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根據洞察分析結果，識別客戶真正需要的服務，方便、快捷的智能化構建任務流程，助力企業將決策快速應用到實際業務，引導潛客留資跟進。

大模型強大的語義理解能力，可以突破原本小模型的認知局限，理解用戶上下文情景，精準匹配答案，低成本高效提升服務質量及范圍，降低轉人工率。

在海量的會話語料中，挖掘出客戶高頻關注的問題，并且把客戶高頻提出的問題聚類提煉，以便快速洞察客戶實際痛點，提升客戶體驗。

在客戶惡意投訴場景，消保投訴助手運用大模型能力，根據歷史惡意投訴記錄，找到對應的會話數據，應用于模型推理學習。幫助企業在實際的客戶投訴會話中，甄別有惡意投訴傾向的客戶，進行實時預警干預，為企業規避相關風險。

業務人員僅需舉例說明客戶意圖及反饋，大模型即可自動學習、識別出海量會話中同類型客戶的意圖及反饋，形成企業全量客戶反饋標簽。大模型標簽按照業務細分場景有序分類，可快速尋找管理，支持下鉆分析，客戶情況一目了然。

運用大模型能力，智能化基于文檔材料輸出考試試題，降低出題成本及難度。

大模型根據坐席學習、對練、考試及日常溝通情況，構建坐席能力畫像，制定對練任務，個性化、針對性對練。

在客戶會話全場景，大模型坐席助理運用大模型能力，根據歷史高風險會話記錄，找到對應的會話數據，應用于模型推理學習。幫助企業在實際的客戶會話中，甄別有惡意投訴傾向、高風險的客戶，進行實時預警干預，為企業規避相關風險。

根據客戶業務需求，通過簡單prompt指令，自定義生成質檢流程規則。確保客服遵循既定的流程與客戶溝通，保證交流的完整性和規范性。分析各個環節的客戶反饋和詢問情況，找出可能導致溝通不暢的節點。同時，檢查客服需求引導是否得當，確保溝通順暢。

結合小模型的性能與大模型的效果優勢，通過大模型語義質檢+小模型規則質檢方案，在針對性強、特定場景交給小模型規則質檢，如沉默質檢、敏感詞質檢、情緒監測、正則質檢、音量質檢、語速質檢、強插話質檢，在保障效果與性能的同時，還顯著降低成本。

通過清晰的質檢任務看板，任務項與細項一目了然，全程可追溯。運營人員可通過下拉列表快速切換并查看不同任務的質檢結果，詳細展示每項質檢的明細，便于分析和決策。

提供直觀的復檢看板，支持一鍵定位原文、違規錄音位置，使復檢工作更加高效。