì)檢項應該采取哪種模式，主要取決于該質(zhì)檢項產(chǎn)生的目標通話量大小——通常數(shù)量大，才能快速標注數(shù)據(jù)、訓練出更好的算法模型，采用“AI語義”模式，否則仍需要繼續(xù)使用“關(guān)鍵詞+其次也要考慮到質(zhì)檢項的成熟度——太新的、標準尚不明確的質(zhì)語義”模式。綜合來看，在實踐中采用“雙?！狈桨福寖煞N模式各雙模質(zhì)檢，各司其職?！癆I語義”質(zhì)檢方式通過引入深度學習算法模型，能夠更好地利用上下文語義來判斷一個句子是否命中了質(zhì)檢曰月…………<<<<<>>>>>…………如何監(jiān)督業(yè)務人員在遇到特定場景或客戶的特定問題時，有價白月價白月最常見的全局質(zhì)檢項，是只要在通話中命中了某個語義點，就判定為違規(guī)。例如員工在對話中“過度承諾”在幾乎任何場景下都是違“流程質(zhì)檢”則適用于有前置判定條件、需要進行邏輯判斷或者需要多個“語義點”組合來判斷是否合規(guī)的場景。簡而言之，就是稍具體來看，流程質(zhì)檢的質(zhì)檢項，首先需要判斷一個對話是在講什么事情，然后再判斷針對這件事情，業(yè)務人員的回答是否滿足一個或先判斷對話在講什么事情，有時候是通過語義點來判斷，有時候可以通過企業(yè)上傳的自定義字段。有時候企業(yè)會要求某個SOP（標準作業(yè)流程）需要在對話開始的前幾分鐘內(nèi)完成，有時會要求某個SOP必須執(zhí)行幾次……接下來，我們看一些比較場景的流程質(zhì)檢實例，應該很快就可以如下所示，有些企業(yè)會要求坐席在首次聯(lián)系客戶時，確認客戶身如下所示，當坐席未詢問客戶的聯(lián)系方式，但是編輯了自定義字段如下所示，按照規(guī)定坐席人員在談及合同中的隱私信息時，需要先曰月…………<<<<<>>>>>…………企業(yè)與客戶溝通的渠道處于不斷變革中。當前，企業(yè)微信被越來越多企業(yè)采用。因此，我們在電話錄音質(zhì)檢和在線IM文本質(zhì)檢的基礎(chǔ)上，新增了對企業(yè)微信的支持，包含離線的存檔會話質(zhì)檢和實時質(zhì)檢（實時違規(guī)提醒）功能。價白月價白月離線質(zhì)檢：企業(yè)微信需開通“會話存檔”當前，企業(yè)微信被越來越多企業(yè)采用，員工采用企業(yè)微信可與客戶的個人微信進行消息互通，同時可展示企業(yè)認證員工的身份，有助婚戀平臺的紅娘使用企業(yè)微信，為會員提供一對一服務；高端品牌商對企業(yè)而言，員工通過任何渠道與客戶進行的溝通，都應該保證使用企業(yè)微信的客戶，為員工開通“會話存檔”功能之后，即可調(diào)用官方接口，將會話內(nèi)容接入循環(huán)智能的質(zhì)檢產(chǎn)品中，對溝通中的文本和語音（循環(huán)智能會將語音轉(zhuǎn)寫為文本）進行質(zhì)檢。需要注意的>>>>>曰月企業(yè)微信可以更好的留存客戶的資源——員工的工作變動或離職后，為了保障服務質(zhì)量，降低聊天溝通中出現(xiàn)的違規(guī)對話。開通了企業(yè)微信的“會話存檔”功能之后，可以設(shè)置敏感詞，出發(fā)敏感詞的信息無法發(fā)送，例如財富管理行業(yè)中，會設(shè)置“保本”等關(guān)鍵詞，避免不過，人與人的溝通對話，同樣的意思通常有很多種表達方法，借助企業(yè)微信開放的“側(cè)邊欄”自定義功能，循環(huán)智能可以幫企業(yè)集成一套實時的質(zhì)檢和違規(guī)提醒功能。