近年來，金融科技的快速發展為銀行業帶來了巨大的變革，一些農商行也積極擁抱創新機遇，以金融科技激發改革發展活力。某省級股份制農商行多年來堅持穩健可持續高質量發展，近年來躋身萬億商業銀行行列，入選中國銀行業100強。
該行的客戶服務體系積極探索業務場景“智能化”應用，希望能夠引入“智能質檢子系統”，通過技術手段提升質檢人力的利用率。
該行評估后認為，建設質檢子系統的難點主要集中在以下三個方面：1)如何在不增加質檢員的情況下，從人工抽檢2%的覆蓋率提升至全量質檢;2)涉及質檢的業務場景特別多而且復雜，包括有信用卡分期、信用卡催收、預借現金、掛失、銷卡等外呼和呼入場景，它們之間的業務關聯也非常大，對質檢的檢出率提出了更高的要求;3)沒有完善的質檢流程，希望能建立起數字化質檢體系。
追一科技的在客服中心的智能化轉型方面有著豐富的經驗，先后落地了多個智能質檢項目。經過該行審慎的評估，追一成為該行客服中心建立數字化質檢體系的合作伙伴。
追一科技智能質檢解決方案
追一科技數字化質檢體系解決方案，以智能分析機器人(See)為核心，區別于傳統的專家系統，基于業界領先的自然語言處理技術，從對話數據中自動提取客戶意圖和特征，實現語音對話的智能質檢。
從“抽樣質檢”到“全量質檢”
該行客服中心每天約產生300小時錄音，如果進行全量質檢，需要配備至少30個以上的質檢員在工作時間內不間斷地回聽錄音才能完成，對人力是極大的消耗。追一科技的智能分析機器人代替人工質檢員完成坐席對話質檢工作，以全量質檢的方式替代過去人工抽檢，T+1天生成報告，有效提升了質檢的覆蓋度。智能分析機器人+1名AI訓練師的工作效率遠超過30名傳統質檢員，極大降低質檢人力的投入，提升質檢效率。
從“人工調聽錄音”到“建立質檢模型”
傳統人工調聽錄音的質檢模式存在兩個問題，一是只能事后質檢，無法實時監督;二是質檢員需要花大量時間了解業務，對質檢規則和檢出標準的理解易有偏差，容易產生漏檢、誤檢等情況。智能分析機器人可以很好地解決上述問題，將“事后發現”變為“人機協同”，在坐席與客戶的對話全過程中，實時引導提示業務辦理流程，智能推薦合適的知識點和回復話術，實時檢查坐席的話術，從源頭上杜絕違規情況，嚴控業務風險。機器人具備強大的AI多維分析引擎，上線了60多個質檢規則，成熟的質檢模型讓機器人在復雜業務場景下也能達到出色的質檢率和召回率，還能智能歸納質檢中發現的問題，提升運營效率。
從“表格管理”到“數字化質檢體系”
以引入智能分析機器人為契機，該行全面梳理了質檢流程，構建起數字化質檢體系。由數字質檢員當“先遣部隊”，對語音對話數據進行智能全量質檢，將質檢結果返回給坐席。坐席可以根據質檢結果針對性地優化自己的業務話術，提高業務合規性。如果坐席對質檢結果有異議，也可發起申訴，由人工質檢員復審。運營人員也可安排質檢員進行人工抽檢，幫助機器人“查缺補漏”，不斷優化質檢規則，形成運營閉環。人機協作的體系化數字質檢流程，讓質檢工作事半功倍。
項目上線后，機器人在眾多復雜場景下依然能夠保持90%以上的檢出率，智能分析機器人+1名AI訓練師即可替代傳統30名質檢員的工作，極大降低了人力成本，提升工作效率。該行搭建起數字化之間體系以后，規范了坐席人員的服務用語，增強了引導控制能力，業務解答準確，全面性提升對運營狀況的分析，在服務質量和合規水平上都邁進了堅實的一步。
