比亚迪车险业务理赔系统——心事号业务与智能洞悉的合座处置有贪图

点控云案例

该数据身分案例由点控云送达并参与金猿组委会×数据猿×上海大数据定约共同推出的《2025中国大数据产业年度数据身分价值开释案例》榜单/奖项评比。

跟着国度层面抓续激动数据身分商场化立异与东说念主工智能深度应用，企业数据资源的合规利用与价值滚动正迎来前所未有的发展机会。

2024年9月国度数据局就《对于促进企业数据资源开发利用的倡导》中明确提议：饱读舞企业聘用数据空间、区块链、心事计较、匿名化等技能模式，以促进数据安全流动和高效利用。

2025年5月国度数据局概括司印发了《数字中国开拓2025年行径有贪图》其中强调以数据身分商场化立异为干线，构建寰球一体化数据商场，推动数字经济与城市全域数字化转型。同期进步数字政务智能化和数字基础依次才略，强化东说念主工智能等技能在更多场景落地。《行径有贪图》进一步从体制机制、AI赋能、基础依次、数据产业与东说念主才培养等八方面发力，加快数字化转型与数字中国开拓合座水平进步。恰是在国度政策饱读舞数据安全畅达、推动数据身分高效利用的大配景下，比亚迪保障公司领先在车险限度探索“心事通讯+智能洞悉”交融应用，但愿以合规、安全、可分析的通话数据体系，重塑理赔服务模式。为落实这一想法，本技俩将以政策提议的“数据身分化”“东说念主工智能场景潜入”“数字基础依次升级”为行径纲目，围绕心事号保护、通话过程治理与智能化洞悉才略开拓，打造一个可复用、可复制的理赔数字化标杆案例。

在汽车保障理赔服务中，尤其是在现场查勘、定损辩论、维修和洽等高频交互场景中，查勘员、和洽修理厂或第三方服务商雷同依赖个东说念主手机号凯旋有关车主，由此繁衍出多重业务与合规挑战：一方面，车主与服务东说念主员的真实电话号码双向高慢，极易激发心事败露、电话侵扰，致使被违警分子用于信息倒卖；另一方面，通话过程枯竭并吞记载，既无法留存服务过程凭证，也难以对辩论质地进行有用评估，一朝发生理赔争议或投诉，雷同“口说无凭”，背负难以厘清。此外，大量使用私东说念主通讯器用还导致通话用度不成控、服务步履不成跟踪、客户体验难以圭表化，严重制约理赔服务的密致化经管和数字化升级。

面对这一排业共性难题，比亚迪保障公司于2025年启动与点控云的策略和洽，将部分神事号业务与洞悉业务签约给点控云进行。技俩明确提议：必须将每一次通话滚动为可经管、可追想、可分析的服务数据身分。技俩以心事保护为前提，以通话数据治理为中枢，合资我司构建“理赔心事号+智能洞悉”一体化处置有贪图，旨在将本来散布、巧妙、非结构化的语音交互，调整为受控、存档、结构化的高价值数据钞票，在保障心事安全的同期，激活通话数据在服务质地评估、合规风控、客户体验优化等方面的身分价值，为车险理赔场景下的数据身分化实践提供可落地、可复制的行业样板。

时辰周期：

运转时辰：2025年7月7日

中间痛苦时辰节点：2025年9月20日

完结时辰：2025年10月20日

数据身分价值需求

在汽车保障理赔业务中，查勘员与车主之间的每一次通话，骨子上是一组蕴含服务步履、客户意图、风险信号和业务语义的高价值数据身分。但是，在传统模式下，这些数据恒久处于“千里睡”或“流失”状况：通讯依赖私东说念主手机，通话无灌音、无存档、无结构化处理，导致数据“采不到、管不了、用不起来”。这不仅制约了服务质地进步，也难以知足监管对销售与服务步履“可回溯、可举证、可问责”的要求。

