为什么说ai语义模式是未来趋势？
市面上有很多面向销售和客服人员的语音质检系统、文本质检系统，绝大部分产品实际使用的是基于“关键词+正则表达式”的机器质检系统。这种方法的主要优点是部署和上手使用都比较快，主要缺点是存在非常严重的漏检和错检情况。就像一个漏孔很大的筛子一样，难以满足企业对质检的需求越来越精细、对质检效率要求越来越高的发展趋势。
因此，在“关键词+正则表达式”之外，我们开始越来越多地为客户提供基于深度学习模型的ai语义方案，并且在实际使用中能够多发现2~10倍的问题。对于企业而言，采用“ai语义”方案意味着他们可以全面地提升服务质量或者实现合规升级。
基于深度学习的“ai 语义”模式的优势
语音和文本质检的主要任务是找出业务人员“说了什么不该说的 内容”或者“该说的什么内容没有说”。前者通常被称为负向质检；后者通常被称为正向质检，企业可以设置为“做得不好就减分”的惩 罚制，也可以设置为“做得好就加分”的奖励制。
传统基于“关键词 + 正则表达式”的产品做质检，所遇到的最主 要问题是“找不全”，通常会漏掉很多不合格、不合规之处，导致质 检效率大打折扣。
“ai 语义”模式的技术原理
ai 语义方案，目标是训练一个深度学习算法模型，使之能够判断 关键词未覆盖的句子是否命中了质检项。我们以另一个贷后资产管理 领域常见的质检项“暴露客户隐私”为例。从标注到训练模型，再到 最后上线使用，“ai 语义”方案大致分为三个步骤。
第一步，使用我们的“标注工厂”产品，通过人工的方式，将是“暴 露客户隐私”的句子标记为“正例”，将不是“暴露客户隐私”的句 子标记为反例。
第二步，将一定规模的经过标注的正例和反例都“喂”给训练器， 让训练器学习到一个算法模型，这个算法就能用来判断新句子是不是 涉嫌暴露客户隐私。
第三步，在质检产品中，系统就可以标记出所有命中“暴露客户 隐私”语义点的句子，复检员可以快速定位到该质检项所处的位置， 迅速进行核实。此外，复检员每一次复检的操作，都相当于对算法模 型进行了一次反馈，会帮助算法模型变得更准。
最终，比”关键词 + 正则“方案多找出数倍的不合格、不合规之处， 达到召回率（找的全）、准确率（找的准）均在 80% 以上的效果。
报告出品方：循环智能）
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