洞聽智能唯愿堅(jiān)持長遠(yuǎn)的眼光，

做未來社會(huì)發(fā)展需要的高科技，

聆聽客戶的需求與科技的趨勢，聆聽自己的初心。

洞聽智能是一家技術(shù)領(lǐng)先的人工智能公司。2016年作為聯(lián)信

集團(tuán)的智能中心組建團(tuán)隊(duì)，2021年4月在青島注冊(cè)成立。公

司主攻深度學(xué)習(xí)和自然語言處理，旨在為客戶提供智能語音

和智能語義理解的服務(wù)，同時(shí)我們還專注于金融行業(yè)的催收

行業(yè)深度定制智能化轉(zhuǎn)型解決方案與信息化升級(jí)咨詢服務(wù)。

團(tuán)隊(duì)自成立以來，一直秉承誠信服務(wù)的宗旨，我們將竭誠為

客戶提供高效優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗(yàn)。

主要產(chǎn)品：

? 語音識(shí)別模型

? 坐席輔助系統(tǒng)

? 智能語音質(zhì)檢系統(tǒng)

? 智能呼叫中心坐席

? 數(shù)據(jù)采集標(biāo)注等

科技能力：

? 語音識(shí)別

? 音軌分離

? 電話撥打結(jié)果智能識(shí)別

? 多輪對(duì)話管理等多項(xiàng)專利和知

識(shí)產(chǎn)權(quán)

團(tuán)隊(duì)發(fā)展歷程

2016 2018 2019 2020

團(tuán)隊(duì)組建，負(fù)責(zé)青島聯(lián)信集團(tuán)

內(nèi)部數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘，積

累了大量金融領(lǐng)域業(yè)務(wù)分析經(jīng)

驗(yàn)。

自研語音識(shí)別、說話人分離、

TTS、NLP、多輪對(duì)話管理 等多

項(xiàng)技術(shù)。研發(fā)對(duì)話機(jī)器人，節(jié)約

人力成本，提高電話撥打效率。

為客戶搭建“智能推薦”、

“客戶畫像”、“智能分配”

等工具輔助業(yè)務(wù)高效作業(yè)，打

造智能催收系統(tǒng)。

自研音軌分離技術(shù)，優(yōu)化語音

識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)93%+，搭建語音

質(zhì)檢系統(tǒng)，規(guī)范員工話術(shù)，避

免投訴發(fā)生。

2021

洞聽智能完成工商注冊(cè)，打造坐席

增強(qiáng)系統(tǒng)等多款產(chǎn)品，為各行業(yè)提

供可落地的智能語音解決方案。

2022

搭建數(shù)據(jù)采集標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，可承

接語音、圖像等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)采

集與標(biāo)注需求，并面向各行業(yè)

推出asr模型私有化部署服務(wù)。

目前人工智能研發(fā)團(tuán)隊(duì)規(guī)模達(dá)50人左右，數(shù)據(jù)采集標(biāo)注團(tuán)隊(duì)40人左右。人工智能研發(fā)團(tuán)隊(duì) 數(shù)據(jù)采集標(biāo)注團(tuán)隊(duì)

技術(shù)團(tuán)隊(duì)

團(tuán)隊(duì)規(guī)模

? 科技研發(fā)團(tuán)隊(duì)：催收系統(tǒng)研發(fā)、呼叫中心研發(fā)、客戶管理系統(tǒng)研發(fā)。

? 人工智能團(tuán)隊(duì)：語音領(lǐng)域和自然語言處理領(lǐng)域。

? 語音領(lǐng)域：語音識(shí)別、音軌分離、語音增強(qiáng)、關(guān)鍵詞識(shí)別、聲紋識(shí)別、語音合成、情緒識(shí)別等。

? 自然語言處理領(lǐng)域：意圖識(shí)別、對(duì)話管理、話術(shù)庫管理、命名實(shí)體識(shí)別、輿情分析等。

? 主要產(chǎn)品：智能催收系統(tǒng)（包括智能分案、債務(wù)人畫像、法務(wù)畫像、案件分層、債務(wù)人關(guān)系網(wǎng)、智能外

