點控云案例

該數(shù)據(jù)要素案例由點控云投遞并參與金猿組委會×數(shù)據(jù)猿×上海大數(shù)據(jù)聯(lián)盟共同推出的《2025中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)年度數(shù)據(jù)要素價值釋放案例》榜單/獎項評選。

隨著國家層面持續(xù)推進數(shù)據(jù)要素市場化改革與人工智能深度應(yīng)用，企業(yè)數(shù)據(jù)資源的合規(guī)利用與價值轉(zhuǎn)化正迎來前所未有的發(fā)展契機。

2024年9月國家數(shù)據(jù)局就《關(guān)于促進企業(yè)數(shù)據(jù)資源開發(fā)利用的意見》中明確提出：鼓勵企業(yè)采用數(shù)據(jù)空間、區(qū)塊鏈、隱私計算、匿名化等技術(shù)模式，以促進數(shù)據(jù)安全流動和高效利用。

2025年5月國家數(shù)據(jù)局綜合司印發(fā)了《數(shù)字中國建設(shè)2025年行動方案》其中強調(diào)以數(shù)據(jù)要素市場化改革為主線，構(gòu)建全國一體化數(shù)據(jù)市場，推動數(shù)字經(jīng)濟與城市全域數(shù)字化轉(zhuǎn)型。同時提升數(shù)字政務(wù)智能化和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施能力，強化人工智能等技術(shù)在更多場景落地?！缎袆臃桨浮愤M一步從體制機制、AI賦能、基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)與人才培養(yǎng)等八方面發(fā)力，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型與數(shù)字中國建設(shè)整體水平提升。正是在國家政策鼓勵數(shù)據(jù)安全流通、推動數(shù)據(jù)要素高效利用的大背景下，比亞迪保險公司率先在車險領(lǐng)域探索“隱私通信+智能洞察”融合應(yīng)用，希望以合規(guī)、安全、可分析的通話數(shù)據(jù)體系，重塑理賠服務(wù)模式。為落實這一目標，本項目將以政策提出的“數(shù)據(jù)要素化”“人工智能場景深化”“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施升級”為行動綱領(lǐng)，圍繞隱私號保護、通話過程治理與智能化洞察能力建設(shè)，打造一個可復(fù)用、可復(fù)制的理賠數(shù)字化標桿案例。

在汽車保險理賠服務(wù)中，尤其是在現(xiàn)場查勘、定損溝通、維修協(xié)調(diào)等高頻交互場景中，查勘員、合作修理廠或第三方服務(wù)商往往依賴個人手機號直接聯(lián)系車主，由此衍生出多重業(yè)務(wù)與合規(guī)挑戰(zhàn)：一方面，車主與服務(wù)人員的真實電話號碼雙向暴露，極易引發(fā)隱私泄露、電話騷擾，甚至被不法分子用于信息倒賣；另一方面，通話過程缺乏統(tǒng)一記錄，既無法留存服務(wù)過程證據(jù)，也難以對溝通質(zhì)量進行有效評估，一旦發(fā)生理賠爭議或投訴，往往“口說無憑”，責任難以厘清。此外，大量使用私人通信工具還導致通話費用不可控、服務(wù)行為不可追蹤、客戶體驗難以標準化，嚴重制約理賠服務(wù)的精細化管理和數(shù)字化升級。

面對這一行業(yè)共性難題，比亞迪保險公司于2025年啟動與點控云的戰(zhàn)略合作，將部分隱私號業(yè)務(wù)與洞察業(yè)務(wù)簽約給點控云進行。項目明確提出：必須將每一次通話轉(zhuǎn)化為可管理、可追溯、可分析的服務(wù)數(shù)據(jù)要素。項目以隱私保護為前提，以通話數(shù)據(jù)治理為核心，聯(lián)合我司構(gòu)建“理賠隱私號+智能洞察”一體化解決方案，旨在將原本分散、私密、非結(jié)構(gòu)化的語音交互，轉(zhuǎn)變?yōu)槭芸亍w檔、結(jié)構(gòu)化的高價值數(shù)據(jù)資產(chǎn)，在保障隱私安全的同時，激活通話數(shù)據(jù)在服務(wù)質(zhì)量評估、合規(guī)風控、客戶體驗優(yōu)化等方面的要素價值，為車險理賠場景下的數(shù)據(jù)要素化實踐提供可落地、可復(fù)制的行業(yè)樣板。

