近年来人工智能不断地发展，深度学习能力是人工智能不断发展的重要能力之一，而大模型的出现是人工智能发展到一定阶段重要显现。在过去，AI智能质检可以流程化工作，快速处理大量的数据，较少人工带来的错误，提升服务和产品的品质，已经成为企业的客服部门必不可少的工具，不仅改善了服务体验，提升了企业日常运营的效率。如今，随着人工智能技术在垂直领域不断地探索和发展，大模型下的智能质检系统的能力进一步升级，其识别准确地和效率进一步大幅度得到提升。
1.数据驱动，自主学习
大模型加持下的智能质检具有深度学习和自适用技术能力。通过对呼叫中心的数据分析和挖掘，可以结合客户前后的对话来理解意图，具有一定的逻辑推理能力，从而提升智能质检的精准度。
2.高效的自动评估和反馈
与AI智能质检相比，大模型下的智能质检具有更高效的自动评估与反馈的能力。大模型训练下的智能质检系统，通过多层次上下文理解推理能力，可以更好地理解对话中的依赖关系和语境信息，不仅可以全量分析对话数据，还可以在复杂的语境和语义中推理出更丰富的语义信息，填补AI质检中存在的不足，并可以根据预设的指标进行评估。这样不仅进一步节省了时间和企业人力成本，还可以提供更准确和连贯的预测结果。
3.迁移的学习能力
大模型训练下的智能质检系统，在解决问题和管理知识方面展现非常卓越的能力。大模型下的智能质检具有较强的迁移学习能力，可以在不同任务之间共享学习到的知识。在实际应用中，大模型下的质检能够自动检索和分析海量的知识库和历史数据寻找最佳答案，还可以在知识库和历史数据中进行预训练，并通过参数微调来优化目标任务，进而为客户提供更加准确的解决方案，从而提升客服人员的工作效率，优化服务体验，让整个服务更加地智能化和高效化。
智能质检是企业提高自身服务质量重要的“抓手”。汉云通信大模型下的智能质检，不仅可以灵活地制定质检规则，全量质检数据等，还可以通过深度学习能力，高效的评估与反馈，矫正质检数据参数，从而进一步提高质检的准确率，让客服质检更加智能与便捷，进一步提升质检效率，提升服务的能力。