訪分配等等）、催收機(jī)器人、對(duì)練機(jī)器人、智能語音質(zhì)檢系統(tǒng)、催收坐席輔助系統(tǒng)、工單系統(tǒng)、客戶管

理系統(tǒng)等。

主要產(chǎn)品

? 數(shù)據(jù)采集標(biāo)注：承接語音、圖像等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注需求，如人工語音撰寫、意圖標(biāo)注、圖像目標(biāo)

檢測標(biāo)注、智慧城市無人機(jī)圖片采集等。

國家發(fā)明專利

3項(xiàng)

產(chǎn)品著作權(quán)幾

十余項(xiàng)

研發(fā)投入超千萬

? 重視技術(shù)落地賦能和基礎(chǔ)技術(shù)的研究。

? 21年9月拜訪了清華大學(xué)黃民烈教授（黃

教授是自然語言處理領(lǐng)域的頂級(jí)專家），

并與清華大學(xué)就智能語音方向達(dá)成了研發(fā)

共贏的合作協(xié)議。

? 團(tuán)隊(duì)還充分利用了20%時(shí)間研發(fā)教育類

產(chǎn)品“小墨詩詞”（10歲及以下的兒童）

? 使用自主研發(fā)的語音技術(shù)以對(duì)話的方式

幫助小朋友背誦古詩。

研發(fā)實(shí)力

資質(zhì)榮譽(yù)

2021年榮獲《青島人工智能優(yōu)秀新銳獎(jiǎng)》

擔(dān)任青島市軟件協(xié)會(huì)理事單位、青島人工智能產(chǎn)業(yè)協(xié)會(huì)會(huì)員單位

2019年榮獲

《第一季青島黑客松大賽》

優(yōu)勝獎(jiǎng)

2016年榮獲

《融360第二屆天機(jī)金融風(fēng)控

大數(shù)據(jù)競賽》二等獎(jiǎng)

2022年榮獲《軟件企業(yè)》認(rèn)證證書

目錄

1 技術(shù)特色介紹

2 產(chǎn)品解決方案

3 落地保障服務(wù)

從一而起，執(zhí)一而終

潛心鉆研，打造能夠落地的人工智能技術(shù)

語

音

領(lǐng)

域

語音識(shí)別

采用國際前沿的Transformer算法作為核心技術(shù)，

針對(duì)中文語言，信貸領(lǐng)域語音識(shí)別準(zhǔn)確率93%+

音軌分離

單軌音頻識(shí)別說話人，將說話人音軌分離

聲紋識(shí)別

識(shí)別說話人聲紋并記憶，語音喚醒等

關(guān)鍵詞識(shí)別

CTC-Segmentation算法提取出關(guān)鍵字所在的

音頻幀，進(jìn)行關(guān)鍵詞提取識(shí)別。準(zhǔn)確率99.72%

自

然

語

言

處

理

意圖識(shí)別

采用國際前沿技術(shù)XLNet，融合正則，對(duì)文本

意圖深度挖掘，特定場景意圖識(shí)別準(zhǔn)確率90%+

對(duì)話管理

對(duì)話機(jī)器人對(duì)話管理，主動(dòng)式發(fā)問，支持多輪問

答

話術(shù)庫管理

實(shí)時(shí)化、開放化、靈活化、支持高度定制

命名實(shí)體識(shí)別

命名實(shí)體提取，獲得文本中的有效信息，使用

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合CRF來識(shí)別實(shí)體類型

語音增強(qiáng)

噪音抑制，人聲增強(qiáng)

情緒識(shí)別

智能服務(wù)開放平臺(tái)

能夠識(shí)別說話人表述語句時(shí)的情緒

洞聽：自研語音識(shí)別引擎驅(qū)動(dòng)，該引擎采用國際前沿的Transformer算法作為核心技術(shù)，針對(duì)中文語言，

特別是信貸垂直領(lǐng)域進(jìn)行了深度的優(yōu)化，準(zhǔn)確率可達(dá)93%+。

友商：大部分使用傳統(tǒng)的CNN/RNN/CTC網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，需要配合額外的語言模型進(jìn)行建模