時間周期：

開始時間：2025年7月7日

中間重要時間節(jié)點：2025年9月20日

完結(jié)時間：2025年10月20日

數(shù)據(jù)要素價值需求

在汽車保險理賠業(yè)務(wù)中，查勘員與車主之間的每一次通話，本質(zhì)上是一組蘊含服務(wù)行為、客戶意圖、風險信號和業(yè)務(wù)語義的高價值數(shù)據(jù)要素。然而，在傳統(tǒng)模式下，這些數(shù)據(jù)長期處于“沉睡”或“流失”狀態(tài)：通信依賴私人手機，通話無錄音、無歸檔、無結(jié)構(gòu)化處理，導致數(shù)據(jù)“采不到、管不了、用不起來”。這不僅制約了服務(wù)質(zhì)量提升，也難以滿足監(jiān)管對銷售與服務(wù)行為“可回溯、可舉證、可問責”的要求。

為系統(tǒng)性釋放理賠通話數(shù)據(jù)的要素價值，本項目從車險業(yè)務(wù)實際出發(fā)，提出以下五方面核心需求：

1.實現(xiàn)服務(wù)數(shù)據(jù)“全量歸集、可信存證”的需求

理賠過程中的溝通內(nèi)容是服務(wù)合規(guī)與糾紛處理的關(guān)鍵證據(jù)。亟需通過技術(shù)手段，確保每一通查勘通話自動錄音、自動關(guān)聯(lián)案件號與人員身份，形成“一人一案一通一檔”的完整數(shù)據(jù)鏈，滿足《保險銷售行為可回溯管理暫行辦法》等監(jiān)管要求，并為后續(xù)爭議處理提供可信數(shù)據(jù)支撐。

2.推動語音數(shù)據(jù)“結(jié)構(gòu)化治理與資產(chǎn)化”的需求

原始語音是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，難以直接用于分析。需借助高精度ASR語音轉(zhuǎn)寫與說話人分離技術(shù)，將通話內(nèi)容轉(zhuǎn)化為可計算、可檢索、可標注的文本數(shù)據(jù)，并與理賠工單、客戶信息、查勘節(jié)點等結(jié)構(gòu)化字段融合，構(gòu)建車險理賠領(lǐng)域的專用數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

3.支撐服務(wù)質(zhì)量“智能化評估與閉環(huán)優(yōu)化”的需求

傳統(tǒng)洞察依賴人工抽查，覆蓋率低、主觀性強、反饋滯后。亟需通過AI洞察引擎，對全量通話自動識別標準話術(shù)執(zhí)行、違規(guī)用語、客戶情緒波動、關(guān)鍵業(yè)務(wù)確認等維度，實現(xiàn)100%覆蓋、毫秒級預(yù)警、自動化評分，推動服務(wù)質(zhì)量從“事后抽檢”向“事中干預(yù)+事前預(yù)防”演進。

4.保障隱私安全與數(shù)據(jù)合規(guī)“雙底線”的需求

通話數(shù)據(jù)涉及車主姓名、車牌、事故地點、聯(lián)系方式等敏感信息，在采集、存儲、使用過程中必須嚴守隱私保護紅線。需在確保真實號碼不暴露的前提下（通過AXYB隱私號架構(gòu)），實現(xiàn)“通信匿名化、數(shù)據(jù)脫敏化、訪問權(quán)限化”，做到“可用不可見、可管不可泄”，構(gòu)建合規(guī)安全的數(shù)據(jù)使用環(huán)境。

5.賦能車險運營“數(shù)據(jù)驅(qū)動決策”的需求

通話數(shù)據(jù)不僅用于業(yè)務(wù)合規(guī)洞察，還可反哺產(chǎn)品設(shè)計、流程優(yōu)化與風控模型。例如，通過分析高頻客戶疑問，優(yōu)化理賠指引話術(shù)；通過識別“定損爭議”關(guān)鍵詞，提前介入調(diào)解；通過統(tǒng)計查勘員溝通效率，輔助排班與培訓。唯有將通話數(shù)據(jù)深度融入運營閉環(huán)，才能真正釋放其作為生產(chǎn)要素的乘數(shù)效應(yīng)。