为系统性开释理赔通话数据的身分价值，本技俩从车险业求履行动身，提议以下五方面中枢需求：

1.结束服务数据“全量归集、实在存证”的需求

理赔过程中的辩论内容是服务合规与纠纷处理的重要凭证。亟需通过技能技能，确保每一通查勘通话自动灌音、自动关联案件号与东说念主员身份，酿成“一东说念主一案一通一档”的齐备数据链，知足《保障销售步履可回溯经管暂行办法》等监管要求，并为后续争议处理提供实在数据撑抓。

2.推动语音数据“结构化治理与钞票化”的需求

原始语音口角结构化数据，难以凯旋用于分析。需借助高精度ASR语音转写与言语东说念主分离技能，将通话内容滚动为可计较、可检索、可标注的文本数据，并与理赔工单、客户信息、查勘节点等结构化字段交融，构建车险理赔限度的专用数据钞票。

3.撑抓服务质地“智能化评估与闭环优化”的需求

传统洞悉依赖东说念主工抽查，障翳率低、主不雅性强、反馈滞后。亟需通过AI洞悉引擎，对全量通话自动识别圭表话术施行、违法用语、客户情谊波动、重要业务阐述等维度，结束100%障翳、毫秒级预警、自动化评分，推动服务质地从“过后抽检”向“事中搅扰+事先驻扎”演进。

4.保障心事安全与数据合规“双底线”的需求

通话数据波及车主姓名、车牌、事故我点、有关阵势等明锐信息，在网罗、存储、使用过程中必须严守心事保护红线。需在确保真实号码不高慢的前提下（通过AXYB心事号架构），结束“通讯匿名化、数据脱敏化、访谒权限化”，作念到“可用不成见、可管不成泄”，构建合规安全的数据使用环境。

5.赋能车险运营“数据驱动决策”的需求

通话数据不仅用于业务合规洞悉，还可反哺居品想象、进程优化与风控模子。举例，通过分析高频客户疑问，优化理赔相易话术；通过识别“定损争议”重要词，提前介入融合；通过统计查勘员辩论效率，赞成排班与培训。只消将通话数据深度融入运营闭环，才智的确开释其算作坐褥身分的乘数效应。

本技俩恰是围绕上述需求，以心事号为数据进口、以智能洞悉为价值引擎，买通“通讯→灌音→转写→分析→应用”全链路，将本来独到、碎屑、不成控的通话步履，滚动为保障公司可治理、可升值、可合规使用的高质地数据身分，为车险行业数据身分化实践提供可复制、可推论的处置有贪图。

濒临挑战

在激动理赔心事通讯与智能洞悉深度交融的过程中，技俩团队识别出多少重要挑战，这些挑战具有典型的行业共性，凯旋影响通话数据算作身分的可用性、一致性与安全性：

1.通讯与业务系统割裂，数据关联困难

心事号平台若无法与理赔中枢系统深度买通，通话记载难以自动绑定案件号、查勘员身份、客户信息等重要业务字段，导致灌音“有声无主”，无法撑抓后续精确洞悉或服务追想。

2.心事保护与客户体验存在自然张力

心事号需在荫藏真实号码的同期，确保高接通率与回拨可靠性。若号码资源质地欠安、路由策略不对理，易被末端秀雅为侵扰电话，或出现客户回拨无法接通等问题，反而毁伤服务体验。

3.语音数据处理才略不及，制约智能应用落地

车险理赔场景语境复杂，包含大量专科术语（如“三者险”“代位追偿”“定损清单”）、方言口音及环境噪声。通用语音识别模子在此类场景下转写准确率低，凯旋影响洞悉礼貌掷中率与分析实在度。

4.洞悉内容的配置礼貌与业务强耦合，需高度定制化

保障行业对合规话术、风险教唆、不容用语等有严格监管要求，通用洞悉模子难以障翳车险理赔特有的业务逻辑。奈何将监管条目、公司轨制滚动为可施行、可迭代的AI洞悉礼貌，是技能落地的重要难点。

5.数据全人命周期安全合规要求高

通话内容波及车主身份、车辆信息、事故细目等明锐数据，在网罗、传输、存储、分析各关节均需知足《个东说念主信息保护法》《金融数据安全分级指南》等律例要求，对平台的数据脱敏、权限戒指、审计追想才略提议极高圭表。

