思创网络 AI合规质检系统
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思创网络 AI合规质检系统
抽检听不出全部风险，全量才能
合规检查的常规做法是抽听录音：坐席上千、通话上万，抽到的只是样本。AI 质检把全量对话过一遍规则，把疑似违规的片段挑出来给人复核，检查覆盖率与效率同时提升。
全量质检违规识别风险分级片段回溯规则配置整改跟踪
全量
对话覆盖
可配
合规规则
可回
片段定位
可追
整改闭环
🎯 产品定位与核心价值
系统定位为销售与客服的合规防线：用规则把监管要求与内部制度转成可判定的检查项，对全量对话做初筛，人工只处理疑似项，从而把质检从抽查变成常态。
覆盖完整
全量检查避免抽样遗漏，高风险场景不再靠运气。
判定一致
同一规则对所有会话执行，减少质检员之间的松紧差异。
整改可追
问题片段与整改结果关联，形成闭环。
⭐ 核心能力详解
规则配置
把禁用表述、必说项与流程节点配置为检查规则。
全量扫描
对通话录音与文字会话批量检查。
风险分级
按违规类型与频次分级，优先处理高风险的项。
片段定位
直接定位到违规语句所在位置，复核快捷。
整改跟踪
问题派发到团队，整改结果回填。
报表分析
按团队、个人与违规类型统计趋势。
📋 技术规格
| 检查对象 | 通话录音与文字会话 |
|---|---|
| 检查方式 | 规则引擎全量扫描 |
| 规则类型 | 禁用表述、必说项、流程节点与承诺风险 |
| 复核流程 | 疑似项人工确认 |
| 输出结果 | 问题清单与整改任务 |
| 统计维度 | 按团队、人员、类型与时间 |
🎯 典型应用场景
保险销售合规
识别夸大收益、承诺保证等违规表述。
金融产品推介
检查风险提示与适当性告知是否到位。
客服服务规范
检查开场语、身份核验与结束语执行情况。
投诉溯源
客诉发生时快速定位当时的对话内容。
📦 接入方式
准备阶段
- 梳理监管要求与内部制度
- 整理违规表述清单
- 确定复核流程
建设阶段
- 配置检查规则
- 接入录音与会话数据
- 设置分级与派发
运行阶段
- 每日扫描与派发
- 复核确认
- 按趋势调整规则
具体接入方式、定价与版本能力请以官方为准，以上信息仅供参考。云巴巴可协助企业进行选型咨询与采购对接。
⚔️ 产品差异化特点
以下特点基于官方公开信息整理，仅供选型参考。
- 全量而非抽样：把检查覆盖到每一通会话，避免样本偏差。
- 规则可自维护：监管要求变化时由合规部门直接调整规则。
- 片段级定位：复核人员不必听完整通话，处理效率更高。
- 与培训联动：高频违规转为训练场景，形成预防机制。
✅ 使用最佳实践
规则从高频风险起
先覆盖客诉集中的几类表述，再逐步扩展。
先覆盖客诉集中的几类表述，再逐步扩展。
保留人工复核
模型判定作为初筛，最终结论由合规人员确认。
模型判定作为初筛，最终结论由合规人员确认。
月度看趋势
按违规类型看变化，判断培训是否有效。
按违规类型看变化，判断培训是否有效。
❓ 常见问题
📜 信息来源与免责声明
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