質(zhì)檢系統(tǒng)除了支持常規(guī)的正則表達式，還支持AI語義質(zhì)檢，通過識別對話上下文的語義，來判斷>>>>>企業(yè)微信的側(cè)邊欄，可集成循環(huán)智能的實時質(zhì)檢模塊，在溝通中實時提醒銷售人員，對話可能觸及了違規(guī)項，價白月價白月答：循環(huán)智能的系統(tǒng)支持僅質(zhì)檢每日增量部分，也支持將多天內(nèi)容整答：循環(huán)智能提供短語音轉(zhuǎn)寫為文本的服務，可支持對專有領(lǐng)域內(nèi)容曰月價白月價白月亮點亮點-關(guān)聯(lián)質(zhì)檢作為Compliance的核心功能，是指將多次溝通產(chǎn)生的業(yè)務單據(jù)關(guān)聯(lián)成組等多種方式，并支持對質(zhì)檢結(jié)果通過客戶和坐席的相關(guān)字段進行查詢和檢索的功能。以保險行業(yè)的“成功單質(zhì)檢”場景為例，企業(yè)可以通過匹配客戶和坐席ID等方式配置問每次與客戶溝通時都詢問客戶是否使用曰月亮點二亮點二流程質(zhì)檢是一種以業(yè)務人員更容易理解的方式，靈活配置各種復雜場景質(zhì)檢規(guī)則的創(chuàng)新方案?？捎糜谑矍?、售中、售后中一線人員的話術(shù)質(zhì)檢（例如教育行業(yè)，課程產(chǎn)品介紹中是否過度承諾）、業(yè)務流程（SOP）執(zhí)行情況質(zhì)檢（例如理財產(chǎn)品銷售簽約過程中，一線坐席是否有按規(guī)定完成核身等也可以根據(jù)自身業(yè)務需要，按照特定場），出現(xiàn)的位置、出現(xiàn)的次數(shù)、參照點進行靈活的設(shè)置，也支持與自定義流程質(zhì)檢的另一個關(guān)鍵亮點是，讓負責質(zhì)檢業(yè)務的人員更容易理解和使用，企業(yè)無需依靠會寫代碼（邏輯代碼或“算子”）的專門技術(shù)人員，業(yè)務人員經(jīng)過培訓后，就可以自行實現(xiàn)各種復雜邏輯和場景流程質(zhì)檢支持需要復雜邏輯判斷的場景。例如金融領(lǐng)域的一個流程質(zhì)檢項，要求判斷坐席人員在與客戶溝通時是否提前核實了客戶身份——因為按照規(guī)定，坐席人員在談及合同中的隱私信息時，需要先核實客戶的身份。將這個要求，轉(zhuǎn)換成一個機器質(zhì)檢規(guī)則，就需要使用流程質(zhì)檢項：如果未核實身份（未命中“核），價白月價白月亮點三亮點三在新的質(zhì)檢系統(tǒng)升級中，自定義字段功能也得到了加強，數(shù)據(jù)類自定義字段功能是指在會話或客戶的基礎(chǔ)信息（會話ID、會話類型、客戶ID等）之外，支持用戶通過API接口調(diào)用自身數(shù)據(jù)庫中關(guān)于會話或客戶的補充信息，補充信息都是與自身業(yè)務密切相關(guān)的，例如會涉及的產(chǎn)品、所處的銷售階段等等。通常質(zhì)檢支持程度越高，質(zhì)檢系統(tǒng)與業(yè)務的貼合度以及質(zhì)檢的精細化程度才能越自定義字段不僅支持質(zhì)檢人員在會話搜索中作為篩選條件使用，更準確地查找會話，同時還能靈活配置各流程質(zhì)檢項除此之外，借助自定義字段，企業(yè)也可以實現(xiàn)溝通內(nèi)容與線下行為相結(jié)合的質(zhì)檢。