在企業運營數字化轉型的浪潮中,視頻數據的規模與日俱增,在金融服務、執法記錄、政務服務、工業質檢等眾多關鍵領域,視頻都承載著重要信息。

　　面對復雜場景時,傳統質檢的三大短板:

　　•  傳統小模型只能處理固定場景的簡單動作識別,當遇到光線變化或非常規行為時往往失效;

　　•  每個新場景都需要投入大量人力進行數據采集和標注,訓練成本居高不下;

　　•  傳統小模型準確率有限,在一些場景很達到目標準確率,如簽字動作。

　　中關村科金得助智能質檢系統以大模型技術為核心,帶來顛覆性突破:

　　•  場景泛化能力‌:大模型技術突破傳統小模型固定場景限制,檢測范圍更加廣泛,目前無明顯邊界限制;

　　•  成本效率革新‌:通用模型減少90%以上數據標注需求,無需針對每個場景一一進行訓練。

　　•  質檢準召率顯著提升:針對小模型準召率低的場景,大模型效果顯著提升。

　　得助智能質檢系統基于中關村科金自研的得助大模型平臺打造,能完成跨場景分析,不僅覆蓋了雙錄視頻質檢場景等基礎需求,更能精準捕捉異常行為、服務不當、設施隱患等復雜情況。

　　以酒店的接待禮儀場景質檢為例,系統可精準識別問候、引領、電梯服務中的規范與違規行為,從捕捉未打招呼的疏漏,到甄別標準鞠躬的細節,得助智能質檢系統構建起“識別 - 預警 - 處置”閉環管理體系,違規行為識別準確率提升至98.7%,推動企業從被動應對轉向主動預防,持續提升服務質量。

　　1.檢測項:問候禮儀-反例;檢測內容:檢測視頻中是否出現該接待人員遇到客人,沒有停下腳步打招呼的情況;

　　2.檢測項:問候禮儀-正例;檢測內容:檢測該接待人員遇到客人時,是否駐足、側身、微笑、鞠躬問候;

　　3.檢測項:引領禮儀-反例;檢測內容:檢測該接待人員在引領客服時,是否存在只顧著向前走,不關注客人狀態的情況;

　　4.檢測項:引領禮儀-正例;檢測內容:檢測該接待人員在引領客戶時,是否與客人同速前進,并側身45度與客人互動;

　　5.檢測項:電梯禮儀-反例;檢測內容:檢測該人員的引導客戶進電梯時,是否存在電梯到了,扭頭就走的情況;

　　6.檢測項:電梯禮儀-正例;檢測內容:檢測該人員的引導客戶進電梯時,是否為客人指引并用手護住電梯,進電梯后行鞠躬禮

　　此外,視頻質檢在執法記錄、政務大廳、柜臺辦理、安檢等場景也有著廣泛的應用價值,正加速在金融、零售、公共服務等領域落地應用。在監獄場景,通過大模型輔助監管在押人員行為,實時識別異常動態并觸發報警機制;在港口與工廠場景,視頻大模型通過實時監測生產流程,提前預警危險隱患,筑牢安全防線;連鎖門店則借助視頻分析客流分布與服務細節,優化人效管理與服務流程;金融直播場景中,系統可實時識別 “承諾保本”“推薦股票” 等違規話術,精準防范監管風險。

　　隨著大模型技術持續迭代,視頻質檢正從單一功能工具逐步升級為企業數字化管理的核心基礎設施,為各行業提供全流程、智能化、低成本的解決方案,助力企業降本增效。