本項目正是圍繞上述需求，以隱私號為數(shù)據(jù)入口、以智能洞察為價值引擎，打通“通信→錄音→轉(zhuǎn)寫→分析→應(yīng)用”全鏈路，將原本私有、碎片、不可控的通話行為，轉(zhuǎn)化為保險公司可治理、可增值、可合規(guī)使用的高質(zhì)量數(shù)據(jù)要素，為車險行業(yè)數(shù)據(jù)要素化實踐提供可復(fù)制、可推廣的解決方案。

面臨挑戰(zhàn)

在推進理賠隱私通信與智能洞察深度融合的過程中，項目團隊識別出若干關(guān)鍵挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)具有典型的行業(yè)共性，直接影響通話數(shù)據(jù)作為要素的可用性、一致性與安全性：

1.通信與業(yè)務(wù)系統(tǒng)割裂，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)困難

隱私號平臺若無法與理賠核心系統(tǒng)深度打通，通話記錄難以自動綁定案件號、查勘員身份、客戶信息等關(guān)鍵業(yè)務(wù)字段，導致錄音“有聲無主”，無法支撐后續(xù)精準洞察或服務(wù)追溯。

2.隱私保護與客戶體驗存在天然張力

隱私號需在隱藏真實號碼的同時，確保高接通率與回撥可靠性。若號碼資源質(zhì)量不佳、路由策略不合理，易被終端標記為騷擾電話，或出現(xiàn)客戶回撥無法接通等問題，反而損害服務(wù)體驗。

3.語音數(shù)據(jù)處理能力不足，制約智能應(yīng)用落地

車險理賠場景語境復(fù)雜，包含大量專業(yè)術(shù)語（如“三者險”“代位追償”“定損清單”）、方言口音及環(huán)境噪聲。通用語音識別模型在此類場景下轉(zhuǎn)寫準確率低，直接影響洞察規(guī)則命中率與分析可信度。

4.洞察內(nèi)容的配置規(guī)則與業(yè)務(wù)強耦合，需高度定制化

保險行業(yè)對合規(guī)話術(shù)、風險提示、禁止用語等有嚴格監(jiān)管要求，通用洞察模型難以覆蓋車險理賠特有的業(yè)務(wù)邏輯。如何將監(jiān)管條款、公司制度轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行、可迭代的AI洞察規(guī)則，是技術(shù)落地的關(guān)鍵難點。

5.數(shù)據(jù)全生命周期安全合規(guī)要求高

通話內(nèi)容涉及車主身份、車輛信息、事故詳情等敏感數(shù)據(jù)，在采集、傳輸、存儲、分析各環(huán)節(jié)均需滿足《個人信息保護法》《金融數(shù)據(jù)安全分級指南》等法規(guī)要求，對平臺的數(shù)據(jù)脫敏、權(quán)限控制、審計追溯能力提出極高標準。

上述挑戰(zhàn)表明，僅提供基礎(chǔ)隱私號或簡單錄音功能，已無法滿足汽車保險公司在服務(wù)合規(guī)、體驗優(yōu)化與數(shù)據(jù)治理方面的綜合需求。必須通過通信能力、AI算法與業(yè)務(wù)理解的深度融合，構(gòu)建端到端的一體化解決方案。

數(shù)據(jù)處理

本項目以“一次理賠通話即一份數(shù)據(jù)資產(chǎn)”為核心理念，圍繞車險理賠業(yè)務(wù)流，構(gòu)建端到端的通話數(shù)據(jù)處理體系，實現(xiàn)從原始語音到結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)要素的高效轉(zhuǎn)化、治理與分發(fā)。

1.多源數(shù)據(jù)自動采集與業(yè)務(wù)強關(guān)聯(lián)

在隱私號通話建立并結(jié)束時，平臺自動采集完整話單（Call Detail Record, CDR），包括主被叫隱私號、真實號碼（加密存儲）、通話起止時間、通話時長、錄音文件地址等元數(shù)據(jù)。通過與保險公司理賠核心系統(tǒng)深度對接，系統(tǒng)實時將話單與案件編號、查勘員工號、客戶VIN碼、報案時間、理賠階段等關(guān)鍵業(yè)務(wù)字段自動綁定，確保每通錄音“有案可依、有人可溯、有時可查”。

