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　　中文摘要：本案例详细阐述了长江证券打造的“大模型客服智能质检”业务解决方案。面对金融市场合规风控严格、人工质检局限以及传统NLP智能质检产品规则复杂、难以溯源等难点，本案例通过兼具大模型与小模型优势的智能质检方案，构建多模态数据接入体系，打造智能质检模型矩阵，部署大模型质检系统，对全量服务内容进行“大模型语义质检+小模型规则质检”，有效解决了传统质检难以识别复杂语义场景的问题，并结合持续的运营管理，使质检准确率提升到满足业务运营实操要求，促进了业务运营效率及合规质量提升，优化了客户体验。

　　目前，公司已建成涵盖证券经纪、投资银行、资产管理、基金、期货、私募股权投资、另类投资和海外业务等领域的证券金融控股集团架构，旗下拥有长江保荐、长江资管、长江资本、长江创新投资、长江期货、长证国际、长信基金等7家全资和控参股子公司，深度拓展国内业务市场，同时依托在港子公司不断扩大国际业务网络。截至2025年上半年，公司在全国31个省、自治区、直辖市共160个城市设立了32家证券分公司、247家证券营业部和21家期货分支机构。

　　长江证券积极践行科技驱动战略，推进智慧运营体系建设，客服智能化应用建设及运营一直走在同业前列。2018年，在证券行业首批推出智能文本机器人客服服务；2020年，行业内首家上线智能语音导航机器人系统，2022年，上线静默坐席、预占式外呼、在线年，升级智能外呼系统，开启智能外呼服务；2024年启动大模型智能质检系统建设，2025年投产运营，是行业内首家上线的大模型智能客服质检系统。经过数年发展和积累，公司在客服运营方面已经构建起较为完备的智能化产品矩阵，促进业务运营效率和质量不断提升。

　　从自然语言处理技术原理看，传统基于规则引擎和关键词匹配的质检方案，本质上是“语义碎片化处理”模式，规则配置运营操作复杂、工作量大，质检项覆盖率有限，上下文关联质检能力弱，在面对证券行业特有的复杂语义场景时力不从心。例如客户表述“这个产品好像能保本”，传统NLP质检因缺乏上下文语义理解能力，无法识别“好像”背后可能存在营销人员此前曾有误导性提示，对于客户回复前后矛盾、关键信息未确认等合规风险隐患，识别检出度更低。

　　基于证券行业在客户服务运营质量管理中面临的合规要求提升、人工抽检局限性大、传统NLP智能质检不足等问题，长江证券在建设智能质检系统时，采取了融合大模型语义理解与小模型规则质检优势，提升复杂语义场景识别能力的策略，打造大模型智能质检能力，结合业务场景复杂程度，找到切入点，逐渐深入，实现全量化、自动化、智能化的“大模型语义质检+小模型规则质检”，排查业务合规风险，提升服务运营质量，实现效果与性能双重保障。

　　长江证券大模型智能质检系统的落地，实现了从传统抽样质检向智能化全量质检的质的飞跃，通过深度融合大模型语义理解能力与证券业务场景，在质检覆盖维度实现从“抽样覆盖”到“全量数据监控”的跨越，在精准度层面达成从“规则匹配”到“语义洞察”的升级，在效率维度完成从“人工滞后处理”到“实时智能响应”的革新。其核心成效在于，通过技术革新降低合规风险与运营成本，依托智能升级提升客户体验与数据资产价值，构建符合行业合规要求、业务实际需求的智能质检解决方案。该案例为证券行业探索AI应用提供了实践范本，具有广泛的推广与复制价值。