好看的玄幻小说,欢乐颂第二季

TRS智能消保管控中臺(tái)面向銀行業(yè)消保、業(yè)務(wù)部門，打通各業(yè)務(wù)系統(tǒng)消保數(shù)據(jù)，運(yùn)用OCR、語(yǔ)義理解、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，從非結(jié)構(gòu)化投訴數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)知識(shí)并分析應(yīng)用。在消保審查側(cè)，實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷材料自檢提示、審查意意見(jiàn)自動(dòng)推薦、自動(dòng)構(gòu)建產(chǎn)品圖譜等功能；在投訴預(yù)警側(cè)，實(shí)現(xiàn)投訴預(yù)警分級(jí)、重大投訴推送提醒、外部數(shù)據(jù)聯(lián)合分析等功能，幫助銀行完成潛在風(fēng)險(xiǎn)由人工排查向系統(tǒng)自動(dòng)排查的科技轉(zhuǎn)型。

功能介紹產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 最佳實(shí)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(duì)圖片、文本、pdf、視頻等格式的營(yíng)銷材料，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)解析，輔助用戶發(fā)現(xiàn)違規(guī)內(nèi)容并推薦修改意見(jiàn)，構(gòu)建消保專家知識(shí)庫(kù)與產(chǎn)品知識(shí)圖譜，打通投訴數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品全生命周期管理。

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

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

知識(shí)中心：積累敏感詞、禁用詞、專家意見(jiàn)、典型案例、政策規(guī)定，形成可拓展的知識(shí)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(shí)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(diǎn)問(wèn)題與風(fēng)險(xiǎn)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(duì)達(dá)到預(yù)警閾值的投訴進(jìn)行預(yù)警。

熱點(diǎn)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(diǎn)投訴、潛在風(fēng)險(xiǎn)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(shí)現(xiàn)工單責(zé)任部門的定責(zé)與溯源整改。

智能清分：自動(dòng)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(bǔ)錄與自定義標(biāo)簽體系。

消保審查模塊

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(duì)達(dá)到預(yù)警閾值的投訴進(jìn)行預(yù)警。

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。

智能清分：自動(dòng)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(bǔ)錄與自定義標(biāo)簽體系。

消保預(yù)警模塊

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(duì)達(dá)到預(yù)警閾值的投訴進(jìn)行預(yù)警。

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。

智能清分：自動(dòng)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(bǔ)錄與自定義標(biāo)簽體系。

產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)

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(tái)，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(dòng)化處理的消保數(shù)據(jù)達(dá)百萬(wàn)級(jí)，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(jià)值

采用六大客服分析因子，覆蓋超3000個(gè)標(biāo)簽，消保數(shù)據(jù)處理分析效率較過(guò)去提升20倍，每年節(jié)約500萬(wàn)人力成本?；谧匀徽Z(yǔ)言理解技術(shù)，消保專家知識(shí)庫(kù)積累超5000個(gè)知識(shí)點(diǎn)，適配超兩萬(wàn)個(gè)意見(jiàn)模板，提升20倍審查效率。實(shí)現(xiàn)潛在投訴風(fēng)險(xiǎn)的智能化自動(dòng)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(yù)損失，也讓消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)更加及時(shí)有效。

多維度的知識(shí)挖掘輔助風(fēng)險(xiǎn)排查

目前，銀行管理層缺少對(duì)全行消費(fèi)者投訴、處理反饋和跟蹤情況進(jìn)行實(shí)時(shí)掌握和風(fēng)險(xiǎn)排查的有效手段。針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)智能排查需求，拓爾思基于情感分析、機(jī)構(gòu)識(shí)別、語(yǔ)義識(shí)別、標(biāo)簽提取、觀點(diǎn)抽取、行為分析等核心算法，封裝行業(yè)區(qū)域分析引擎、動(dòng)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(shí)圖譜和標(biāo)簽體系，輸出較為準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)研判結(jié)果。

客戶案例

招商銀行消保審查系統(tǒng)

近年來(lái)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(wú)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(guò)文本分析與知識(shí)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(shí)庫(kù)、模板庫(kù)和產(chǎn)品庫(kù)，有效提升提升消保審查的質(zhì)量和效率，實(shí)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(qiáng)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(yǔ)言處理技術(shù)挖掘投訴文本特征，實(shí)現(xiàn)潛在投訴風(fēng)險(xiǎn)的智能化自動(dòng)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(yù)損失，也讓消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)更加及時(shí)有效。

中國(guó)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(fèi)者權(quán)益類風(fēng)險(xiǎn)事件、引發(fā)市場(chǎng)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(yùn)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(shí)別投訴敏感信息，深度鉆取客戶心聲，持續(xù)挖掘中國(guó)銀聯(lián)各個(gè)產(chǎn)品、流程、服務(wù)中的痛點(diǎn)、難點(diǎn)，并形成數(shù)據(jù)分析報(bào)告，從而建立中國(guó)銀聯(lián)的客戶經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)探針，并作為各個(gè)業(yè)務(wù)條線據(jù)驅(qū)動(dòng)的服務(wù)創(chuàng)新與產(chǎn)品設(shè)計(jì)的長(zhǎng)效機(jī)制。