2.語音數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理

依托高精度ASR引擎，平臺對通話錄音進行自動語音轉(zhuǎn)寫，支持普通話、主要方言及車險專業(yè)術(shù)語（如“交強險”“代勘”“殘值回收”）的識別優(yōu)化。通過聲紋分離技術(shù)，精準區(qū)分查勘員與客戶語音，生成雙軌結(jié)構(gòu)化文本。在此基礎(chǔ)上，系統(tǒng)自動提取以下核心數(shù)據(jù)元素：

服務(wù)行為標簽：是否使用標準開場白、結(jié)束語、風險提示；

風險信號標簽：是否出現(xiàn)“不賠”“自己修”“私下解決”等違規(guī)話術(shù)

客戶意圖標簽：咨詢定損進度、質(zhì)疑金額、表達不滿、確認維修方案等；

業(yè)務(wù)關(guān)鍵節(jié)點：損失確認完成、維修廠指定、賠付方案達成等。

3.智能洞察結(jié)果生成與標準化輸出

基于結(jié)構(gòu)化文本，智能洞察引擎依據(jù)預(yù)設(shè)的車險合規(guī)規(guī)則庫（如監(jiān)管話術(shù)要求、公司服務(wù)標準）進行全量分析，自動生成洞察報告，包含：

業(yè)務(wù)滿意度評分（如滿分100分）；

違規(guī)項明細（如“未告知免賠條款”）；

風險等級（高/中/低）；

關(guān)鍵片段定位（可直接跳轉(zhuǎn)錄音對應(yīng)時間點）。洞察結(jié)果以標準JSON格式輸出，包含案件ID、查勘員ID、通話時間、風險標簽、建議處理動作等字段，便于下游系統(tǒng)消費。

4.話單與洞察結(jié)果實時或延時推送至業(yè)務(wù)系統(tǒng)

為實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的閉環(huán)管理，平臺通過HTTPS API或消息隊列（如Kafka）將兩類關(guān)鍵數(shù)據(jù)實時推送至保險公司指定系統(tǒng)：

話單數(shù)據(jù)推送至理賠運營平臺，用于話費結(jié)算、人員效能分析、通信成本管控；

洞察結(jié)果推送至洞察管理系統(tǒng)或坐席績效平臺，觸發(fā)自動預(yù)警（如高風險會話告警）、納入績效考核、生成培訓任務(wù)。推送過程支持失敗重試、數(shù)據(jù)校驗與狀態(tài)回執(zhí)，確保數(shù)據(jù)不丟失、不重復(fù)、可追溯。

5.構(gòu)建車險理賠通話數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫

所有原始錄音、結(jié)構(gòu)化文本、標簽、洞察結(jié)果統(tǒng)一歸檔至“車險理賠通話數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫”。該資產(chǎn)庫按案件、人員、時間、場景等維度組織，支持全文檢索、多維統(tǒng)計與模型訓練，為投訴預(yù)測、服務(wù)優(yōu)化、反欺詐等高級應(yīng)用提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

6.數(shù)據(jù)分級分類與安全治理

依據(jù)《金融數(shù)據(jù)安全分級指南》，對通話數(shù)據(jù)實施分級管理：原始錄音與真實號碼列為L3級敏感數(shù)據(jù)，僅限授權(quán)審計使用；脫敏后文本與洞察標簽列為L2級，用于分析；聚合指標列為L1級，用于管理報表。所有數(shù)據(jù)訪問與推送均留痕審計，確?！翱捎貌豢梢?、可管不可泄”。

通過上述處理與分發(fā)機制，原本碎片化、非結(jié)構(gòu)化的理賠通話，被系統(tǒng)性轉(zhuǎn)化為可采集、可治理、可分析、可推送、可應(yīng)用的高質(zhì)量數(shù)據(jù)要素，真正實現(xiàn)從“通信記錄”到“服務(wù)資產(chǎn)”的躍遷。

數(shù)據(jù)技術(shù)與實施過程

本項目——比亞迪車險業(yè)務(wù)理賠系統(tǒng)：隱私號業(yè)務(wù)與智能洞察的整體解決方案，是一次將通信技術(shù)、人工智能與保險業(yè)務(wù)深度融合的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐。其核心目標是響應(yīng)國家關(guān)于數(shù)據(jù)要素市場化改革與人工智能深度應(yīng)用的號召，通過構(gòu)建“隱私通信+智能洞察”一體化解決方案，將原本分散、私密、非結(jié)構(gòu)化的理賠通話，系統(tǒng)性地轉(zhuǎn)化為可管理、可追溯、可分析的高價值數(shù)據(jù)資產(chǎn)（即數(shù)據(jù)要素）。

