本文来源于：鑫智奖·2025第六届金融机构数智化转型优秀案例评选，作者：平安金服&平安科技
平安金服&平安科技：基于DS的坐席智能质检与产品优化平台
2025-06-12 关键词：数字化转型,数字运营,金融服务
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一、项目背景及目标
业务背景：95511 客服热线月均话务总量达 1334 万通， 当前人工质 检抽样覆盖率仅为 1%，抽检覆盖率低。仅依赖人工抽样质检，问题 检出率偏低，难以有效洞察潜在风险。在实际业务场景中，单通电话 中客户进线意图呈现多元化特征，涉及查询、办理等多类业务场景。 然而现有基于正则表达式的模型仅能实现单句文本理解，难以完成全 文语义解析，技术层面面临瓶颈。为突破这一困境，亟需引入创新技 术与智能化作业模式，构建AI全量智能质检与人工线上复核的协同 机制，实现 100%质检覆盖与作业流程线上化，从而显著提升质检效 能、全面监控风险。
技术目标：场景 80%的质检点，准确率达 90%
业务目标：智能质检人力替代率 20%
行业背景： 保险报案是客户体验的关键触点，也是保险公司运营成 本和服务质量的核心环节。传统报案电话服务依赖人工抽检和质量监 控，存在覆盖范围小、效率低、主观性强、反馈滞后等问题。海量通 话数据蕴含的客户需求、服务痛点与产品反馈价值难以被有效挖掘。
平安痛点：
服务质量监控难： 难以全面、实时、客观评估所有坐席的服务规范 性、沟通技巧和客户情绪处理能力。
效率瓶颈： 人工质检效率低下，无法满足海量通话的全面分析需求， 影响运营效率提升。
客户体验洞察浅： 对客户在理赔过程中的真实诉求、不满情绪及潜 在痛点缺乏系统性、深层次的量化洞察。
产品优化滞后： 依赖传统调研和事后反馈，难以及时、精准地从服 务一线获取产品设计、条款清晰度、理赔流程合理性等方面的改进建 议。
数据价值沉睡： 坐席操作日志与通话语音数据割裂， 巨大的数据价 值未被充分释放
二、创新点
1.分析模式创新
首创 “行为埋点+语音语义”双模态分析架构
突破抽奖质检局限，实现对全量报案通话的自动化、智能化质检 与分析，覆盖率达 100%，彻底改变依赖人工抽检的模式，建立刻 服务缺陷-》流程问题-》流程优化的三级归因模型
突破抽奖质检局限，实现对全量报案通话的自动化、智能化质检 与分析，覆盖率达 100%，彻底改变依赖人工抽检的模式，建立刻 服务缺陷-》流程问题-》流程优化的三级归因模型
2.技术模式创新
创新性地将坐席前端操作行为埋点与后端通话语义内容通过
DeepSeek 大模型进行深度关联分析，突破了传统单一模态质检或语 音分析的局限，提供更全面、更精准的服务评估和体验洞察。
3.价值延伸创新
项目核心创新在于利用大模型强大的语义理解和模式识别能力，不 仅服务于运营质检，更构建了 “数据采集->智能分析->实时反馈/预 警->运营优化/产品迭代” 的完整闭环，深度挖掘客户交互数据中蕴 含的产品优化与创新机会，将客户服务前端直接转化为产品研发的宝 贵输入源。
三、项目技术方案
1.技术架构
数据层：多源数据整合，集成通话录音、操作日志、客户画像等数据， 构建统一数据底座，并基于业务特性建立的关联唯一性实现数据互联 互通，引入 EFS 自研湖底存储机制保障数据安全与隐私合规；
模型层：智能能力中枢，基于 DeepSeek 大模型、语音识别（ASR）， 结合 RAG 技术增强知识库检索能力；
应用层：智能场景赋能，部署智能质检、产品洞察、坐席辅助三大功 能模块，支持API 对接核心业务系统
2.业务模式
B2E（坐席赋能）：提示操作规范，减少人为失误；
B2C（客户体验）：通过语义分析优化服务话术，提升沟通效率；
B2B（产品创新）：输出需求分析建议，驱动产品迭代。
四、项目过程管理
需求调研（ 2024.12-2025.1）：分析 5000+历史通话案例，明确 20 项质检规则；
系统开发（ 2025.2-2025.3）：完成系统联调及压力测试；
场景试点（ 2025.03-5）：产险车险报案场景 17 个质检点试点，准确 率优化；
系统线上化（ 2025.04-5）：试点场景全面实现数据线上化对接、线 上化作业、输出结果报表；
场景拓展（ 2025.06-11）：推动 5 大场景业务规则澄清、场景准确率 迭代、业务上线应用。
五、运营情况
覆盖率:已接入全国车险报案场景，预计可日均处理通话 1w 条；
系统稳定性：全年无故障运行，响应时间好。
六、项目成效
质检作业效率提升 10%；
差错风险拦截量提升 32 倍。
七、经验总结
技术选型:大模型垂直场景投入产出低，在应用层创新效果更好；
跨部门协同：建立“科技+业务+风控”联合工作组，确保需求精准落 地；
持续迭代：通过 A/B 测试动态优化模型，适应监管政策与市场变化。
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