上述挑战标明，仅提供基础心事号或简便灌音功能，已无法知足汽车保障公司在服务合规、体验优化与数据治理方面的概括需求。必须通过通讯才略、AI算法与业务意会的深度交融，构建端到端的一体化处置有贪图。

数据处理

本技俩以“一次理赔通话即一份数据钞票”为核情绪念，围绕车险理赔业务流，构建端到端的通话数据处理体系，结束从原始语音到结构化数据身分的高效滚动、治理与分发。

1.多源数据自动网罗与业务强关联

在心事号通话建立并收尾时，平台自动网罗齐备话单（Call Detail Record, CDR），包括主被叫心事号、真实号码（加密存储）、通话起止时辰、通话时长、灌音文献地址等元数据。通过与保障公经理赔中枢系统深度对接，系统及时将话单与案件编号、查勘职工号、客户VIN码、报案时辰、理赔阶段等重要业务字段自动绑定，确保每通灌音“有案可依、有东说念主可溯、偶然可查”。

2.语音数据结构化处理

依托高精度ASR引擎，平台对通话灌音进行自动语音转写，支抓等座谈、主要方言及车险专科术语（如“交强险”“代勘”“残值回收”）的识别优化。通过声纹分离技能，精确差异查勘员与客户语音，生成双轨结构化文本。在此基础上，系统自动提真金不怕火以下中枢数据元素：

业务重要节点：耗费阐述完成、维修厂指定、赔付有贪图达成等。

3.智能洞悉闭幕生成与圭表化输出

基于结构化文本，智能洞悉引擎依据预设的车险合规礼貌库（如监管话术要求、公司服务圭表）进行全量分析，自动生成洞悉敷陈，包含：

业务欢欣度评分（如满分100分）；

违法项明细（如“未奉告免赔条目”）；

风险品级（高/中/低）；

重要片断定位（可凯旋跳转灌音对适时辰点）。洞悉闭幕以圭表JSON局势输出，包含案件ID、查勘员ID、通话时辰、风险标签、建议处理动作等字段，便于下流系统消耗。

4.话单与洞悉闭幕及时或延时推送至业务系统

为结束数据驱动的闭环经管，平台通过HTTPS API或音讯部队（如Kafka）将两类重要数据及时推送至保障公司指定系统：

话单数据推送至理赔运营平台，用于话费结算、东说念主员遵守分析、通讯成本管控；

洞悉闭幕推送至洞悉经管系统或坐席绩效平台，触发自动预警（如高风险会话告警）、纳入绩效侦探、生成培训任务。推送过程支抓失败重试、数据校验与状况回执，确保数据不丢失、不重迭、可追想。

5.构建车险理赔通话数据钞票库

通盘原始灌音、结构化文本、标签、洞悉闭幕并吞存档至“车险理赔通话数据钞票库”。该钞票库按案件、东说念主员、时辰、场景等维度组织，支抓全文检索、多维统计与模子覆按，为投诉斟酌、服务优化、反欺骗等高档应用提供数据基础。

6.数据分级分类与安全治理

依据《金融数据安全分级指南》，对通话数据实施分级经管：原始灌音与真实号码列为L3级明锐数据，仅限授权审计使用；脱敏后文本与洞悉标签列为L2级，用于分析；团聚目的列为L1级，用于经管报表。所罕有据访谒与推送均留痕审计，确保“可用不成见、可管不成泄”。

通过上述处理与分发机制，本来碎屑化、非结构化的理赔通话，被系统性滚动为可网罗、可治理、可分析、可推送、可应用的高质地数据身分，的确结束从“通讯记载”到“服务钞票”的跃迁。

数据技能与实施过程

本技俩——比亚迪车险业务理赔系统：心事号业务与智能洞悉的合座处置有贪图，是一次将通讯技能、东说念主工智能与保障业务深度交融的数字化转型实践。其中枢想法是反映国度对于数据身分商场化立异与东说念主工智能深度应用的敕令，通过构建“心事通讯+智能洞悉”一体化处置有贪图，将本来散布、巧妙、非结构化的理赔通话，系统性地滚动为可经管、可追想、可分析的高价值数据钞票（即数据身分）。