項目的實施過程和技術(shù)應(yīng)用緊密圍繞數(shù)據(jù)要素的“采、管、治、用、安”全生命周期展開，確保數(shù)據(jù)在安全合規(guī)的前提下，被高效采集、結(jié)構(gòu)化治理并釋放其業(yè)務(wù)價值。

1.核心技術(shù)平臺與架構(gòu)：數(shù)據(jù)要素的采集與治理入口

本項目由比亞迪保險公司與點控云聯(lián)合實施，點控云提供了兩個關(guān)鍵平臺來支撐數(shù)據(jù)要素的采集與智能治理：TNCS隱私號碼管理平臺和點控云智能洞察系統(tǒng)。項目的整體架構(gòu)體現(xiàn)了通信能力與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的深度融合，是實現(xiàn)通話數(shù)據(jù)要素化的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。

·TNCS隱私號碼管理平臺（數(shù)據(jù)采集與匿名化）

TNCS平臺是實現(xiàn)通信匿名化和全量數(shù)據(jù)采集的第一道關(guān)卡。它采用了AXYB隱私號架構(gòu)，確保了在查勘員、修理廠等服務(wù)人員與車主進行高頻交互時，雙方的真實手機號碼完全隱藏，零暴露。

AXYB隱私呼叫機制：TNCS平臺通過接口與比亞迪理賠系統(tǒng)深度對接，接收并管理AXYB綁定關(guān)系（即案件號、角色與臨時隱私號的關(guān)聯(lián)）。當查勘員（A）撥打給車主（B）時，通話通過隱私號（X）和中間號（Y）進行轉(zhuǎn)接。這種機制不僅保護了隱私，更重要的是，它將每一次通話行為自動化地與案件號等業(yè)務(wù)信息進行強關(guān)聯(lián)。

全量話單（CDR）采集：每通隱私號通話結(jié)束后，TNCS平臺立即生成完整的話單（CDR），包含通話起止時間、通話時長、主被叫隱私號及錄音文件地址等元數(shù)據(jù)。這些CDR記錄是后續(xù)一切數(shù)據(jù)要素治理的基礎(chǔ)，確保了服務(wù)過程的“全量歸集、可信存證”。

號碼資源管理：平臺管理著充足的隱私號碼資源池，并提供標準API用于號碼的綁定、更新和解綁，確保號碼資源的高效利用和業(yè)務(wù)的順暢運轉(zhuǎn)。同時，通過優(yōu)化的地區(qū)路由和路由策略，確保了98%以上的高接通率和99%以上的回撥成功率，克服了“隱私保護與客戶體驗存在天然張力”的挑戰(zhàn)。

·點控云智能洞察系統(tǒng)（數(shù)據(jù)治理與價值激活）

智能洞察系統(tǒng)是本項目的價值引擎，負責將TNCS平臺采集的原始語音數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化、可分析的高價值數(shù)據(jù)要素。

語音數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理：

高精度ASR引擎：系統(tǒng)采用針對車險理賠場景優(yōu)化的高精度ASR（自動語音識別）引擎，能夠準確識別包含“三者險”、“代位追償”、“殘值回收”等專業(yè)術(shù)語、方言口音及環(huán)境噪聲的復(fù)雜語境，克服了“語音數(shù)據(jù)處理能力不足”的挑戰(zhàn)。

聲紋分離技術(shù)：精準區(qū)分查勘員與客戶的語音，生成雙軌結(jié)構(gòu)化文本，這是后續(xù)進行角色行為分析的基礎(chǔ)。

語義標簽提取：基于轉(zhuǎn)寫文本，系統(tǒng)自動提取服務(wù)行為標簽、風險信號標簽、客戶意圖標簽以及業(yè)務(wù)關(guān)鍵節(jié)點等核心數(shù)據(jù)元素。

AI洞察引擎與規(guī)則庫：洞察引擎基于預(yù)設(shè)的車險合規(guī)規(guī)則庫（如監(jiān)管話術(shù)要求、公司服務(wù)標準）對全量結(jié)構(gòu)化文本進行分析。

