根据洞察分析结果，识别客户真正需要的服务，方便、快捷的智能化构建任务流程，助力企业将决策快速应用到实际业务，引导潜客留资跟进。

大模型强大的语义理解能力，可以突破原本小模型的认知局限，理解用户上下文情景，精准匹配答案，低成本高效提升服务质量及范围，降低转人工率。

在海量的会话语料中，挖掘出客户高频关注的问题，并且把客户高频提出的问题聚类提炼，以便快速洞察客户实际痛点，提升客户体验。

在客户恶意投诉场景，消保投诉助手运用大模型能力，根据历史恶意投诉记录，找到对应的会话数据，应用于模型推理学习。帮助企业在实际的客户投诉会话中，甄别有恶意投诉倾向的客户，进行实时预警干预，为企业规避相关风险。

业务人员仅需举例说明客户意图及反馈，大模型即可自动学习、识别出海量会话中同类型客户的意图及反馈，形成企业全量客户反馈标签。大模型标签按照业务细分场景有序分类，可快速寻找管理，支持下钻分析，客户情况一目了然。

运用大模型能力，智能化基于文档材料输出考试试题，降低出题成本及难度。

大模型根据坐席学习、对练、考试及日常沟通情况，构建坐席能力画像，制定对练任务，个性化、针对性对练。

在客户会话全场景，大模型坐席助理运用大模型能力，根据历史高风险会话记录，找到对应的会话数据，应用于模型推理学习。帮助企业在实际的客户会话中，甄别有恶意投诉倾向、高风险的客户，进行实时预警干预，为企业规避相关风险。

根据客户业务需求，通过简单prompt指令，自定义生成质检流程规则。确保客服遵循既定的流程与客户沟通，保证交流的完整性和规范性。分析各个环节的客户反馈和询问情况，找出可能导致沟通不畅的节点。同时，检查客服需求引导是否得当，确保沟通顺畅。

结合小模型的性能与大模型的效果优势，通过大模型语义质检+小模型规则质检方案，在针对性强、特定场景交给小模型规则质检，如沉默质检、敏感词质检、情绪监测、正则质检、音量质检、语速质检、强插话质检，在保障效果与性能的同时，还显著降低成本。

通过清晰的质检任务看板，任务项与细项一目了然，全程可追溯。运营人员可通过下拉列表快速切换并查看不同任务的质检结果，详细展示每项质检的明细，便于分析和决策。

提供直观的复检看板，支持一键定位原文、违规录音位置，使复检工作更加高效。