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為香港保險企業打造的 LLM 語音與會話分析平台 — 100% 覆蓋廣東話、英文及普通話夾雜對話，按自定義風險規則自動預警並附判定原因，由團隊標註校準 AI、實時輔助坐席並沉澱結構化業務洞察
香港保險客戶習慣廣東話夾雜英文溝通，且對服務回應與合規透明度要求極高；傳統人工抽檢與孤立系統正面臨三大挑戰：
傳統人工質檢僅能隨機抽聽不足 2% 的錄音。誇大保障範圍、誤導退保與冷靜期（Cooling-off）條款、違規承諾理賠結果以及重複未解決查詢，在其餘 98% 的對話中被遺漏。
港式廣東話夾英文（如將「ILAS」誤聽為「Alice」、「危疾保」誤聽為「危機保」）令傳統語音識別頻頻失準；同時客戶對理賠重交單據、退保動因的真實原聲分散在海量通話中，金牌話術亦難以跨團隊沉澱複用。
香港保險機構同時受保監局（IA）、金管局（HKMA）及私隱專員公署（PCPD）監管，AI 的每項風險標記必須附帶判定原因與原聲證據，並支持授權人員逐項複核、修正標籤與校準模型。
無需更換現有 Genesys、NICE、Verint 或 Avaya 平台。每一通電話與文字對話都經過「採集 → 理解 → 分析 → 標註校準 (Review) → 行動 → 度量」六步閉環，團隊修訂結果實時更新數據看板並持續調優 AI。
直接對接現有呼叫中心錄音、實時音頻流、WhatsApp、Bot 會話及電郵，無需推倒重建現有系統即可完成全量數據接入。
全面覆蓋保險機構的合規風險排查與 AI 標註校準、通話中實時輔助與話後摘要，以及客戶原聲結構化洞察。
AI 根據貴司自定義風險項檢查每通對話；您的團隊確認關鍵問題並反向校準調優 AI (Your team calibrates the AI)
「Agent 話隨時 take money out 都唔蝕，過咗 cooling-off 都得。」
AI reason: staff did not correct the agent's claim (客服未糾正代理人誤導陳述)
「Agent 話隨時 take money out 都唔蝕，過咗 cooling-off 都得。」
My agent said I can take money out any time, no loss.
全量排查合規與銷售行為（6 大類，支持自定義風險詞句，如 ILAS GL26、誇大保障、誤導退保及冷靜期條款、違規承諾理賠）及服務質素（7 大類，如長靜音、重複未解決查詢）。每項預警按高/中/低等級排序並附帶 AI 判定原因（AI reason），團隊在標註工作台逐項確認、修訂主題與業務意圖標籤，修訂結果實時更新看板並校準調優 AI。
通話中根據客戶提問（如手術理賠所需文件）即時從獲批 SOP 知識庫推送帶版本與頁碼出處的建議回答，由坐席自主選擇採用、修改或忽略（Use / Edit / Ignore）；通話結束自動生成涵蓋 Issue、Answer Given、Follow-up、Tags 與 Sentiment 的摘要草稿（未提及內容嚴格留空），坐席審核後一鍵提交 CRM。
通過「Preset 預設分類 → Discover 自動發現新子維度 → Review 團隊審核納管」機制，將每句客戶原聲精準映射至「說話人 (Speaker) › 業務對象 (Object) › 維度 (Dimension) › 觀點 (Opinion)」，跨通話歸一不同說法（如理賠單據重交卡點、退保動因），並從海量真實對話中提煉優秀產品 SOP、高頻 FAQ 與金牌銷售話術。