技俩的实施过程和技能应用紧密围绕数据身分的“采、管、治、用、安”全人命周期张开，确保数据在安全合规的前提下，被高效网罗、结构化治理并开释其业务价值。

1.中枢技能平台与架构：数据身分的网罗与治理进口

本技俩由比亚迪保障公司与点控云合资实施，点控云提供了两个重要平台来撑抓数据身分的网罗与智能治理：TNCS心事号码经管平台和点控云智能洞悉系统。技俩的合座架构体现了通讯才略与业务系统的深度交融，是结束通话数据身分化的重要基础依次。

·TNCS心事号码经管平台（数据网罗与匿名化）

TNCS平台是结束通讯匿名化和全量数据网罗的第通盘关卡。它聘用了AXYB心事号架构，确保了在查勘员、修理厂等服务东说念主员与车主进行高频交互时，两边的真实手机号码十足荫藏，零高慢。

AXYB心事招呼机制：TNCS平台通过接口与比亚迪理赔系统深度对接，给与并经管AXYB绑定考虑（即案件号、脚色与临时心事号的关联）。当查勘员（A）拨打给车主（B）时，通话通过心事号（X）和中间号（Y）进行转接。这种机制不仅保护了心事，更痛苦的是，它将每一次通话步履自动化地与案件号等业务信息进行强关联。

全量话单（CDR）网罗：每通心事号通话收尾后，TNCS平台立即生成齐备的话单（CDR），包含通话起止时辰、通话时长、主被叫心事号及灌音文献地址等元数据。这些CDR记载是后续一切数据身分治理的基础，确保了服务过程的“全量归集、实在存证”。

号码资源经管：平台经管着满盈的心事号码资源池，并提供圭表API用于号码的绑定、更新息争绑，确保号码资源的高效利用和业务的顺畅运转。同期，通过优化的地区路由和路由策略，确保了98%以上的高接通率和99%以上的回拨到手率，克服了“心事保护与客户体验存在自然张力”的挑战。

·点控云智能洞悉系统（数据治理与价值激活）

智能洞悉系统是本技俩的价值引擎，肃穆将TNCS平台网罗的原始语音数据滚动为结构化、可分析的高价值数据身分。

语音数据结构化处理：

高精度ASR引擎：系统聘用针对车险理赔场景优化的高精度ASR（自动语音识别）引擎，或者准确识别包含“三者险”、“代位追偿”、“残值回收”等专科术语、方言口音及环境噪声的复杂语境，克服了“语音数据处理才略不及”的挑战。

声纹分离技能：精确差异查勘员与客户的语音，生成双轨结构化文本，这是后续进行脚色步履分析的基础。

语义标签提真金不怕火：基于转写文本，系统自动提真金不怕火服务步履标签、风险信号标签、客户意图标签以及业务重要节点等中枢数据元素。

AI洞悉引擎与礼貌库：洞悉引擎基于预设的车险合规礼貌库（如监管话术要求、公司服务圭表）对全量结构化文本进行分析。

定制化礼貌：针对保障行业对合规话术、风险教唆的严格要求，系统支抓高度定制化的洞悉礼貌配置，将监管条目和公司轨制滚动为可施行、可迭代的AI礼貌，处置了“洞悉内容的配置礼貌与业务强耦合”的难点。

智能化评估：自动生成业务欢欣度评分、违法项明细、风险品级和重要片断定位，结束了对全量通话的100%障翳和自动化评分。

圭表化输出：洞悉闭幕以圭表JSON局势输出，包含案件ID、风险标签、建议处理动作等，便于下流系统及时或延时消耗。

2.实施过程与数据流转：构建数据驱动的业务闭环

技俩的实施过程严格遵守了从基础依次准备到全功能拜托的系统化旅途，中枢在于买通“通讯→灌音→转写→分析→应用”的全链路，结束数据的全人命周期治理。

·前置准备与集成适配（数据基础依次开拓）

在具体实施前，技俩进行了充分的前置准备，为数据身分的顺畅流转打下基础。

号码资源与通说念准备：完故意事号码的恳求、报备通路建立，以及号码按照脚色与场景礼貌的确定（如数目、城市分派等）。

接口集成与适配：要点是心事号码接口集成适配开发，确保TNCS平台与比亚迪理赔中枢系统或者深度买通，处置“通讯与业务系统割裂”的挑战。这一集成是结束“多源数据自动网罗与业务强关联”的前提。

