大模型录音文件风险识别系统
案例介绍
呼叫中心与客服场景每天会产生大量录音，传统"人工抽检"的质检方式覆盖率低、响应慢，难以发现服务态度、合规、诱导、泄密等风险。ARS 通过自动化转写 + 规则 + 大模型的组合，实现 7x24 小时的全量录音风险扫描，对命中风险的通话自动推送工单系统，形成闭环处置。转写环节采用讯飞离线转写引擎，原生支持双声道自动识别并返回角色标签，无需额外的声道拆分处理。
## 2. 项目目标
- 接收录音平台推送的录音文件与随录数据。
- 调用讯飞离线转写引擎获取带角色标签的识别文本（引擎直接支持双声道自动识别）。
- 结合"规则引擎 + 大模型上下文理解"判定通话是否存在风险。
- 对存在风险的通话自动对接工单系统，附带完整证据链。
- 在高并发场景下具备削峰填谷与对 ASR 并发上限的精细化调度能力。
大模型录音文件风险识别系统
案例介绍
## 1. 项目背景
呼叫中心与客服场景每天会产生大量录音，传统"人工抽检"的质检方式覆盖率低、响应慢，难以发现服务态度、合规、诱导、泄密等风险。ARS 通过自动化转写 + 规则 + 大模型的组合，实现 7x24 小时的全量录音风险扫描，对命中风险的通话自动推送工单系统，形成闭环处置。转写环节采用讯飞离线转写引擎，原生支持双声道自动识别并返回角色标签，无需额外的声道拆分处理。
## 2. 项目目标
- 接收录音平台推送的录音文件与随录数据。
- 调用讯飞离线转写引擎获取带角色标签的识别文本（引擎直接支持双声道自动识别）。
- 结合"规则引擎 + 大模型上下文理解"判定通话是否存在风险。
- 对存在风险的通话自动对接工单系统，附带完整证据链。
- 在高并发场景下具备削峰填谷与对 ASR 并发上限的精细化调度能力。
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