基于大模型和质检的客诉风险识别与分析方法

本发明涉及一种基于大模型和质检的客诉风险识别与分析方法,包括以下步骤：a.收集客诉话术；b.配置质检系统的质检规则以及客诉的计算公式；c.客服呼叫中心接入ASR引擎将语音流转成文本内容；d.将文本内容输入大模型和质检系统；e.根据大模型返回的分值与质检系统返回的分值,利用大模型返回不同的话术与应对策略，解决客户的问题，降低客诉，并给客户添加不同的客诉等级标签。本发明的优点是：基于大模型和质检的客诉风险识别与分析方法的核心优势在于其能够通过先进的技术手段，如NLP、深度学习、自动语音识别(ASR)等，实现对客户投诉的高效识别、分析和处理,通过自动化的语音转文本和文本分析，大幅减少了人工处理客诉的时间和成本。