易捕獲語音中長距離的相

互依賴的特征

利用線性變換和卷積塊替換

了傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

循環(huán)機(jī)制

相對(duì)位置編碼

End to end

優(yōu)化識(shí)別的數(shù)據(jù)調(diào)度算法，

解決CPU瓶頸

模型優(yōu)勢

提高運(yùn)行速度

充分利用語境信息

利于系統(tǒng)的并行計(jì)算

語音識(shí)別技術(shù)特點(diǎn)

高速解碼、打分重構(gòu) 多端部署、定制靈活

語音識(shí)別技術(shù)特點(diǎn)

某競品A

某競品B

洞聽智能

行業(yè)垂直的ASR競品字錯(cuò)率對(duì)比測試

金融垂直領(lǐng)域，識(shí)別更精準(zhǔn)

+5.4%

+14.7%

語音識(shí)別效果

語音識(shí)別

字錯(cuò)率

PQ: 說實(shí)話我們多次跟他本人溝通連續(xù)一直也是聯(lián)系不到他

AL: 說實(shí)話我們多次跟他本人溝通連續(xù)一直也是聯(lián)系不到他

XF：說實(shí)話我們多次跟他本人溝通連續(xù)一直也是聯(lián)系不到他

洞聽：說實(shí)話我們多次跟他本人溝通聯(lián)系一直也是聯(lián)系不到

他

PQ: 哦我是招商銀行委托機(jī)構(gòu)發(fā)布的

AL: 哦我是招商銀行委托機(jī)構(gòu)法務(wù)部的

XF：哦我是招商銀行委托機(jī)構(gòu)法務(wù)部的

洞聽： 哦我是招商銀行委托機(jī)構(gòu)法務(wù)部的

PQ: 你這個(gè)結(jié)果是經(jīng)過京東的嗎？

AL:你這個(gè)結(jié)果是經(jīng)過競爭的嗎？

XF：你這個(gè)結(jié)果是經(jīng)過經(jīng)偵的嗎？

洞聽：你這個(gè)結(jié)果是經(jīng)過經(jīng)偵的嗎？

PQ：我考慮到你現(xiàn)在這個(gè)情況目前能幫到你的僅限于銀

行的減免幫扶政策銀行下發(fā)了關(guān)于一千關(guān)愛政策的文件針

對(duì)特殊困難賬戶可以申請(qǐng)減免大部分cc

AL: 我考慮到你現(xiàn)在這個(gè)情況目前能幫到你的僅限于銀行

的減免幫扶政策銀行下發(fā)了關(guān)于疫情關(guān)愛政策的文件針對(duì)

特殊困難賬戶可以申請(qǐng)減免大部分消費(fèi)但是要求必須在四

十八小時(shí)之內(nèi)一次性結(jié)清

XF: 我考慮到你現(xiàn)在這個(gè)情況，目前能幫到你的僅限于銀

行的界面幫扶政策，銀行下發(fā)了關(guān)于疫情關(guān)愛政策的文件，

針對(duì)特殊困難賬戶可以申請(qǐng)減免大部分吸費(fèi)，但是要求必

須在48小時(shí)之內(nèi)一次性結(jié)清。

洞聽：我考慮到你現(xiàn)在這個(gè)情況，目前能幫到你的僅限于

銀行的減免幫扶政策，銀行下發(fā)了關(guān)于疫情關(guān)愛政策的文

件，針對(duì)特殊困難賬戶可以申請(qǐng)減免大部分息費(fèi)，但是要

求必須在四十八小時(shí)之內(nèi)一次性結(jié)清。

語音識(shí)別競品對(duì)比

呼叫中心存儲(chǔ)音頻多為單軌格式，質(zhì)檢時(shí)需要分辨出雙方角色（區(qū)分講話方是客戶還是坐席），然后轉(zhuǎn)成文字

進(jìn)行對(duì)應(yīng)的語音質(zhì)檢。

計(jì)算量大

傳統(tǒng)方法

傅里葉變換引入額外誤差

延遲高

計(jì)算量小

洞聽 對(duì)話機(jī)器人

無額外誤差

流式延遲低至100ms

VS

時(shí)域信號(hào) 頻域信號(hào)