例如，質(zhì)檢人員在復檢中發(fā)現(xiàn)一線人員與客戶承諾贈送優(yōu)惠券，但溝通結(jié)束后一線人員并未有任何相關(guān)行為，質(zhì)檢人員可將在車險的電網(wǎng)銷領(lǐng)域，因每位車主車險的到期時間不同，保險公司根據(jù)到期時間將客戶進行分類，不同類別的客戶設(shè)定了不同的銷售SOP流程。保司只需要使用循環(huán)智能Compliance的自定義字段功能就可上傳每通錄音中的到期時間字段，這樣質(zhì)檢人員即可基于到期時間，對通話錄音/對話按照不同的SOP執(zhí)行要求，曰月亮點四亮點四價單”功能，質(zhì)檢管理員可以根據(jù)自定義設(shè)置評分項（違規(guī)項輸入或選擇對應的“正確用語”“嚴重等級”等信息，就可以將相應的質(zhì)檢結(jié)果同步到工單系統(tǒng)中，質(zhì)檢/復檢人員一鍵就可在線選填生成此外，本次升級我們還優(yōu)化了Compliance的報表時效性，從時新的質(zhì)檢報表新增了人機對比結(jié)果報表等多個新場景，企業(yè)可隨時>>>>>價白月價白月亮點五亮點五會話詳情頁是人工復檢員最常使用的操作界面。本次智能合規(guī)質(zhì)檢更新之后，對于老用戶來講，最容易注意到的變化也是會話詳情頁幫助人工復檢員快速定位違規(guī)項的關(guān)鍵位置。其次，機器質(zhì)檢結(jié)果的呈現(xiàn)更加清晰，可以按質(zhì)檢明細、按評分項、按語義標簽快速查看機支持快速折疊或展開，減少空間占用，讓人工復檢員可以集中精力于>>>>>曰月亮點六亮點六循環(huán)智能的行業(yè)專家團隊根據(jù)我們服務過的銀行、保險、證券、房產(chǎn)、汽車、航空、教育、電商、培訓等行業(yè)的經(jīng)驗和專業(yè)知識沉淀了超過10000個可即插即用的質(zhì)檢模型和質(zhì)檢業(yè)務模版，我們將這些模版內(nèi)置產(chǎn)品中，企業(yè)質(zhì)檢和業(yè)務部門可快速復用，極大地縮短了系>>>>>價白月價白月亮點七亮點七智能質(zhì)檢系統(tǒng)涉及到對語音的轉(zhuǎn)寫和語義的分析，底層核心技術(shù)先的完全端到端底層算法模型Transformer-XL企業(yè)專業(yè)用語和熱詞，可快速響應業(yè)務需求變化；語義理解NLP模型基于原創(chuàng)的大規(guī)模預訓練語言模型XLNet，可以識別超長上下文的語為了進一步提升語義建模的效率，本次Compliance產(chǎn)品還整合器建模方法需要標注數(shù)百甚至上千條樣本，“盤古”零樣本平臺僅需建模更快速，也更省人力。而與傳統(tǒng)的“正則”生產(chǎn)方式相比，以銷售過程中的“承諾可以退費”質(zhì)檢項為例，盤古零樣本平臺生產(chǎn)語義曰月…………<<<<<>>>>>…………在服務保險客戶的過程中，循環(huán)智能逐漸形成了保險質(zhì)檢的價白月價白月為了滿足政府監(jiān)管和企業(yè)自身提升服務質(zhì)量的需求，過去幾年，各大保險公司、保險中介機構(gòu)紛紛部署了機器質(zhì)檢系統(tǒng)、雙錄質(zhì)檢系但保司和保險中介機構(gòu)漸漸發