视频数据在关键领域的应用 - 视频数据在金融服务、执法记录、政务服务、工业质检等关键领域承载重要信息 [1] 传统质检的短板 - 传统小模型只能处理固定场景的简单动作识别，遇到光线变化或非常规行为时失效 [2] - 每个新场景需投入大量人力进行数据采集和标注，训练成本高 [2] - 传统小模型准确率有限，在签字动作等场景难以达到目标准确率 [2] 得助智能质检系统的突破 - 大模型技术突破传统小模型固定场景限制，检测范围更广，无明显边界限制 [3] - 通用模型减少90%以上数据标注需求，无需针对每个场景单独训练 [3] - 大模型显著提升质检准召率，解决小模型准召率低的问题 [3] - 系统基于得助大模型平台，可完成跨场景分析，覆盖双录视频质检及复杂情况识别 [3] 酒店接待礼仪场景的应用案例 - 系统精准识别问候、引领、电梯服务中的规范与违规行为 [3] - 违规行为识别准确率提升至98.7%，构建"识别-预警-处置"闭环管理体系 [3] - 具体检测项包括问候礼仪、引领礼仪、电梯礼仪的正反例识别 [3] 视频质检的多行业应用 - 在执法记录、政务大厅、柜台办理、安检等场景广泛应用 [3] - 金融、零售、公共服务等领域加速落地应用 [3] - 监狱场景实时识别在押人员异常动态并触发报警 [3] - 港口与工厂场景实时监测生产流程，预警危险隐患 [3] - 连锁门店分析客流分布与服务细节，优化人效管理 [3] - 金融直播场景实时识别"承诺保本""推荐股票"等违规话术 [3] 视频质检的未来趋势 - 大模型技术推动视频质检从单一功能工具升级为企业数字化管理的核心基础设施 [4] - 为各行业提供全流程、智能化、低成本的解决方案，助力降本增效 [4]

证券行业合规管理升级 - 证券公司正利用新科技全面升级合规管理体系，为业务高质量发展注入合规新动能 [1] - 华福证券与中关村科金合作打造证券行业垂类大模型智能质检系统，通过AI大模型技术创新突破传统小模型质检瓶颈 [1] 传统小模型质检模式的困境 - 运营效率低下：需对20余项质检点逐一配置，单个模型搭建耗时2人天且需持续优化 [2] - 难以有效监督"分层展业"质检场景 [2] - 准确率和召回率较低，无法全面规避风险 [2] 大模型智能质检系统的核心能力 - "券商通用违规"智能体：1个智能体即可精准捕捉20余类违规点，如暗示返佣、不当承诺等 [3] - "分层展业违规"智能体：结合客服资质信息与大模型语义理解，解决分层展业质检难题 [3] - 全量数据处理中枢：每日覆盖5万条会话，模型迭代周期缩短至3天，准确率和召回率显著提升 [3] 大模型质检的行业升级 - 中关村科金推动大模型质检向"全行业、多模态、高合规"方向升级 [4] - 得助智能质检已覆盖金融、汽车、医疗、电商等30+行业场景，支持跨领域规则敏捷部署 [4] - 基于"语音+文本+视频"三模融合技术实现全量数据解析与价值挖掘 [4] - 支持百亿级参数模型私有化部署，敏捷响应监管规则更新 [4]