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300229 拓爾思
功能介紹 產(chǎn)品優(yōu)勢 最佳實踐
功能介紹
消保審查模塊
消保預(yù)警模塊

用于事前審查環(huán)節(jié)，針對圖片、文本、pdf、視頻等格式的營銷材料，實現(xiàn)自動解析，輔助用戶發(fā)現(xiàn)違規(guī)內(nèi)容并推薦修改意見，構(gòu)建消保專家知識庫與產(chǎn)品知識圖譜，打通投訴數(shù)據(jù)實現(xiàn)產(chǎn)品全生命周期管理。

智能審批：自動解析營銷材料，精準(zhǔn)定位不合規(guī)的敏感詞、禁用詞。

意見推薦：根據(jù)違規(guī)內(nèi)容定向推薦修改意見、相似案例及政策依據(jù)。

知識中心：積累敏感詞、禁用詞、專家意見、典型案例、政策規(guī)定，形成可拓展的知識圖譜。

產(chǎn)品圖譜：打通事前審查、事后監(jiān)督數(shù)據(jù)，橫向構(gòu)建產(chǎn)品族譜，縱向記錄產(chǎn)品生命周期，實現(xiàn)全流程管控。

用于事后監(jiān)督環(huán)節(jié)，整合全渠道投訴數(shù)據(jù)、內(nèi)部產(chǎn)品與審查數(shù)據(jù)和外部輿情、政策等數(shù)據(jù)，智能提取投訴業(yè)務(wù)、原因、訴求等特征，幫助用戶排查高危投訴、建立投訴用戶畫像、挖掘熱點問題與風(fēng)險產(chǎn)品。

高危預(yù)警：在智能化標(biāo)簽體系基礎(chǔ)上，結(jié)合投訴、客戶的多維度特征，對達(dá)到預(yù)警閾值的投訴進行預(yù)警。

熱點挖掘：基于聚類分析引擎，結(jié)合產(chǎn)品、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析近期熱點投訴、潛在風(fēng)險產(chǎn)品/業(yè)務(wù)/服務(wù)。

關(guān)聯(lián)分析：投訴關(guān)聯(lián)輿情、政策等外部數(shù)據(jù)，提前預(yù)警可能發(fā)生的公共事件。

溯源定責(zé)：結(jié)合服務(wù)類和業(yè)務(wù)類投訴原因分類與產(chǎn)品/業(yè)務(wù)信息，實現(xiàn)工單責(zé)任部門的定責(zé)與溯源整改。

智能清分：自動打標(biāo)投訴文本提取原因、訴求、業(yè)務(wù)等細(xì)分標(biāo)簽，支持人工補錄與自定義標(biāo)簽體系。

消保審查模塊

用于事后監(jiān)督環(huán)節(jié)，整合全渠道投訴數(shù)據(jù)、內(nèi)部產(chǎn)品與審查數(shù)據(jù)和外部輿情、政策等數(shù)據(jù)，智能提取投訴業(yè)務(wù)、原因、訴求等特征，幫助用戶排查高危投訴、建立投訴用戶畫像、挖掘熱點問題與風(fēng)險產(chǎn)品。

高危預(yù)警：在智能化標(biāo)簽體系基礎(chǔ)上，結(jié)合投訴、客戶的多維度特征，對達(dá)到預(yù)警閾值的投訴進行預(yù)警。

熱點挖掘：基于聚類分析引擎，結(jié)合產(chǎn)品、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析近期熱點投訴、潛在風(fēng)險產(chǎn)品/業(yè)務(wù)/服務(wù)。

關(guān)聯(lián)分析：投訴關(guān)聯(lián)輿情、政策等外部數(shù)據(jù)，提前預(yù)警可能發(fā)生的公共事件。

溯源定責(zé)：結(jié)合服務(wù)類和業(yè)務(wù)類投訴原因分類與產(chǎn)品/業(yè)務(wù)信息，實現(xiàn)工單責(zé)任部門的定責(zé)與溯源整改。

智能清分：自動打標(biāo)投訴文本提取原因、訴求、業(yè)務(wù)等細(xì)分標(biāo)簽，支持人工補錄與自定義標(biāo)簽體系。

消保預(yù)警模塊

用于事后監(jiān)督環(huán)節(jié)，整合全渠道投訴數(shù)據(jù)、內(nèi)部產(chǎn)品與審查數(shù)據(jù)和外部輿情、政策等數(shù)據(jù)，智能提取投訴業(yè)務(wù)、原因、訴求等特征，幫助用戶排查高危投訴、建立投訴用戶畫像、挖掘熱點問題與風(fēng)險產(chǎn)品。

高危預(yù)警：在智能化標(biāo)簽體系基礎(chǔ)上，結(jié)合投訴、客戶的多維度特征，對達(dá)到預(yù)警閾值的投訴進行預(yù)警。

熱點挖掘：基于聚類分析引擎，結(jié)合產(chǎn)品、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析近期熱點投訴、潛在風(fēng)險產(chǎn)品/業(yè)務(wù)/服務(wù)。