傅里葉變換

預(yù)測出不同聲源的mask權(quán)重

將混合信號(hào)與各聲源的mask權(quán)重相乘

音頻原始信號(hào)

自研1-D CNN+Residual網(wǎng)絡(luò)

時(shí)域分離

音頻分離切割技術(shù)

單軌雙人

坐席

客戶

音軌分離技術(shù)特色

Step 1 Step 2 Step 3 Step 4 01 02噪音抑制 ? 電流聲、轟鳴聲、鳴笛聲 ? 風(fēng)聲、雨聲等人聲增強(qiáng) ? 音量均衡、人聲增大 ? 自研技術(shù)、定制優(yōu)化 03 快速適配原始音頻 增強(qiáng)音頻語音增強(qiáng)

? 電話的撥打結(jié)果的細(xì)分，準(zhǔn)確性尤為重要。這是因?yàn)閾艽螂娫挊I(yè)務(wù)需要有效準(zhǔn)確識(shí)別電話的有效性（是否是真

的空號(hào)、停機(jī)、關(guān)機(jī)等狀態(tài)），借此幫助業(yè)務(wù)員清洗數(shù)據(jù)，篩選有效信息。

? 常見呼叫中心是通過傳統(tǒng)方法：SIP應(yīng)答消息狀態(tài)碼來判斷未接通的原因，無法準(zhǔn)確的定位未接通原因。

? 洞聽智能自研語音關(guān)鍵詞識(shí)別技術(shù)能夠有效識(shí)別更多電話撥打結(jié)果 ，準(zhǔn)確定位電話未接通的真實(shí)原因是：1 核

支持80路并發(fā)，單條錄音耗時(shí)800ms。常見呼叫中心

識(shí)別方法： SIP應(yīng)答消息狀態(tài)碼

SIP應(yīng)答消息狀態(tài)碼 撥打結(jié)果 出現(xiàn)概率

404 空號(hào) 43%

408 停機(jī) 26%

480 無法接通 19%

503 通話中 8%

其他 其他 4%

識(shí)別準(zhǔn)確率：撥打結(jié)果識(shí)別準(zhǔn)確率40%

反回的撥打結(jié)果：結(jié)果少、分類粗

識(shí)別準(zhǔn)確率：撥打結(jié)果識(shí)別準(zhǔn)確率99.3%

洞聽 對(duì)話機(jī)器人

識(shí)別方法：自研語音關(guān)鍵詞識(shí)別技術(shù)

反回的撥打結(jié)果：結(jié)果多、分類細(xì)，19種類型，覆蓋99.86%場景

聯(lián)信未接通錄音識(shí)別 準(zhǔn)確率

無人接聽 99%

號(hào)碼過期 99%

空號(hào) 99%

停機(jī) 99%

關(guān)機(jī) 98.8%

正忙 98.7%

聯(lián)信未接通錄音識(shí)別 準(zhǔn)確率

通話中 99%

無法接通 99%

無人接聽 99%

暫停服務(wù) 99%

來電提醒 99%

號(hào)碼不存在 99%

VS

關(guān)鍵詞識(shí)別

關(guān)鍵詞識(shí)別技術(shù)特色—計(jì)算效率提升40倍

“洞聽”創(chuàng)造洞察的傾聽，傾聽客戶，洞察行業(yè)。

做真正落地的人工智能產(chǎn)品解決方案，讓客戶獲益

質(zhì)

檢

對(duì)

話

智能對(duì)話機(jī)器人 智能質(zhì)檢系統(tǒng)

輔

助

坐席輔助系統(tǒng)

