感知服务
汇聚符合接入条件的现有视频与音频数据。
核心智能产品
智视 · 窗口服务智能督导平台
大模型驱动 · 全量实时 · 智能闭环
让每一次服务更规范,让每一个问题更早发现
大模型驱动 · 全量实时 · 智能闭环,让每一份监管投入转化为服务质量的持续提升。
智视以多模态 AI 大模型为核心,将窗口服务中的行为规范、沟通质量、客户情绪与业务流程转化为可感知、可分析、可追踪、可改进的数据能力,帮助管理者从被动处理投诉走向主动预防风险,从人工抽检走向全量智能督导。
管好服务,不应该只靠抽查和投诉后的追责
- 看不全:窗口数量多、业务时段长、服务过程连续,有限的人工检查频次难以覆盖全部服务细节,看不到的问题就难以及时管理。
- 发现晚:服务态度、沟通误解或业务解释问题往往要演变为客户不满、形成投诉之后,管理者才开始介入,处置成本增加,客户体验受损。
- 改进难:检查记录、投诉台账与业务数据相互分散,难以形成对服务问题的系统分析,一线人员知道哪里被扣分,却未必知道如何改进。
- 决策难:哪些窗口需要增援、哪些业务容易引发争议、哪些服务规范需要加强培训,往往依赖经验判断,难以形成持续优化的管理机制。
监管的目标,不只是发现谁做得不够好,而是帮助每一个窗口把服务做得更好。
从“监督有没有问题”,走向“帮助服务持续变好”
智视希望改变的,不只是检查方式,而是窗口服务管理的工作模式。过去,管理者需要花费大量时间寻找问题、核实情况、整理记录和跟踪整改;现在,AI 可以协助识别服务过程中的异常信号,将分散的现场信息转化为结构化的服务质量数据,并推动问题进入提醒、处置、整改与复核流程,让管理者把更多精力投入风险预防、人员培养、服务优化与业务运营——让管理更有依据,让一线服务更有质量,让客户体验更有保障,让业务运营更有效率。
智视融合视频视觉理解、语音语义分析、行业知识与业务规则,对服务过程进行多维度分析:结合连续时间片段与业务语境降低瞬时误判风险,按现场网络、数据安全与算力条件评估边缘侧与集中式部署方案,并对重要告警提供人工复核与规则持续优化机制。真正有价值的智能督导,是让问题被看见、让风险被提前发现、让整改有人跟进、让服务持续进步,而不只是一个发现问题的工具。
一套完整的智能服务管理闭环
理解场景
结合服务语境、行业规范和业务知识理解服务过程。
识别风险
发现服务不规范、潜在冲突及异常行为等需要关注的情况。
协同处置
按照配置的告警策略通知相应管理人员。
跟踪整改
记录问题处理过程,支持复核、销项与复发追踪。
持续优化
基于审核反馈与运营数据优化规则和管理策略。
核心能力,让服务管理更进一步
每一项能力的价值,最终要回到纳管覆盖、服务质量、客户体验、运营效率、整改成效与系统效能等可衡量的业务结果上,帮助机构从抽样检查走向全量辅助感知、从规则匹配走向场景理解、从发现问题走向推动整改。具体识别效果、部署成本与响应时延,以实际环境测试和项目验收结果为准。
面向六大行业,提供具象化的管理方案
政务服务
面向市民服务中心、行政审批大厅、社保医保、公积金、不动产登记等场景,重点关注首问负责、服务用语与材料说明、排队高峰及群众不满信号,减少因解释不清、流程衔接不畅造成的重复跑动。
能源电力
面向电网营业厅、电力客户服务中心、综合能源服务网点等场景,关注业务受理话术、常见咨询服务与业务高峰负荷,辅助识别服务薄弱环节。
金融服务
面向银行柜台、保险服务网点、证券营业部等场景,关注服务话术、异常沟通信号与柜面服务连续性;涉及金融合规的具体判断,需结合适用法规、机构制度及人工审核机制。
医疗健康
面向医院挂号、导诊、医保结算、药店及体检中心等窗口,关注导诊与服务引导规范、排队高峰与服务沟通异常,辅助改善高峰期运营安排。
交通出行
面向铁路、民航、公交地铁、车管所、高速公路服务中心等场景,关注票务咨询规范、高峰时段窗口压力与异常事件提示,优化窗口资源配置。
教育文化
面向高校学生事务中心、教育行政窗口、图书馆、文化场馆等场景,关注咨询接待规范、业务引导与高峰接待连续性,提升师生与公众办事体验。
让服务更有温度,让管理更有依据
真正的智能监管,不是增加一双盯着员工的眼睛,而是帮助管理者及时发现问题、帮助一线人员提升能力、帮助业务流程不断优化。从现状评估与场景配置起步,经试点验证进入闭环运营,再依据试点结果逐步推广到更多窗口与网点——从人工抽检走向智能感知,从被动处置走向主动预防,从发现问题走向服务提升。
智能猿 · 智视·窗口服务智能督导平台
大模型驱动 · 全量实时 · 智能闭环