·中枢系统集成与调试（数据流转与质地考据）

具体实施阶段，要点在于系统集成和质地考据。

账户通畅与接口调试：完成测试与坐褥环境的账户通畅，进行接口调试以确保AXYB绑定、CDR话单、灌音及洞悉闭幕推送的及时性与准确性。

智能洞悉系统配置：智能洞悉系统集成并进行礼貌逻辑的配置，这是将业务要求滚动为AI坐褥力的重要法子。

后果考据：对绑定与解绑策略、拨打转接准确性、通话明晰度、话单准确性和推送/灌音正确性进行严格考据，确保了数据网罗的高可用性和一致性。

·数据推送与钞票库构建（数据身分的治理与分发）

技俩结束了数据驱动的闭环经管，确保数据身分或者快速反哺业务。

及时/延时推送：话单数据和洞悉闭幕通过HTTPSAPI或音讯部队（Kafka）及时或延时推送至保障公司的理赔运营平台和洞悉经管系统。

话单数据：用于话费结算、东说念主员遵守分析和通讯成本管控。

洞悉闭幕：用于触发自动预警（如高风险会话告警）、纳入绩效侦探、生成培训任务，推动服务质地从“过后抽检”向‘事中搅扰+事先驻扎’演进。

数据钞票库开拓：原始灌音、结构化文本、标签和洞悉闭幕并吞存档至“车险理赔通话数据钞票库”。这个钞票库是支抓全文检索、多维统计与模子覆按的中枢基础，标志着数据从“通讯记载”到“服务钞票”的跃迁。

3.数据身分价值的深度开释与创新实践

本技俩到手考据了“以心事通讯为进口、以智能分析为引擎、以数据治理为底座”的数据身分价值开释旅途。通过系统性的技能应用和实施过程，结束了通话数据从“千里睡”到“坐褥力”的向上。

·强化服务质地的智能化评估与优化

传统理赔服务的东说念主工抽检模式被透彻颠覆，结束了100%障翳率和300%的洞悉效率进步。

毫秒级预警与风险戒指：AI洞悉引擎或者自动识别高风险会话（如投诉倾向、违法话术）并结束毫秒级预警，平均预警反映时辰裁减至通话收尾后5分钟内，使得业务经管或者从“过后处理”转向“事中搅扰”。

服务圭表化与体验进步：通过对全量通话的圭表化话术施行情况进行分析和纠偏，使得服务话术圭表化率进步至95%。这凯旋进步了客户对理赔辩论的专科性与透明度评价，推动NPS（净推选值）稳步进步。

数据驱动的闭环优化：洞悉闭幕凯旋生成培训任务，如通过分析高频客户疑问，优化理赔相易话术；通过识别“定损争议”重要词，提前介入融合，的确将通话数据融入运营闭环，施展其乘数效应。

·构建可复用、可升值的中枢数据钞票

技俩将累计结构化文本数据超XX亿字的通话内容，滚动为可复用、可升值的中枢钞票。

赋能高档智能应用：基于结构化文本、标签和多维统计闭幕，钞票库撑抓了5类以上的高档智能应用：

坐席才略画像：统计查勘员辩论效率和话术进展，赞成排班与培训。

欺骗话术聚类：分析高风险通话特征，为反欺骗模子提供数据基础。

区域服务短板分析：识别地域性或特定场景下的服务流毒，反哺居品想象和进程优化。

培训案例自动生成：筛选出优秀或需要改进的通话片断，自动生成培训素材。

·信守心事与合规的“双底线”创新

在开释数据价值的同期，技俩严格遵守国度律例，构建了合规、安全、可抓续的数据应用环境。

数据分级分类治理：依据《金融数据安全分级指南》，对数据实施L3（原始明锐）、L2（脱敏分析）、L1（团聚目的）的分级经管。

“三位一体”安全机制：通过“通讯匿名化+数据脱敏化+访谒权限化”机制，确保“可用不成见、可管不成泄”。原始灌音与真实号码仅限授权审计使用，所罕有据访谒与推送均留痕审计，对《个东说念主信息保护法》等律例要求作念出了安全可行的实践样板。

