Securities Call Recording QC

证券电话录音转写与双录质检私有化系统

电话委托、客户回访、投顾服务、营业部双录,录音全部转成文字,再按合规规则逐条检查。证券代码、价格、数量对照证券清单和交易规则校验,整套系统部署在公司自己的机房,录音和文字都不出公司。

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

整句都是数字,错一位就是事故

代码、价格、数量、手数,读法还口语化:“六块八毛五”“两手”“加零”。通用识别引擎把数字听错,人工复核等于重听一遍。

行话多,通用引擎听不懂

挂单、融、券、ETF、“对”、GVN/TKN/ofr/bid 这类交易行话,通用模型会写成同音的别字,质检规则根本匹配不上。

电话音质差,方言和语速都不友好

录音是 8kHz 电话线路,背景有交易室噪声,客户经理语速快、客户带方言,识别率比演示环境低一大截。

合规要求全量,人工只能抽检

适当性管理要求双录和录音留存,回访有必读项。人工质检一天听不了几十通,抽检比例不到 3%,漏检就是风险。

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

加证券行业提示词和热词,8kHz 电话录音也能用,不用先换录音系统。

第 2 层

规则归一

口语数字、单位、行话统一成规范写法

“六块八毛五”写成 6.85,“两手”写成 200 股,“加零”写成 +0,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“代码 + 价格 + 数量 + 方向”的句式解析,缺价格、少方向、顺序颠倒都能发现。

第 4 层

业务校验

对照清单和日期,能定的自动改

代码对照证券清单:不存在的代码、上市日晚于录音日的代码、超出涨跌停的价格,能定的自动改,定不了的标出来。

第 5 层

待确认兜底

拿不准的不瞎猜,标出来交人工

拿不准的句子原文保留并标“待确认”,附上原因交人工,不替人做决定。

应用场景

电话委托录音转写与指令复核

委托电话逐句转成“代码 + 价格 + 数量 + 方向”的结构化记录,和成交回报自动比对,差异立刻标出。

客户回访录音质检

新开户、产品销售回访的必读项(风险揭示、适当性确认、客户明确应答)逐条命中检查,缺项自动生成待办。

投顾与营业部双录质检

双录音频全量转写,承诺收益、夸大宣传等禁语命中即预警,视频身份核验可按需扩展。

录音留存与秒级检索

按客户、证券代码、时间、关键词检索到具体的那句话,点开直接定位到录音秒数,监管检查当场调出。

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

  • 证券代码与名称对照清单,代码不存在或上市日晚于录音日就报警
  • 价格落在当日涨跌停范围内,数量为整手
  • 回访必读项命中与顺序:风险揭示、适当性匹配、客户明确应答
  • 禁语命中:承诺收益、保本、内幕消息等关键词
  • 委托指令与成交回报自动比对,差异项列清单

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。证券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

多数质检系统拿通用识别引擎套关键词规则,“听”这一步就错了后面全错。我们先把“听”做准:行业提示词、规则表、业务校验、再用贵司录音微调。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,质检规则才有东西可查。
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。模型、词表、规则都在贵司手里。
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,金融案例里人工只核对了 105 句。
先用贵司 100 条真实录音做盲测,一周内出评估报告:字错率、整句全对率、错在哪一类。定制和部署通常 4 到 8 周,视录音量和对接深度。
提供 HTTP 接口和批量处理两种方式,输入录音文件、输出结构化 JSON 和质检结果,由贵司信息技术部门或我们协助对接。

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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