案件信息導(dǎo)入

選擇呼叫策略與話術(shù)

撥打結(jié)果與導(dǎo)出

查看撥打進(jìn)程

撥打管理與跟進(jìn)

坐席 管理員

自定義多套撥打策略

自定義多套話術(shù)版本

撥打結(jié)果與進(jìn)程可視化

撥打?qū)ο?/p>

撥打時(shí)間段

跟進(jìn)頻率

追打策略

線路選擇

長賬齡版

撥打間隔

…短賬齡版

…首催版

二次溝通版

…

隊(duì)列等待撥打

執(zhí)行外呼

生成撥打結(jié)果

根據(jù)策略調(diào)整撥打計(jì)劃

智能對(duì)話機(jī)器人

撥打結(jié)果提示

生成催記

人機(jī)結(jié)合作業(yè)模式

歷史撥打信息 最新?lián)艽蚪Y(jié)果 對(duì)話提取實(shí)體變量 最新狀態(tài)

呼叫線路要求 撥打時(shí)段要求 轉(zhuǎn)交人工要求 預(yù)警攔截要求

撥打策略：綜合以上信息決定小Go機(jī)器人跟進(jìn)頻率及使用話術(shù)。

選擇對(duì)應(yīng)撥打策略

（系統(tǒng)根據(jù)綜合信息推薦撥打策略）

生成撥打任務(wù)

l 當(dāng)觸發(fā)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為4的意圖時(shí)，會(huì)警示管理員及相關(guān)業(yè)務(wù)人員及時(shí)介入，把控風(fēng)險(xiǎn)。

l 當(dāng)觸發(fā)3級(jí)及以下風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的意圖分支，會(huì)反饋管理員，由管理員進(jìn)行錄音調(diào)取及風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別。

l 一旦有投訴風(fēng)險(xiǎn)，管理員會(huì)指派相關(guān)業(yè)務(wù)人員，第一時(shí)間進(jìn)行安撫。截止當(dāng)前，所有客戶的

案件未發(fā)生一次因機(jī)器人而產(chǎn)生的投訴。

投訴預(yù)警 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)

提及敏感詞 4

起訴/報(bào)警 4

生氣辱罵 3

情緒激動(dòng) 2

抱怨來電 1

有過投訴預(yù)警記錄的電話，

為規(guī)避此敏感人群，而觸

發(fā)的投訴等風(fēng)險(xiǎn)，機(jī)器人

不會(huì)撥打該客戶的相關(guān)電

話；

1.風(fēng)險(xiǎn)提前規(guī)避

免因機(jī)器人在與客戶對(duì)話

過程中引發(fā)投訴風(fēng)險(xiǎn)，我

們?cè)跈C(jī)器人的對(duì)話意圖中

設(shè)有投訴預(yù)警，分為4個(gè)

風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

01 02 2.過程風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避

智能對(duì)話機(jī)器人預(yù)警攔截

智能對(duì)話機(jī)器人操作界面

質(zhì)

檢

對(duì)

話

智能對(duì)話機(jī)器人 智能質(zhì)檢系統(tǒng)

輔

助

坐席輔助系統(tǒng)

