痛点：原来怎么干的

电话报案时专员要边听边录 20 多个字段，平均 12 分钟一单，高峰期客户排队，录入错误还会导致后续理赔反复。

做法：分几步改

  1. 客户口述内容转写后，模型抽取结构化字段（出险时间、地点、原因、损失描述、涉及人员）
  2. 缺失或矛盾的字段单独列出，提示专员追问
  3. 专员确认后写入核心系统，保留原始录音与转写稿作为证据
  4. 抽取置信度低的字段用黄色高亮，强制人工确认

效果：改完变成什么样

单通报案时长
12 分钟 → 约 7 分钟（含追问）
录入返工
字段缺失导致的返工下降约 60%
客户等待
高峰期排队时长明显缩短

可以直接抄的三条

  • 金融保险场景必须保留原始录音与转写稿，可追溯是底线
  • 「缺失字段提示」比「自动填满」更有价值
  • 置信度可视化，是把责任边界讲清楚的好办法
适用边界：该做法在本案例的规模与工具条件下成立，换到数据量更大、合规要求更严的场景需重新验证。 效果数字为案例方提供或访谈整理的参考值，不构成效果承诺。
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来源：保险科技案例整理，数据为案例方自述参考值
涉及工具：语音转写、大模型 API、核心系统　·　标签：理赔、信息抽取、语音