關(guān)聯(lián)分析：投訴關(guān)聯(lián)輿情、政策等外部數(shù)據(jù)，提前預(yù)警可能發(fā)生的公共事件。

溯源定責(zé)：結(jié)合服務(wù)類和業(yè)務(wù)類投訴原因分類與產(chǎn)品/業(yè)務(wù)信息，實現(xiàn)工單責(zé)任部門的定責(zé)與溯源整改。

智能清分：自動打標(biāo)投訴文本提取原因、訴求、業(yè)務(wù)等細(xì)分標(biāo)簽，支持人工補錄與自定義標(biāo)簽體系。

產(chǎn)品優(yōu)勢
打破數(shù)據(jù)孤島 全渠道數(shù)據(jù)統(tǒng)一分析管理
建設(shè)全口徑的投訴管理大數(shù)據(jù)平臺，整合行內(nèi)10多類異構(gòu)多模態(tài)數(shù)據(jù)，包括全渠道的消保審查、客戶投訴、服務(wù)監(jiān)督檢查、輿情、政策數(shù)據(jù)等，每月可自動化處理的消保數(shù)據(jù)達(dá)百萬級，打通“事前審查-事中管控-事后監(jiān)督”全周期消保數(shù)據(jù)。
挖掘海量非結(jié)構(gòu)化消保數(shù)據(jù)價值
采用六大客服分析因子，覆蓋超3000個標(biāo)簽，消保數(shù)據(jù)處理分析效率較過去提升20倍，每年節(jié)約500萬人力成本。基于自然語言理解技術(shù)，消保專家知識庫積累超5000個知識點，適配超兩萬個意見模板，提升20倍審查效率。實現(xiàn)潛在投訴風(fēng)險的智能化自動排查，有效提高工作質(zhì)效，降低因投訴、訴訟或輿情事件造成的聲譽損失，也讓消費者權(quán)益保護更加及時有效。
多維度的知識挖掘輔助風(fēng)險排查
目前，銀行管理層缺少對全行消費者投訴、處理反饋和跟蹤情況進行實時掌握和風(fēng)險排查的有效手段。針對風(fēng)險智能排查需求，拓爾思基于情感分析、機構(gòu)識別、語義識別、標(biāo)簽提取、觀點抽取、行為分析等核心算法，封裝行業(yè)區(qū)域分析引擎、動態(tài)追蹤引擎、產(chǎn)品分析引擎、聚類分析引擎、歸因分析引擎、投訴用戶畫像引擎等多維度分析模型，形成適配消保業(yè)務(wù)的知識圖譜和標(biāo)簽體系，輸出較為準(zhǔn)確的風(fēng)險研判結(jié)果。
客戶案例
招商銀行消保審查系統(tǒng)
近年來行方消保審查數(shù)量急劇增加，而當(dāng)前消保審查渠道分散，審查流程無法滿足監(jiān)管規(guī)定以及數(shù)據(jù)分析回檢的要求。為滿足監(jiān)管要求，提升行內(nèi)審查效率，系統(tǒng)整合行內(nèi)全渠道、全口徑消保數(shù)據(jù)，通過文本分析與知識圖譜技術(shù)，智能輔助不合規(guī)內(nèi)容審查，構(gòu)建專家知識庫、模板庫和產(chǎn)品庫，有效提升提升消保審查的質(zhì)量和效率，實現(xiàn)消保審查閉環(huán)管理。
招商銀行消保投訴預(yù)警系統(tǒng)
在金融產(chǎn)品與服務(wù)體系日益豐富且復(fù)雜的背景下，為從源頭加強管理，幫助行方提前發(fā)現(xiàn)和預(yù)警可能發(fā)生的公共事件，系統(tǒng)融合多渠道投訴數(shù)據(jù)、產(chǎn)品信息，結(jié)合外部政策、輿情等數(shù)據(jù)，構(gòu)建六大客訴分析因子體系，借助自然語言處理技術(shù)挖掘投訴文本特征，實現(xiàn)潛在投訴風(fēng)險的智能化自動排查，有效提高工作質(zhì)效，降低因投訴、訴訟或輿情事件造成的聲譽損失，也讓消費者權(quán)益保護更加及時有效。
中國銀聯(lián)消保管理系統(tǒng)
近年多家同業(yè)發(fā)生涉嫌侵害消費者權(quán)益類風(fēng)險事件、引發(fā)市場和輿論的廣泛關(guān)注等情況，為避免此類事件再次發(fā)生，系統(tǒng)運用內(nèi)部數(shù)據(jù)、公網(wǎng)數(shù)據(jù)等多維數(shù)據(jù)，建立客戶多維度文本大數(shù)據(jù)的分析模型，識別投訴敏感信息，深度鉆取客戶心聲，持續(xù)挖掘中國銀聯(lián)各個產(chǎn)品、流程、服務(wù)中的痛點、難點，并形成數(shù)據(jù)分析報告，從而建立中國銀聯(lián)的客戶經(jīng)營數(shù)據(jù)探針，并作為各個業(yè)務(wù)條線據(jù)驅(qū)動的服務(wù)創(chuàng)新與產(chǎn)品設(shè)計的長效機制。