原生支援廣東話、普通話、英文混合交談（Code-switching），利用大模型上下文自動修正保險專有名詞誤聽（如 `Alice → ILAS`、`危機保 → 危疾保`）與說話人角色（Speaker-role fix），逐句標註主題（Theme）與話題（Topic）。直接疊加於現有 Genesys、NICE、Verint 或 Avaya 系統之上。
從數據採集、風險分級審核、標籤校準到知識庫發佈，八大控制點全面內置人工審批與權限邊界。
AI 全量排查並按風險分級：High Risk 100% 必審、Medium/Low 按約定比例抽檢並計入 QA 評分、No Flag 抽樣排查漏報。
標註員逐通校準轉寫文本、主題/話題標籤及一二級業務意圖；修訂結果實時同步至業務看板並持續調優 AI 提示詞與規則定義。
AI 自動發現新話題與候選子維度，經業務負責人審批確認後納入洞察模型，並提煉優秀 SOP 與金牌話術反哺前線。
零改造疊加於 Genesys、NICE、Verint、Avaya、Salesforce、Microsoft Dynamics 與本地系統，支援秒級實時流與分鐘級話後流。
權限控制精細至選單、數據範圍與欄位層級；規則配置員（Author）與發佈審批人（Approver）嚴格分離，平台管理員無法刪除審計記錄。
每一次標籤修改與審核結論均與 AI 原始輸出並列留存，完整記錄修改人（Who）、時間（When）與原因（Why）。
💡 打通「數據採集 - 智能洞察 - 知識沉澱 - 業務賦能」全鏈路，將海量客戶溝通轉化為可複用的數據資產，持續支撐營銷與服務升級
總資產規模全國第 9、財富業務全國第 5、用戶量排名第 4（服務超過 1,712 萬名客戶）。
客服會話、錄音與業務知識等系統數據散落，且數據形式多樣化，難以整合分析，掣肘客戶洞察、營銷優化與知識複用：
日均會話 15萬+、5年歷史數據 1億+，分散於客服、電銷、企微等系統，數據割裂，無法形成全景化客戶洞察。
約 80% 的語音與文本數據未被深度分析，客戶意圖、潛在商機與問題反饋難以識別，營銷服務依靠主觀經驗。
優秀話術和業務知識依賴人工總結，更新滯後，難以跨產品複用及支撐規模化運營與管理決策。
打通客服、電話、企微等溝通渠道，統一採集語音與文本會話數據，構建覆蓋全業務場景的會話數據分析底座。
利用 LLM 支持多格式文檔智能解析，自動抽取 FAQ 與優秀話術，構建企業專屬知識庫；支持相似問擴展、細粒度權限管理與知識動態更新。
圍繞客戶、員工與知識對象構建三層標籤體系，對會話數據進行多維度精細化打標，完成基礎的結構化處理。
基於大模型自動解析會話內容，識別客戶意圖、情緒與潛在需求，聚類高頻問題，並從中沉澱出產品優秀 SOP、FAQ 與金牌話術，直接賦能一線業務。
大模型解析海量交互數據，提煉出覆蓋 32 項核心產品 的 750+ 個優秀 SOP，以標準化服務提升客戶體驗。
系統自動挖掘並沉澱 842 條金牌話術 與 1,000 餘條高頻問答 至企業知識庫，直接賦能上千名營業網點顧問與數萬次通話，降低對個人經驗的依賴。
Two inputs, ten seconds. 基於全量 AI 質檢與坐席自動摘要帶來的保守 40%–60% 效率提升測算：
結合預設業務分類（Preset Taxonomy）與 AI 候選維度自動發現（Candidate Discovery），由業務團隊確認後納管；標註員逐通校準風險、主題與意圖標籤，修訂結果實時更新看板並反向調優 AI。
廣東話、英文及普通話夾雜（Code-switching）母語級識別，利用 LLM 上下文自動修正同音誤聽（如 `Alice → ILAS`、`危機保 → 危疾保`）與說話人角色，每一項分析結論均可一鍵回放原始錄音驗證。
零改造疊加（Overlay）於現有 Genesys、NICE、Verint 或 Avaya 平台之上。支持按約定範圍、費用及驗收標準分階段推進（6–8 週 PoV 價值驗證 → 9–12 週單熱線試點 Pilot → 全渠道擴展 Scale）。
