收藏从来都是一个劳动密集型、工作密集型的行业。在压力下，容易出现不当催收和暴力催收。为了约束收藏者的行为，企业一般都有质检措施。而传统的采集质检一般采用人工抽检的方式，总召回由质检人员逐一挑选，效率低，覆盖面小，采集人员难以得到有效约束，合规存在隐患。随着采集业务规模的增大，需要不断增加人力成本的投入才能达到质检的抽检比例，给企业造成了沉重的负担。
对于催收业务，质检的主要目的是检查催收人员的沟通用词是否规范合规，情绪表达是否恰当。毕竟在强监管下，催收的合规性是硬性要求。如今，随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理在金融领域的应用包括语音识别、信息检索、信息提取和过滤等。智能质检系统应用了自然语言处理、机器学习等先进技术，可以快速、低成本地对企业的收款业务进行质检。
智能质检系统在语音识别方面主要采用语音转文字和语音情感识别技术。结合收款场景设置应用规则和策略。每次催收员打电话，质检系统都会同步录音并转换成文字，自动与质检规则进行比对。如果命中某个关键词等合规风险点，机器会立即提交给质检人员审核，并根据采集员通话时声音的分贝等因素对情绪进行分类，反馈采集员的情绪表达是否恰当，并与质检人员的判断结果反复对比确认，生成质检报告。
目前智能质检系统的质检覆盖率可达100%，有效监控收单行为，降低合规风险。智能质检还优化了质检流程，大大提高了工作效率，降低了人力成本。根据自定义的考核模型和监控对象，可以发起无时间段的自动质检任务，并根据不同的任务和状态信息，在质检结果中呈现检验结果。质检结果将详细记录对应的质检规则和hit录音，并提供录音调音、内容检索和人工质检功能。
催收是资产质量控制的最后一道防线，智能质检是贷后催收的重要组成部分。
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