定制化規(guī)則：針對保險行業(yè)對合規(guī)話術(shù)、風險提示的嚴格要求，系統(tǒng)支持高度定制化的洞察規(guī)則配置，將監(jiān)管條款和公司制度轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行、可迭代的AI規(guī)則，解決了“洞察內(nèi)容的配置規(guī)則與業(yè)務(wù)強耦合”的難點。

智能化評估：自動生成業(yè)務(wù)滿意度評分、違規(guī)項明細、風險等級和關(guān)鍵片段定位，實現(xiàn)了對全量通話的100%覆蓋和自動化評分。

標準化輸出：洞察結(jié)果以標準JSON格式輸出，包含案件ID、風險標簽、建議處理動作等，便于下游系統(tǒng)實時或延時消費。

2.實施過程與數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)：構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)閉環(huán)

項目的實施過程嚴格遵循了從基礎(chǔ)設(shè)施準備到全功能交付的系統(tǒng)化路徑，核心在于打通“通信→錄音→轉(zhuǎn)寫→分析→應(yīng)用”的全鏈路，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的全生命周期治理。

·前置準備與集成適配（數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)）

在具體實施前，項目進行了充分的前置準備，為數(shù)據(jù)要素的順暢流轉(zhuǎn)打下基礎(chǔ)。

號碼資源與通道準備：完成隱私號碼的申請、報備通路建立，以及號碼按照角色與場景規(guī)則的確定（如數(shù)量、城市分配等）。

接口集成與適配：重點是隱私號碼接口集成適配開發(fā)，確保TNCS平臺與比亞迪理賠核心系統(tǒng)能夠深度打通，解決“通信與業(yè)務(wù)系統(tǒng)割裂”的挑戰(zhàn)。這一集成是實現(xiàn)“多源數(shù)據(jù)自動采集與業(yè)務(wù)強關(guān)聯(lián)”的前提。

·核心系統(tǒng)集成與調(diào)試（數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)與質(zhì)量驗證）

具體實施階段，重點在于系統(tǒng)集成和質(zhì)量驗證。

賬戶開通與接口調(diào)試：完成測試與生產(chǎn)環(huán)境的賬戶開通，進行接口調(diào)試以確保AXYB綁定、CDR話單、錄音及洞察結(jié)果推送的實時性與準確性。

智能洞察系統(tǒng)配置：智能洞察系統(tǒng)集成并進行規(guī)則邏輯的配置，這是將業(yè)務(wù)要求轉(zhuǎn)化為AI生產(chǎn)力的關(guān)鍵步驟。

效果驗證：對綁定與解綁策略、撥打轉(zhuǎn)接準確性、通話清晰度、話單準確性和推送/錄音正確性進行嚴格驗證，確保了數(shù)據(jù)采集的高可用性和一致性。

·數(shù)據(jù)推送與資產(chǎn)庫構(gòu)建（數(shù)據(jù)要素的治理與分發(fā)）

項目實現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動的閉環(huán)管理，確保數(shù)據(jù)要素能夠快速反哺業(yè)務(wù)。

實時/延時推送：話單數(shù)據(jù)和洞察結(jié)果通過HTTPSAPI或消息隊列（Kafka）實時或延時推送至保險公司的理賠運營平臺和洞察管理系統(tǒng)。

話單數(shù)據(jù)：用于話費結(jié)算、人員效能分析和通信成本管控。

洞察結(jié)果：用于觸發(fā)自動預(yù)警（如高風險會話告警）、納入績效考核、生成培訓任務(wù)，推動服務(wù)質(zhì)量從“事后抽檢”向‘事中干預(yù)+事前預(yù)防’演進。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫建設(shè)：原始錄音、結(jié)構(gòu)化文本、標簽和洞察結(jié)果統(tǒng)一歸檔至“車險理賠通話數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫”。這個資產(chǎn)庫是支持全文檢索、多維統(tǒng)計與模型訓練的核心基礎(chǔ)，標志著數(shù)據(jù)從“通信記錄”到“服務(wù)資產(chǎn)”的躍遷。

3.數(shù)據(jù)要素價值的深度釋放與創(chuàng)新實踐

本項目成功驗證了“以隱私通信為入口、以智能分析為引擎、以數(shù)據(jù)治理為底座”的數(shù)據(jù)要素價值釋放路徑。通過系統(tǒng)性的技術(shù)應(yīng)用和實施過程，實現(xiàn)了通話數(shù)據(jù)從“沉睡”到“生產(chǎn)力”的跨越。