(fā)現(xiàn)，過去部署的機器質(zhì)檢系統(tǒng)效果是高度個性化的、表達方式是復雜多樣，僅僅依靠“關(guān)鍵詞和正則”進行窮舉的傳統(tǒng)機器質(zhì)檢方保司發(fā)現(xiàn)銷售員夸大重疾險保障范圍的方式是窮舉不完的；在質(zhì)檢項“不當對比”中，保司發(fā)現(xiàn)銷售員通過將保險與其他同業(yè)產(chǎn)品對比，以及與儲蓄、基金、股票等金融產(chǎn)品對比來強調(diào)產(chǎn)品優(yōu)勢情況也非常多，用規(guī)則窮舉的第二，保險銷售的業(yè)務流程、邏輯是復雜的，對銷售員的要求非常精細化，傳統(tǒng)的機器質(zhì)檢方案，無法對包含復雜場景和精細化要求的質(zhì)檢項進行監(jiān)督。例如，在質(zhì)檢項“意外醫(yī)療告知不嚴謹”中，需要先篩選出涉及到意外醫(yī)療的會話，再監(jiān)督銷售員是否明確告知是意外導致，以及是否明確告知意外醫(yī)療適用的保障范圍。傳統(tǒng)機器質(zhì)檢很難處理這種需要對業(yè)務流程規(guī)范進行監(jiān)督的為了破解這兩大難題，一些領(lǐng)先的保司和保險中介機構(gòu)，率先落業(yè)務流程中，大大提升了質(zhì)檢的效果和效率。具體來看，他們采用了曰月實踐一：從“關(guān)鍵詞”升級到“一段話的語義”器足夠多的違規(guī)實例片段和不違規(guī)實例片段（即經(jīng)人工判斷屬于某項工標注”），訓練機器算法去“學習”違規(guī)對話片段的隱含特征，然的組合。保險質(zhì)檢項的特點是專業(yè)程度很高，例如質(zhì)檢項“現(xiàn)金價值描述違規(guī)”由單個AI語義點組成，但其定義需要高度依賴保險專業(yè)知識和行業(yè)經(jīng)驗，只有仔細檢查了超長的上下文對話之后，才能準確得這也是循環(huán)智能（RecurrentAI）在服務多家頭部保司的質(zhì)檢項需要保險企業(yè)的人員直接參與進來，與AI質(zhì)檢供應商內(nèi)部的保險行業(yè)重要的經(jīng)驗是，保司和提供新一代AI合規(guī)質(zhì)檢解決方案的公司，要花價白月價白月第一種，發(fā)現(xiàn)銷售員“說錯話”的情況，例如“夸大陳述”這樣第二種，發(fā)現(xiàn)銷售員不嚴謹或不規(guī)范的地方，例如“產(chǎn)品介紹遺因為先要判斷當前對話的場景是否涉及某個長期險或短期險，然后再事實上，第二種情況還可能涉及到多種復雜場景，有時候需要引入企業(yè)的自定義字段，有時候需要判斷對話內(nèi)容上下文的邏輯，才能送場景，提及電子保單或紙質(zhì)保單其中一個都算合規(guī)。但是關(guān)于“保單生效日”陳述的要求是，必須講到生效日，同時提到“扣款不成功循環(huán)智能的新一代合規(guī)質(zhì)以及復雜多樣的質(zhì)檢項場景邏輯配置，對于復雜邏輯質(zhì)檢項曰月由于保險公司、銀行和質(zhì)檢系統(tǒng)供應商對質(zhì)檢規(guī)則的理解和定義不一致，銀保場景的質(zhì)檢面臨一個很大的難題：難以專業(yè)地將銀行要解決方案：質(zhì)檢點的定義對齊和精細化拆解是一項復雜的工作，循環(huán)智能建議銀行、保險公司、質(zhì)檢系統(tǒng)供應商三方合作，將銀行對質(zhì)檢點的要求、保險銷售流程的開展與機器質(zhì)檢系統(tǒng)的能力三者進行協(xié)調(diào)和結(jié)合，高效地將人工總結(jié)的質(zhì)檢點轉(zhuǎn)化為機器可以配置的質(zhì)檢此外，保險公司在銀行渠道開展業(yè)務時，有時候無法直接在銀行內(nèi)網(wǎng)部署機器質(zhì)檢系統(tǒng)。