本發明涉及一種基于大模型和質檢的客訴風險識別與分析方法，屬于金融衍生客訴風險領域。

背景技術：

1、在金融客訴場景中，客訴提前識別與分析是重要的風險控制手段之一。然而，傳統的客訴風險識別存在一些問題，例如如何提前識別風險，及時調整風險策略等。現有技術的弊端主要體現在以下幾個方面：

2、技術反應時延：傳統的客訴處理流程往往無法實現對客訴信息的實時監控和快速響應，導致在風險識別和處理上存在時延。

3、數據整合不足：客訴信息分散在不同的平臺和記錄中，缺乏有效的數據整合工具，使得數據的全面分析和應用受限，難以實現對客訴風險的全面識別和管理。

4、技術風險與安全問題：金融科技的快速發展帶來了新的安全挑戰，現有安全技術未能及時跟上，導致金融科技安全性能的降低和安全問題范圍的擴大。

5、監管不明確：非銀行金融產品/服務、去中心化金融和數字資產在近乎零監管的環境下滲透到金融服務，對金融穩定性、安全交易和通用客戶保護提出了獨特挑戰。

6、客戶數據隱私控制滯后且不一致：隨著金融數據增多和交易模式的多樣化，數據安全與隱私保護問題愈加凸顯，現有控制措施滯后且不一致，增加了客戶數據泄露和濫用的風險。

7、人員層面的識別不足：缺乏建立投訴預防機制，前向介入客戶投訴環節，減少客戶投訴行為的發生，以及對員工進行專業技能培訓，提升他們處理客戶投訴的能力。

8、數據分析與預測能力有限：雖然利用crm系統和數據挖掘技術，如聚類分析模型，對客戶數據進行分析，識別投訴風險點，但建立客戶流失傾向預警模型，確定客戶流失警戒點，并制定挽回策略的能力有限。

9、這些弊端表明，盡管金融科技的發展為客訴風險識別帶來了新的可能性，但同時也帶來了新的挑戰和風險，需要金融機構采取更加有效的技術和管理措施來應對。

技術實現思路

1、為克服現有技術的缺陷，本發明提供一種基于大模型和質檢的客訴風險識別與分析方法，本發明的技術方案是：

2、一種基于大模型和質檢的客訴風險識別與分析方法，包括以下步驟：a.收集客訴話術，將話術導入大模型進行訓練，并配置客訴識別計算公式；

3、b.配置質檢系統的質檢規則以及客訴的計算公式；

4、c.客服呼叫中心接入asr引擎將語音流轉成文本內容；

5、d.將文本內容輸入大模型和質檢系統，并在大模型配置提示詞，按照配置的計算公式計算出相應的分值返回；

6、e.根據大模型返回的分值與質檢系統返回的分值，做平均值計算，計算的分值通過客戶與客服的對話，利用大模型返回不同的話術與應對策略，解決客戶的問題，降低客訴，并給客戶添加不同的客訴等級標簽。

7、所述的步驟a具體為：

8、1.1客訴話術收集：通過客服呼叫中心、在線聊天、社交媒體渠道收集客戶投訴和反饋的文本數據；

9、收集的客訴話術包括但不限于客戶對產品或服務的不滿、投訴、建議，使收集的話術數據覆蓋金融行業的問題和術語；

10、1.2數據預處理：對收集到的話術進行清洗，包括去除無關信息、格式化文本、糾正錯別字；對話術進行標注，標記出關鍵信息，對話術進行分類；

11、1.3導入大模型訓練：將預處理后的話術數據導入大模型，進行訓練；訓練模型識別客訴話術中的關鍵信息，使用深度學習技術提高模型的理解和生成能力；

12、1.4配置客訴識別計算公式：根據業務需求和歷史數據分析，確定客訴風險識別的關鍵因素；為每個關鍵因素分配權重，權重的分配基于歷史數據、客戶行為分析和心理學原理，配置計算公式為：

13、客訴風險分值＝金融監管名詞×w1+臟詞×w2+情緒識別×w3+分貝×w4+隨路關鍵詞×w5客訴風險分值＝金融監管名詞×w1+臟詞×w2+情緒識別×w3+分貝×w4+隨路關鍵詞×w5；