·強化服務(wù)質(zhì)量的智能化評估與優(yōu)化

傳統(tǒng)理賠服務(wù)的人工抽檢模式被徹底顛覆，實現(xiàn)了100%覆蓋率和300%的洞察效率提升。

毫秒級預(yù)警與風險控制：AI洞察引擎能夠自動識別高風險會話（如投訴傾向、違規(guī)話術(shù)）并實現(xiàn)毫秒級預(yù)警，平均預(yù)警響應(yīng)時間縮短至通話結(jié)束后5分鐘內(nèi)，使得業(yè)務(wù)管理能夠從“事后處理”轉(zhuǎn)向“事中干預(yù)”。

服務(wù)標準化與體驗提升：通過對全量通話的標準化話術(shù)執(zhí)行情況進行分析和糾偏，使得服務(wù)話術(shù)標準化率提升至95%。這直接提升了客戶對理賠溝通的專業(yè)性與透明度評價，推動NPS（凈推薦值）穩(wěn)步提升。

數(shù)據(jù)驅(qū)動的閉環(huán)優(yōu)化：洞察結(jié)果直接生成培訓任務(wù)，如通過分析高頻客戶疑問，優(yōu)化理賠指引話術(shù)；通過識別“定損爭議”關(guān)鍵詞，提前介入調(diào)解，真正將通話數(shù)據(jù)融入運營閉環(huán)，發(fā)揮其乘數(shù)效應(yīng)。

·構(gòu)建可復(fù)用、可增值的核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)

項目將累計結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)超XX億字的通話內(nèi)容，轉(zhuǎn)化為可復(fù)用、可增值的核心資產(chǎn)。

賦能高級智能應(yīng)用：基于結(jié)構(gòu)化文本、標簽和多維統(tǒng)計結(jié)果，資產(chǎn)庫支撐了5類以上的高級智能應(yīng)用：

坐席能力畫像：統(tǒng)計查勘員溝通效率和話術(shù)表現(xiàn)，輔助排班與培訓。

欺詐話術(shù)聚類：分析高風險通話特征，為反欺詐模型提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

區(qū)域服務(wù)短板分析：識別地域性或特定場景下的服務(wù)弱點，反哺產(chǎn)品設(shè)計和流程優(yōu)化。

培訓案例自動生成：篩選出優(yōu)秀或需要改進的通話片段，自動生成培訓素材。

·堅守隱私與合規(guī)的“雙底線”創(chuàng)新

在釋放數(shù)據(jù)價值的同時，項目嚴格遵循國家法規(guī)，構(gòu)建了合規(guī)、安全、可持續(xù)的數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)境。

數(shù)據(jù)分級分類治理：依據(jù)《金融數(shù)據(jù)安全分級指南》，對數(shù)據(jù)實施L3（原始敏感）、L2（脫敏分析）、L1（聚合指標）的分級管理。

“三位一體”安全機制：通過“通信匿名化+數(shù)據(jù)脫敏化+訪問權(quán)限化”機制，確?！翱捎貌豢梢?、可管不可泄”。原始錄音與真實號碼僅限授權(quán)審計使用，所有數(shù)據(jù)訪問與推送均留痕審計，對《個人信息保護法》等法規(guī)要求做出了安全可行的實踐樣板。

生態(tài)伙伴合作

華為云服務(wù)器支持

合作服務(wù)效果

本項目自上線以來，在保障隱私安全、提升服務(wù)質(zhì)效、釋放數(shù)據(jù)價值等方面取得顯著成效，形成可復(fù)制、可推廣的車險理賠數(shù)據(jù)要素應(yīng)用范式：

1.實現(xiàn)理賠通話100%隱私保護與全量留存

所有查勘員對外聯(lián)系均通過隱私號完成，真實號碼零暴露，全年未發(fā)生一起因通信導致的客戶信息泄露事件；累計歸檔理賠通話錄音超XX萬通，關(guān)聯(lián)案件覆蓋率100%，滿足監(jiān)管對服務(wù)行為“可回溯、可舉證”的合規(guī)要求。

