招商信诺人寿：智能语音质检系统

本文来源于：鑫智奖·2024第五届金融机构数智化转型优秀案例评选，作者：招商信诺人寿

招商信诺人寿：智能语音质检系统

2024-05-16 关键词：人工智能,语音识别,大语言模型3280

一、项目背景及目标

传统的质检工作通常繁琐且重复，员工需要投入大量时间在这些工作上，而这些时间实际上可以用于更有创新和价值的工作。在传统的保险业务中，质检是一项重要但耗时且容易出错的工作。而在AI技术的助力下，尤其是自主可控的开源大语言模型的应用，使得质检流程得以优化，大大提高了效率和准确率。此案例的成功实施对于企业来说，不仅节省了大量的人力和时间，也减少了人为错误的发生，更重要的是，它提高了员工的工作效率，使员工有更多的时间和精力去做更有价值的工作。

二、创新点

本案例的主要创新之处在于引入了自主可控的开源大语言模型来处理质检任务。不同于传统的一种模型适用所有问题的方式，该案例提出了针对不同推理复杂度的问题，适配不同参数量的模型。这种灵活的策略使质检过程具有更高的性价比，能根据实际需求，选择适合的模型，提高质检的准确性和效率。

同时，本案例的成功实施，释放了员工的生产力，使得员工从繁复的质检工作中解脱出来，能够投入到更有价值的工作中去。这种人才的释放和价值的提升，也是本案例的一大创新之处。

三、项目技术方案

本案例主要建设内容为两方面，一方面是AI能力的建设，一方面是系统自动化能力的建设。主要体现为大语言模型的研发与系统整合工作。

1.建设自主可控的开源大语言模型

该项目的核心是建设一个自主可控的开源大语言模型，用于优化保单质检流程。大语言模型的建设需要大量的数据和算力，以及高效的模型训练和调优技术。在模型训练过程中，需要收集和整理大量的保单录音数据，通过深度学习技术，让模型学会理解和分析录音内容，以实现对保单质检的自动化。

2.优化质检流程并实现实时反馈

通过改进质检系统，实现了对质检结果的实时反馈和输出，使得质检过程更加透明，也方便了管理层对质检工作的监控和调整。

四、项目过程管理

项目立项：2023年6月；

开发：2023年7月-2023年9月；

测试：2023年10月；

UAT：2023年10月；

生产发布：2023年10月；

验收：2024年11月。

五、运营情况

此案例实施后，公司的质检流程得到了显著优化。通过应用自主可控的开源大语言模型，质检时间从平均40分钟大幅缩短至4分钟，这意味着质检效率提升了90%。同时，由于模型的引入降低了人为错误，质检准确率也得到了显著提升。更为重要的是，员工从繁重的质检工作中解脱，可以投入到更有创造性和价值的工作中，这不仅提升了员工的工作满意度，也帮助公司更好地利用人力资源。

六、项目成效

此案例的成功实施，对于整个保险行业具有重要的参考价值。它展示了如何利用先进的大语言模型技术优化传统的质检流程，提高工作效率和准确性，这对于行业内其他公司来说，是一个可学习和借鉴的典范。

七、经验总结

尽管本案例已经取得了显著的效果，但仍然存在一些可以改进的地方。例如，目前的大语言模型虽然能够有效地处理大部分质检任务，但对于一些复杂或特殊情况的处理可能还不够准确。这可能会导致一些错误的质检结果，影响质检的准确性。

针对这个问题，下一步可以考虑进一步完善和优化大语言模型，提高其对复杂和特殊情况的处理能力。

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