14、其中，w1,w2,w3,w4,w5w1,w2,w3,w4,w5分別為各因素的權重分數；

15、1.5模型驗證與優化：使用驗證集對訓練好的模型進行測試，評估模型的準確性和可靠；根據驗證結果調整模型參數和權重，優化模型性能。

16、1.6模型部署：將訓練好的模型部署到客服系統中，用于實時識別和分析客訴話術；定期更新模型，以適應新的客訴話術和市場變化。

17、所述的步驟b具體為：

18、2.1定義質檢目標：確定關鍵績效指標kpi，包括首次解決率、平均處理時間、客戶滿意度評分；

19、2.2設計質檢規則：

20、合規性規則：確保客服代表遵守公司政策和行業規定；

21、服務質量規則：包括響應時間、問題解決效率、客戶反饋的積極程度；交互質量規則：評估客服代表的溝通技巧；

22、2.3.制定客訴計算公式：

23、因素識別：確定影響客訴嚴重性的因素；

24、權重分配：為每個因素分配權重，權重基于歷史數據分析、業務影響和客戶反饋；

25、公式構建：構建一個綜合公式，客訴風險分值＝(情緒得分×w1)+(問題類型得分×w2)+(影響范圍得分×w3)客訴風險分值＝(情緒得分×w1)+(問題類型得分×w2)+(影響范圍得分×w3)其中w1,w2,w3w1,w2,w3是根據因素重要性分配的權重；

26、所述的步驟c具體為：

27、3.1客服呼叫中心通過集成自動語音識別asr引擎，實現從語音到文本的轉換，asr引擎處理實時語音流，將其轉換為書面文本，以便進一步分析和處理；

28、3.2根據業務需求和資源，選擇asr引擎；

29、3.3在語音轉文本之前，對音頻信號進行預處理，包括降噪和格式轉換，以適應asr系統的要求；

30、3.4asr引擎從音頻中提取關鍵聲學特征，為識別提供基礎數據；

31、3.5聲學模型與語言模型：利用的聲學模型識別聲學特征與語音單元的對應關系，結合語言模型預測和校正單詞序列，提高識別準確性；3.6通過解碼器將聲學和語言模型的輸出轉換為文字序列，完成語音到文本的轉換；

32、3.7實時轉錄與后處理：asr引擎實時轉錄對話，邊接收語音，邊返回文字。

33、所述的步驟d具體為：

34、4.1確保從asr引擎轉換得到的文本內容格式正確、清晰，便于大模型和質檢系統處理；

35、4.2將預處理后的文本內容輸入到大模型中，用于理解文本的上下文和語義；

36、4.3將文本內容輸入到質檢系統中，質檢系統用于評估客服的服務質量和客訴處理效果；

37、4.3應用配置的計算公式，對文本內容進行評分；

38、4.4分值計算：大模型和質檢系統根據輸入的文本內容和配置的計算公式，計算出相應的分值；

39、4.5結果返回：將計算出的分值返回給客服系統，以便客服代表可以根據分值采取相應的行動。

40、所述的步驟e具體為：

41、5.1接收大模型和質檢系統返回的分值，對兩個系統的分值進行比較，識別差異，并進行初步分析以確定原因；

42、5.2計算兩個分值的平均值，以得到一個綜合的客訴風險評分；具體為：

43、綜合風險分值＝(大模型分值+質檢系統分值)÷2；

44、5.3利用綜合風險分值，分析客戶與客服的對話內容，識別關鍵問題點和客戶的情緒狀態；

45、5.4根據對話分析的結果，大模型生成或推薦相應的話術和應對策略，這些話術和策略旨在解決客戶的具體問題，同時緩解負面情緒，提升客戶滿意度；

46、5.5客訴處理：客服代表根據大模型提供的話術和策略，與客戶進行互動，解決問題；監控對話進展，必要時調整策略，以確保問題得到有效解決；

47、5.6客訴等級標簽分配：根據綜合風險分值和對話結果，給客戶的問題分配不同的客訴等級標簽；

48、5.7反饋與優化：收集客戶反饋，評估話術和策略的有效性，根據反饋結果，不斷優化大模型和質檢系統，提高客訴處理的準確性和效率。

49、本發明的優點是：

50、基于大模型和質檢的客訴風險識別與分析方法的核心優勢在于其能夠通過先進的技術手段，如自然語言處理(nlp)、深度學習、自動語音識別(asr)等，實現對客戶投訴的高效識別、分析和處理。具有以下優點：

51、自動化和效率提升：通過自動化的語音轉文本和文本分析，大幅減少了人工處理客訴的時間和成本。

52、精準識別：利用大模型對客訴話術進行深度學習和理解，能夠更準確地識別客戶的情緒、意圖和問題類型。

53、實時反饋：系統能夠實時地對客服對話進行分析，及時提供反饋和應對策略，有助于快速解決問題。

54、風險評估：通過綜合大模型和質檢系統的分值，可以對客訴風險進行量化評估，幫助企業更好地管理和響應。

55、個性化服務：根據客戶的具體問題和情緒狀態，生成個性化的話術和應對策略，提升客戶滿意度。

56、數據驅動的決策：通過收集和分析大量的客訴數據，企業可以基于數據做出更加科學的決策。

57、持續優化：系統能夠根據反饋不斷學習和優化，提高處理客訴的準確性和效率。