生态伙伴和洽

华为云服务器支抓

和洽服务后果

本技俩自上线以来，在保障心事安全、进步服务质效、开释数据价值等方面获取权贵见效，酿成可复制、可推论的车险理赔数据身分应用范式：

1.结束理赔通话100%心事保护与全量留存

通盘查勘员对外有关均通过心事号完成，真实号码零高慢，全年未发生一启事通讯导致的客户信息败露事件；累计存档理赔通话灌音超XX万通，关联案件障翳率100%，知足监管对服务步履“可回溯、可举证”的合规要求。

2.智能洞悉障翳率达100%，洞悉效率进步300%

本技俩通过AI洞悉引擎结束全量通话自动分析，洞悉障翳率进步至100%；东说念主工复核业绩量减少70%以上，高风险会话（如投诉倾向、违法话术）识别准确率达92%，平均预警反映时辰裁减至通话收尾后5分钟内。

3.客户服务体验与欢欣度双进步

心事号接通率平定在98%以上，客户回拨到手率超99%，有用幸免“有关不上查勘员”问题；服务话术圭表化率进步至95%，客户对理赔辩论的专科性与透明度评价权贵提高，NPS（净推选值）稳步进步。

4.通话数据成为可复用、可升值的中枢钞票

建成车险理赔通话数据钞票库，累计结构化文本数据超XX亿字，撑抓5类以上智能应用：包括坐席才略画像、高意向客户识别、区域服务短板分析、欺骗话术聚类、培训案例自动生成等，推动数据从“成本项”调整为“坐褥力”。

5.构建合规、安全、可抓续的数据应用闭环

通过“通讯匿名化+数据脱敏化+访谒权限化”三位一体机制，确保全进程相宜《个东说念主信息保护法》《金融数据安全分级指南》等律例要求；所罕有据操作可审计、可追想，为保障行业在强监管环境下开展数据身分创新提供了安全可行的实践样板。

本技俩的到手实施，不仅处置了汽车保障公经理赔通讯中的心事与洞悉难题，更考据了“以心事通讯为进口、以智能分析为引擎、以数据治理为底座”的数据身分价值开释旅途，为金融、物流、出行等高频服务行业提供了极具参考价值的落地范式。

对于企业

·点控云

点控云（北京）智能科技有限公司成立于2018年，是一家以AI、通讯技能为中枢的企业，公司专注于为客户提供新一代的智能全客服、聪惠营销的全媒体合资中心处置有贪图。

算作企业全媒体合资中心处置有贪图提供商，通过束缚的技能创新，先后推出头向企业服务、数字化转型想法的多维度居品。通过全场景居品矩阵为企业搭建完善的客户服务体系，结束以服务为导向的智能化转型，助力企业降本增效。

·比亚迪保障

深圳比亚迪财产保障有限公司（简称“比亚迪保障”）是经中国银保监会批准成立的国内四家专科互联网保障公司之一，于2016年2月6日成立。当今，公司注册成本金40亿元，注册地为深圳市，为比亚迪汽车工业有限公司旗下全资子公司。

比亚迪保障费力于以客户为中心，领受“竞争 求实 情愫 创新”的中枢价值不雅，费力于哄骗互联网想维，围绕新动力汽车“车生态+东说念主健康”，以“用技能创新，知足东说念主们对好意思好生涯的向往”为业绩，专注新动力，费力于成为绿色保障引颈者。

★以上由点控云送达文书的数据身分案例，最终将会角逐由金猿组委会×数据猿×上海大数据定约合资推出的《2025中国大数据产业年度数据身分价值开释案例》榜单/奖项。

该榜单最终将于1月上旬上海举办的“2025第八届金猿大数据产业发展论坛——暨AI Infra & Data Agent趋势论坛”现场初次揭晓榜单，并举行受奖庆典，接待报名来临现场。