循環(huán)智能帶來了專門設(shè)計的解決方案，可以將質(zhì)檢結(jié)果報表通過API接口的形式，將信息傳遞到銀行內(nèi)網(wǎng)，從而價白月價白月…………<<<<<>>>>>…………來自循環(huán)智能（RecurrentAI）服務的銀行、保險、證券、教育行業(yè)的最新使用案例和效果。價白月價白月中信銀行的遠程經(jīng)營中心有超過1000名坐席人員負責零售、個息誤導”、“夸大宣傳”等服務品質(zhì)違規(guī)行為，從而引發(fā)客戶投訴或監(jiān)管部門的介入。過去，質(zhì)檢工作依靠人工聽錄音，效率低下，亟需?從傳統(tǒng)的人工質(zhì)檢（盲聽錄音）升級到人機結(jié)合，先機器質(zhì)檢過濾?從人工只能覆蓋成功單，到全量覆蓋，質(zhì)檢員工作產(chǎn)出（聽單量）?從只有錄音播放功能，到專業(yè)化的質(zhì)檢軟件平臺，借助字幕和語義曰月大都會人壽的業(yè)務中有相當大的比重是與銀行合作，但由于保險公司、銀行和質(zhì)檢系統(tǒng)供應商對質(zhì)檢規(guī)則的理解和定義不一致，難以專業(yè)地將銀行要求的“質(zhì)檢點”，準確拆解轉(zhuǎn)化為機器質(zhì)檢系統(tǒng)細顆?三方合作準確對齊質(zhì)檢點定義，高效地將人工總結(jié)的質(zhì)檢點轉(zhuǎn)化為?引入針對多通對話的“關(guān)聯(lián)組”質(zhì)檢，支持將質(zhì)檢結(jié)果報表通過?支持復雜多樣的質(zhì)檢項場景邏輯配置，對于包含多通對話、復雜流價白月價白月招商證券在全國各地擁有超過5000名財富顧問人員，除了電話之外，企業(yè)微信是他們與客戶溝通另一個關(guān)鍵渠道。為了保障財富顧問與客戶客戶溝通過程中的業(yè)務合規(guī)性，保障消費者權(quán)益，招商證券與循環(huán)智能合作，開發(fā)了針對企業(yè)微信的實時質(zhì)檢功能，實現(xiàn)在對話?在財富顧問使用的企業(yè)微信的PC客戶端和手機客戶端，側(cè)邊欄/底欄集成實時質(zhì)檢功能，可在監(jiān)測對話中涉及“預測收益”、“返?不僅支持關(guān)鍵詞和正則表達式模型，而且支持語義模型，可以更好曰月火花思維是專注于少兒邏輯思維的在線教育品牌，主要產(chǎn)品包括邏輯思維、中文素養(yǎng)、編程等?；鸹ㄋ季S有數(shù)百名課程顧問負責聯(lián)系客戶，解答課程購買等問題，但課程顧問在與客戶溝通中，為了更快達成業(yè)績目標，很容易出現(xiàn)“過度承諾”等違規(guī)情況，導致糾紛和客?在部署循環(huán)智能的質(zhì)檢產(chǎn)品之前，火花思維主要是通過人工聽錄音?部署了智能質(zhì)檢產(chǎn)品之后，通過機器質(zhì)檢輔助人工的方式，每月找?循環(huán)智能的質(zhì)檢系統(tǒng)提供良好的使用體驗，對于臨時需要質(zhì)檢項情價白月價白月…………<<<<<>>>>>……