语义理解能力相对较低，造成质检准确率差强人意，人工需维护大量知识库，投入成本高，实施周期长
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基于础滨智能体的大模型智能质检，拥有强大的语义理解能力，满足不同业务场景的质检需求
- 依托深度优化的ASR模型，搭配持续迭代的智能纠错算法，语音转译准确率突破95%，确保对话内容精准捕捉、高效转化
-整合多维度础滨智能体与前沿大模型能力，构建全场景语义解析体系，精准覆盖所有业务场景，实现质检结果的高精度输出，全方位把控服务质量
- 创新采用大模型提示词代替传统语料库维护模式，从POC验证到落地运营全程简化流程，大幅度降低人工维护成本，显著提高质检工作效率，让系统快速赋能业务
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- 深度适配业务流程质检、业务知识质检等多元化场景，无缝满足多业务线、多场景的差异化质检需求，为业务运营提供全方位保障
-深耕汽车、制造业、售后服务、连锁门店等多个领域，积累丰富的行业专属质检模板规则，助力公司快速复制行业经验，实现高效质检
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- 通过AI智能质检、规则建模、申诉复核、结果推送、数据分析、报表产出等，可覆盖所有质检流程节点，全面分析业务舆情，解决服务中存在的问题
- 当客服触发风险规则或客户出现情绪波动时，通过风险预警及时通知管理员，及时发现问题，提前做好预防，避免服务隐患的发生，帮助管理者进行高效的服务质量监管
- 针对语速检测、抢话插话、超长静音、服务态度、敏感词等方面进行全方位智能质检，管理员可实时掌握客服的服务情况，提高座席服务水平和专业度，降低客诉率
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