自2021年9月份開發(fā)完成上線

已申請(qǐng)到

《計(jì)算機(jī)軟件著作權(quán)》

《計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品登記測試報(bào)告》

《軟件產(chǎn)品證書》

短短幾個(gè)月來，洞聽智能語音質(zhì)檢系統(tǒng)已為十余家業(yè)內(nèi)客

戶提供了完善的服務(wù)，憑借其在催收領(lǐng)域的專業(yè)性，適用

于催收行業(yè)的豐富語料庫，和洞聽智能自主研發(fā)的ASR

（語音識(shí)別）等多項(xiàng)技術(shù)，收獲了來自客戶的不斷好評(píng)。

違規(guī)質(zhì)檢

錄音抽取

結(jié)果記錄

效率低

低覆蓋，易錯(cuò)漏，

標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一

手動(dòng)分析，結(jié)果片面

效率高 全面覆蓋，質(zhì)檢模型，

標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)分

綜合分析，可視

化展示

人工質(zhì)檢 VS 智能質(zhì)檢

為什么要進(jìn)行智能質(zhì)檢？

全量質(zhì)檢，質(zhì)檢數(shù)據(jù)全覆蓋，機(jī)器自動(dòng)打分，最大程度避免抽樣偏見與主觀性

全面監(jiān)督，有效且科學(xué)的針對(duì)座席進(jìn)行服務(wù)規(guī)范，提升座席技能技巧

全量探索，結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)場景對(duì)客戶意向、滿意度評(píng)價(jià)等各方向進(jìn)行分析，同時(shí)全面挖掘日常運(yùn)營問題，有效規(guī)避運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)

質(zhì)檢需求訪談 質(zhì)檢結(jié)果統(tǒng)計(jì)

建立質(zhì)檢模型 質(zhì)檢問題定位

了解質(zhì)檢規(guī)則

分析質(zhì)檢點(diǎn)與

模型對(duì)應(yīng)關(guān)系

根據(jù)質(zhì)檢點(diǎn)建立

反向質(zhì)檢模型

類質(zhì)檢報(bào)表導(dǎo)出

違規(guī)錄音列表導(dǎo)出

針對(duì)性完善話術(shù)&培訓(xùn)

智能質(zhì)檢的作用

自動(dòng)分配

定時(shí)拉取 自定義上傳

快速復(fù)核

可更換質(zhì)檢模型

人工分配

設(shè)置模型規(guī)則 設(shè)置質(zhì)檢項(xiàng) 設(shè)置質(zhì)檢模型

質(zhì)檢錄音 洞聽ASR 匹配質(zhì)檢模型

信貸垂直領(lǐng)域，精準(zhǔn)識(shí)別

生成智能質(zhì)檢結(jié)果

復(fù)檢規(guī)則引擎

人工復(fù)檢 最終報(bào)表

洞聽智能語音質(zhì)檢系統(tǒng)

催收語音

識(shí)別方法

及裝置

基于混合

特征的情

感識(shí)別系

統(tǒng)

錄音多音

軌降噪分

離技術(shù)

語義、關(guān)鍵詞多種質(zhì)檢方式 幾十種成熟的質(zhì)檢模型

觸發(fā)質(zhì)檢項(xiàng)

角色區(qū)分

違規(guī)項(xiàng)統(tǒng)計(jì)

智能質(zhì)檢界面

質(zhì)

檢

對(duì)

話

智能對(duì)話機(jī)器人 智能質(zhì)檢系統(tǒng)

輔

助

坐席輔助系統(tǒng)

利用催收語音數(shù)據(jù)補(bǔ)充持卡人畫像信息

談判溝通

信息360+

維度

談判溝通信

息1500+

標(biāo)簽

自然屬性

年齡/出生日期

民族

教育程度

政治面貌

婚姻情況

工作情況

卡信息

欠款用途

逾期原因

經(jīng)濟(jì)來源

社保/低保

家屬信息

債權(quán)狀態(tài)

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前催內(nèi)容

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人身自由

推斷屬性

不良嗜好

還款能力

還款意愿

施壓痛點(diǎn)

主要需求

代償可能

欠款原因

拖延原因

性格情緒

社會(huì)關(guān)系

… …溝通前委案信息

僅15個(gè)維度

洞悉坐席輔助系統(tǒng)

模

型

訓(xùn)

練

成

功

案

例

失

敗

案

例

? 實(shí)時(shí)語音流

? 客戶畫像提取

? 最優(yōu)話術(shù)流程

? 話術(shù)推薦

? 實(shí)時(shí)質(zhì)檢

聚類

發(fā)現(xiàn)

分類

提純

業(yè)務(wù)

輸入

上線

使用

分析

反饋

自學(xué)習(xí)

智能坐席助手

最佳話術(shù)