2.智能洞察覆蓋率達100%，洞察效率提升300%

本項目通過AI洞察引擎實現(xiàn)全量通話自動分析，洞察覆蓋率提升至100%；人工復(fù)核工作量減少70%以上，高風險會話（如投訴傾向、違規(guī)話術(shù)）識別準確率達92%，平均預(yù)警響應(yīng)時間縮短至通話結(jié)束后5分鐘內(nèi)。

3.客戶服務(wù)體驗與滿意度雙提升

隱私號接通率穩(wěn)定在98%以上，客戶回撥成功率超99%，有效避免“聯(lián)系不上查勘員”問題；服務(wù)話術(shù)標準化率提升至95%，客戶對理賠溝通的專業(yè)性與透明度評價顯著提高，NPS（凈推薦值）穩(wěn)步提升。

4.通話數(shù)據(jù)成為可復(fù)用、可增值的核心資產(chǎn)

建成車險理賠通話數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫，累計結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)超XX億字，支撐5類以上智能應(yīng)用：包括坐席能力畫像、高意向客戶識別、區(qū)域服務(wù)短板分析、欺詐話術(shù)聚類、培訓案例自動生成等，推動數(shù)據(jù)從“成本項”轉(zhuǎn)變?yōu)椤吧a(chǎn)力”。

5.構(gòu)建合規(guī)、安全、可持續(xù)的數(shù)據(jù)應(yīng)用閉環(huán)

通過“通信匿名化+數(shù)據(jù)脫敏化+訪問權(quán)限化”三位一體機制，確保全流程符合《個人信息保護法》《金融數(shù)據(jù)安全分級指南》等法規(guī)要求；所有數(shù)據(jù)操作可審計、可追溯，為保險行業(yè)在強監(jiān)管環(huán)境下開展數(shù)據(jù)要素創(chuàng)新提供了安全可行的實踐樣板。

本項目的成功實施，不僅解決了汽車保險公司理賠通信中的隱私與洞察難題，更驗證了“以隱私通信為入口、以智能分析為引擎、以數(shù)據(jù)治理為底座”的數(shù)據(jù)要素價值釋放路徑，為金融、物流、出行等高頻服務(wù)行業(yè)提供了極具參考價值的落地范式。

關(guān)于企業(yè)

·點控云

點控云（北京）智能科技有限公司成立于2018年，是一家以AI、通訊技術(shù)為核心的企業(yè)，公司專注于為客戶提供新一代的智能全客服、智慧營銷的全媒體聯(lián)絡(luò)中心解決方案。

作為企業(yè)全媒體聯(lián)絡(luò)中心解決方案提供商，通過不斷的技術(shù)創(chuàng)新，先后推出面向企業(yè)服務(wù)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型方向的多維度產(chǎn)品。通過全場景產(chǎn)品矩陣為企業(yè)搭建完善的客戶服務(wù)體系，實現(xiàn)以服務(wù)為導向的智能化轉(zhuǎn)型，助力企業(yè)降本增效。

·比亞迪保險

深圳比亞迪財產(chǎn)保險有限公司（簡稱“比亞迪保險”）是經(jīng)中國銀保監(jiān)會批準設(shè)立的國內(nèi)四家專業(yè)互聯(lián)網(wǎng)保險公司之一，于2016年2月6日成立。目前，公司注冊資本金40億元，注冊地為深圳市，為比亞迪汽車工業(yè)有限公司旗下全資子公司。

比亞迪保險致力于以客戶為中心，秉承“競爭 務(wù)實 激情 創(chuàng)新”的核心價值觀，致力于運用互聯(lián)網(wǎng)思維，圍繞新能源汽車“車生態(tài)+人健康”，以“用技術(shù)創(chuàng)新，滿足人們對美好生活的向往”為使命，專注新能源，致力于成為綠色保險引領(lǐng)者。

★以上由點控云投遞申報的數(shù)據(jù)要素案例，最終將會角逐由金猿組委會×數(shù)據(jù)猿×上海大數(shù)據(jù)聯(lián)盟聯(lián)合推出的《2025中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)年度數(shù)據(jù)要素價值釋放案例》榜單/獎項。

該榜單最終將于1月上旬上海舉辦的“2025第八屆金猿大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展論壇——暨AI Infra & Data Agent趨勢論壇”現(xiàn)場首次揭曉榜單，并舉行頒獎儀式，歡迎報名蒞臨現(xiàn)場。