Insurance Call Recording QC

保险电销与双录录音质检私有化系统

电销、新契约回访、双录录音 100% 转成文字,逐条检查:风险提示有没有读、犹豫期有没有讲、有没有承诺收益。录音按客户和保单秒级可查,部署在公司自己的机房,数据不出公司。

用贵司 100 条录音免费盲测

为什么通用方案在这里不好用

录音转写不是把字写出来就完,关键在数字、行话和合规规则

回访录音是监管硬指标

回访录音丢失或不合规会被监管处罚,但录音散在呼叫系统里,出了问题找不到那一通、也证明不了内容。

人工抽检听不过来

电销坐席一天上百通,质检员只能抽听很小一部分,误导销售在抽检之外照样发生。

产品名和数字容易错

产品全称长、条款术语多,保费、保额、缴费年限全是数字,通用识别引擎错一位,质检结论就反了。

误导销售难取证

承诺收益、夸大保障、隐瞒免责这类话术在口语里变化多,关键词匹配抓不住,事后投诉只能人工重听。

五层链路,把“听”做准再做质检

每一层只做一件事,错在哪一层看得见

第 1 层

模型听

行业提示词 + 热词的大模型语音识别

加保险行业提示词和产品热词,呼叫中心 8kHz 录音直接用。

第 2 层

规则归一

口语数字、单位、行话统一成规范写法

“二十万保额”“交二十年”写成 20 万、20 年,统一成公司规范写法。

第 3 层

模板纠正

按业务句式解析,缺项错位能发现

按“产品 + 保费 + 保额 + 期限”的句式解析,少了哪一项一眼看出。

第 4 层

业务校验

对照清单和日期,能定的自动改

产品名对照在售产品清单,保费保额与保单系统比对,不一致自动标出。

第 5 层

待确认兜底

拿不准的不瞎猜,标出来交人工

拿不准的句子标“待确认”交人工,附原因,不替质检员下结论。

应用场景

电销录音全量质检

每通电销录音转文字后按话术清单打分,禁语命中即时预警到主管。

新契约回访必读项检查

犹豫期、保险责任、免责条款、客户确认等必读项逐条命中,缺项自动生成整改待办。

双录销售行为可回溯

双录音频全量转写,关键话术和客户应答定位到秒,视频身份核验可按需扩展。

理赔与客服录音质检

理赔沟通和客服通话的服务用语、承诺时限、投诉风险自动标记。

业务校验规则示例

对照贵司自己的清单和规则,能定的自动改,定不了的标出来

  • 产品名称对照在售产品清单,停售产品命中即报警
  • 保费、保额、缴费年限与保单系统数据比对
  • 必读项命中与顺序:风险提示、犹豫期、免责条款、客户明确应答
  • 禁语命中:保本、稳赚、高收益、和存款比较等
  • 回访录音留存完整性检查,缺录音的保单自动列清单

以上是常见配置示例,规则和清单都是贵司可编辑的配置文件,按业务随时增减。

真实案例:债券交易电话录音

8kHz 电话线路录音,整句都是券号、价格和交易行话。通用大模型直接听,100 个字错 18 个。加行业提示词、规则表、业务校验,再用 180 条自动生成的伪标签微调后,100 个字错 3 个,105 句里 83 句一字不差。整个过程人工只核对了 105 句录音。

18.3%
通用模型字错率
直接转写
3.4%
定制后字错率
同一批 105 句
83/105
整句一字不差
定制后
105 句
人工核对量
其余自动伪标签

数字来自金融电话录音项目的同一批 105 句人工核对录音。保险场景的指标以贵司录音盲测报告为准,不承诺演示环境数字。

交付内容

私有化部署包

容器化交付,一张 GPU 显卡起步,不联网可用,贵司机房或云主机都行。

转写与质检接口

HTTP 接口 + 批量处理,输入录音、输出结构化 JSON、质检结果和录音秒数定位。

行业词表、规则、校验配置

全是可编辑的配置文件,贵司业务人员自己改,改完当天生效。

质检规则引擎 + 大模型摘要

必读项、禁语、行为指标按规则打分,口语化表达由大模型判断,可选通话摘要和工单字段抽取。

验收报告

用贵司 100 条真实录音盲测,给出字错率、整句全对率、错误分类,不看演示环境数字。

维保与模型迭代

新产品、新话术加进词表即可,积累的待确认样本定期回流训练。

合作流程

先盲测、后定制、再验收,每一步都有报告

01

发 100 条录音

签保密协议后发样本,或我们到贵司环境里跑,录音不出公司。

02

一周内出评估报告

字错率、整句全对率、错在哪一类,当前水平一目了然。

03

定制词表、规则、校验

按贵司清单和业务句式配置,少量真实录音微调。

04

私有化部署

容器打包部署到贵司服务器,对接录音系统。

05

盲测验收

贵司另选 100 条录音验收,按报告口径复核。

06

维保迭代

待确认样本回流,词表规则随业务更新。

常见问题

质检分两层:先把“听”做准,再用规则加大模型理解语义。规则抓必读项和禁语,大模型判断“有没有承诺收益”这类口语化表达,命中后给出原话和录音秒数供人工复核。
能。整套系统打包成容器部署在贵司机房,一张 GPU 显卡起步,不联网也能跑。
不承诺演示环境的数字。先用贵司 100 条真实录音盲测出报告,再按贵司词表、规则做定制。金融电话录音实测,通用模型 100 个字错 18 个,定制后 100 个字错 3 个。
起步只需人工核对 100 条左右的录音,其余训练数据由三个模型投票自动生成伪标签。
盲测评估一周内出报告,定制和部署通常 4 到 8 周,视录音量和对接深度。

相关方案

先拿贵司录音试一试

发 100 条真实录音,一周内出评估报告:字错率、整句全对率、错在哪一类。觉得行再谈定制和部署。

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