流程導(dǎo)引

債務(wù)人畫像

實(shí)時(shí)質(zhì)檢

呼叫中心

ASR

實(shí)時(shí)語音轉(zhuǎn)寫

債務(wù)人標(biāo)簽

對(duì)話意圖

坐席助手集成

話術(shù)合規(guī)監(jiān)控

問答輔助

節(jié)點(diǎn)提示

優(yōu)

秀

話

術(shù)

生

成

話術(shù)地圖

文本輸出

洞悉坐席輔助系統(tǒng)

? ASR實(shí)時(shí)語音轉(zhuǎn)寫

? NLP獲取用戶意圖，并根據(jù)意圖查詢知識(shí)庫

? 將最優(yōu)話術(shù)推送至坐席工作臺(tái)

? 坐席參考話術(shù)提示，回復(fù)客戶

? 后臺(tái)實(shí)時(shí)監(jiān)控輿情告警/質(zhì)檢違禁詳情

實(shí)時(shí)坐席輔助系統(tǒng)，打破傳統(tǒng)營銷按

話術(shù)流程的刻板規(guī)則，根據(jù)各催收要

素輔助催收員催收，貼合催收業(yè)務(wù)場

景，新催收員作業(yè)也毫無壓力

坐席輔助系統(tǒng)操作界面

坐席輔助系統(tǒng)法務(wù)人員

操作界面

坐席輔助系統(tǒng)管理人員

操作界面

明確的需求規(guī)劃，堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，組織團(tuán)

隊(duì)支撐，持續(xù)運(yùn)營

多層級(jí)專業(yè)咨詢團(tuán)隊(duì)

售前咨詢團(tuán)隊(duì)

解決方案 POC團(tuán)隊(duì)

業(yè)務(wù)需求訪談

明確需求方向 確定數(shù)據(jù)質(zhì)量

建立雙方的項(xiàng)

目組

業(yè)務(wù)需求梳理

持續(xù)優(yōu)化迭代

Demo準(zhǔn)備及測試 業(yè)務(wù)交付團(tuán)隊(duì)

實(shí)施

階段

售前

階段

AI落地的關(guān)鍵因素

在催收業(yè)務(wù)的智能化項(xiàng)目中，智能產(chǎn)品的應(yīng)用需要和業(yè)務(wù)場景有深度耦合。洞

聽智能會(huì)與甲方深度溝通梳理業(yè)務(wù)場景對(duì)AI技術(shù)的需求，會(huì)輔助客戶在早期做

好通盤規(guī)劃，避免后期業(yè)務(wù)發(fā)展到一定瓶頸時(shí)推倒重來。

目前企業(yè)中的數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象比較嚴(yán)重，數(shù)據(jù)來源于企業(yè)內(nèi)外不同的系統(tǒng)，需要

將這些數(shù)據(jù)整合、清洗、優(yōu)化，數(shù)據(jù)質(zhì)量也至關(guān)重要。洞聽智能協(xié)助企業(yè)利用

合適的工具管理應(yīng)用數(shù)據(jù)，形成對(duì)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理能力。

人工智能技術(shù)的充分利用離不開與業(yè)務(wù)專家的緊密配合，有智能化轉(zhuǎn)型需求的

企業(yè)應(yīng)該關(guān)注對(duì)組織團(tuán)隊(duì)方面的變革，建立對(duì)AI能力與業(yè)務(wù)需求充分了解的團(tuán)

隊(duì)，這樣才有助于在智能化轉(zhuǎn)型的道路上達(dá)到領(lǐng)先水平。

業(yè)務(wù)和AI技術(shù)都是在不斷發(fā)展變化的，AI目前只能在自己的認(rèn)知范圍內(nèi)工作，

無法自動(dòng)獲知業(yè)務(wù)的變化，洞聽智能會(huì)聯(lián)合客戶一起依靠自己在催收業(yè)的專業(yè)

性及時(shí)調(diào)整產(chǎn)品技術(shù)，匹配業(yè)務(wù)的需求。

堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

明確的需求規(guī)劃

組織支撐

持續(xù)運(yùn)營

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