谱蓝云SCRM AI能力上新,强化风控高效质检!
2024-08-16

叮咚!!

 

谱蓝云又有重磅新功能上线啦

 

那就是——

 

提升金融企业风控质量的AI质检

 

 

随着金融业务的日益复杂和监管要求的不断升级,如何高效、精准地监控业务员与客户对话中的违规行为,成为了金融机构面临的一大挑战。合规不仅是金融企业稳健运营的基石,更是赢得客户信任与尊重的关键。

 

基于当前行业趋势以及合作伙伴的需求,谱蓝云SCRM近日上线AI质检,整合SCRM+AI的能力,高效助力企业在合规监管环节实现效率与质量的双重飞跃。

 

 

过去,金融机构普遍依赖人工质检的方式,由质检团队对业务员或客服与客户的跟进沟通过程进行筛查判断。人工质检方式难以兼顾效率和准确率,无法满足日益数字化的金融业务风控需求。此外,由于线下客户拜访和私人微信间的沟通过程很难记录,此类展业过程往往难以追溯,这对金融企业风控提出了巨大的挑战。

 

人工质检虽然在一定程度上能够保障质检的质量,但其弊端也日益凸显:

 

效率低下

 

面对海量的会话数据,人工质检难以做到全面覆盖,往往只能随机抽查,既存在潜在违规被遗漏的风险,也极大地加重了风控团队的负担,降低了风控团队的效率。

 

主观性强

 

质检结果往往受到质检人员个人经验、情绪及理解偏差的影响,难以保证评价的一致性和公正性。

 

覆盖不全

 

由于人力和沟通渠道限制,人工质检往往难以对所有沟通记录进行全面、深入的审查,可能导致潜在的问题或违规行为被遗漏。

 

成本高昂

 

随着业务规模的扩大,涉及的客户交互量也是数以万计。业务过程记录不仅数量多,而且内容复杂,这必然导致人力质检成本和时间成本的增加。

 

 

企业微信作为企业与客户的连接器,不仅提供了便捷的线上沟通工具,而且可以通过会话存档功能记录企业所有的会话沟通过程。谱蓝云SCRM通过与企业微信的集成实现永久存档会话记录,并且提供了会话分析、会话质检、违规提醒等更进一步的能力。

 

谱蓝云AI质检基于现有会话存档模块进行了能力升级,有效解决精准质检、批量质检难题。谱蓝云SCRMAI质检依托先进的人工智能技术与深度学习算法,能够实现对海量业务销售与客户对话数据的实时监控与智能分析。

 

不同于传统的人工质检方式,AI质检能够迅速捕捉会话中的关键信息,精准识别包括虚假宣传、误导性陈述、不当销售行为、客户信息泄露等在内的各类违规行为。这一突破性能力,不仅极大地提高了质检效率,还确保了质检结果的准确性和全面性,为金融业务筑起坚实的合规防线。

 

 

让我们一起来看看AI智能质检的优势:

 

高效性

 

AI质检能够快速地处理企业全量的待质检数据,不受人力、时间等因素的限制,提高了质检的效率和速度。

 

客观公正

 

AI质检系统基于预设的规则和算法进行工作,避免了人为因素导致的不一致性问题,确保了质检结果的一致性和可靠性。

 

持续学习

 

AI质检模型具有自我学习和优化的能力,能够根据新的会话数据和反馈不断优化自身的算法和模型,提高质检的准确性和效率。

 

从模型训练到规则设置,谱蓝云深入客户的业务流程,结合金融行业最佳实践,共同打造符合金融业务实际情况的质检体系。基于AI自学习体系不断优化质检准确率,减少漏检错检。

 

开通了AI质检功能之后,企业全量的会话数据将会由AI进行先行质检,智能判断潜在违规行为,并通过企微通知业务人员。同时,谱蓝云SCRM也支持二次质检确认,以“AI质检-员工申诉-人工复核”模式保障质检的准确性。

 

 

可在谱蓝云后台设置AI质检规则

 

 

查看具体质检情况

 

目前,谱蓝云AI质检已正式推出,现阶段仅限SAAS用户体验哦~想要抢先体验的伙伴可以扫描下方二维码联系客户经理开通试用。

 

 

扫码开通抢先试用

 

 

技术的探索永无止境,服务的边界亦需不断拓展。谱蓝云正积极布局并规划一系列前沿的AI场景应用SCRM

 

例如之前已经上线的AIGC大模型,可以高效应用于日常理财规划师展业沟通以及活动运营。无论是早晚报、营销文章还是沟通话术,谱蓝云金融大模型都可以在短时间内生成。

 

 

还有已经应用于谱蓝保新人保险业务员培训的AI培训功能,一方面可以作为知识库帮助新人快速掌握相关销售技巧,另一方面可以模拟真实的销售场景和客户对话,训练新人异议处理能力。根据个人表现提供即时反馈,帮助他们识别并改进技能不足之处,还能通过数据分析,为管理层提供关于培训效果的详细报告。

 

 

后续我们也将在AI生成客户画像、AI智能推荐话术、客户会话情感分析等场景上持续发力,为金融机构提供更加精准的市场细分与客户洞察,助力其制定更有效的营销策略和风控方案。我们期待与各位伙伴携手同行!

 

 

 

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