在企業(yè)運營數(shù)字化轉型的浪潮中,視頻數(shù)據(jù)的規(guī)模與日俱增,在金融服務、執(zhí)法記錄、政務服務、工業(yè)質(zhì)檢等眾多關鍵領域,視頻都承載著重要信息。

　　面對復雜場景時,傳統(tǒng)質(zhì)檢的三大短板:

　　•  傳統(tǒng)小模型只能處理固定場景的簡單動作識別,當遇到光線變化或非常規(guī)行為時往往失效;

　　•  每個新場景都需要投入大量人力進行數(shù)據(jù)采集和標注,訓練成本居高不下;

　　•  傳統(tǒng)小模型準確率有限,在一些場景很達到目標準確率,如簽字動作。

　　中關村科金得助智能質(zhì)檢系統(tǒng)以大模型技術為核心,帶來顛覆性突破:

　　•  場景泛化能力‌:大模型技術突破傳統(tǒng)小模型固定場景限制,檢測范圍更加廣泛,目前無明顯邊界限制;

　　•  成本效率革新‌:通用模型減少90%以上數(shù)據(jù)標注需求,無需針對每個場景一一進行訓練。

　　•  質(zhì)檢準召率顯著提升:針對小模型準召率低的場景,大模型效果顯著提升。

　　得助智能質(zhì)檢系統(tǒng)基于中關村科金自研的得助大模型平臺打造,能完成跨場景分析,不僅覆蓋了雙錄視頻質(zhì)檢場景等基礎需求,更能精準捕捉異常行為、服務不當、設施隱患等復雜情況。

　　以酒店的接待禮儀場景質(zhì)檢為例,系統(tǒng)可精準識別問候、引領、電梯服務中的規(guī)范與違規(guī)行為,從捕捉未打招呼的疏漏,到甄別標準鞠躬的細節(jié),得助智能質(zhì)檢系統(tǒng)構建起“識別 - 預警 - 處置”閉環(huán)管理體系,違規(guī)行為識別準確率提升至98.7%,推動企業(yè)從被動應對轉向主動預防,持續(xù)提升服務質(zhì)量。

　　1.檢測項:問候禮儀-反例;檢測內(nèi)容:檢測視頻中是否出現(xiàn)該接待人員遇到客人,沒有停下腳步打招呼的情況;

　　2.檢測項:問候禮儀-正例;檢測內(nèi)容:檢測該接待人員遇到客人時,是否駐足、側身、微笑、鞠躬問候;

　　3.檢測項:引領禮儀-反例;檢測內(nèi)容:檢測該接待人員在引領客服時,是否存在只顧著向前走,不關注客人狀態(tài)的情況;

　　4.檢測項:引領禮儀-正例;檢測內(nèi)容:檢測該接待人員在引領客戶時,是否與客人同速前進,并側身45度與客人互動;

　　5.檢測項:電梯禮儀-反例;檢測內(nèi)容:檢測該人員的引導客戶進電梯時,是否存在電梯到了,扭頭就走的情況;

　　6.檢測項:電梯禮儀-正例;檢測內(nèi)容:檢測該人員的引導客戶進電梯時,是否為客人指引并用手護住電梯,進電梯后行鞠躬禮

　　此外,視頻質(zhì)檢在執(zhí)法記錄、政務大廳、柜臺辦理、安檢等場景也有著廣泛的應用價值,正加速在金融、零售、公共服務等領域落地應用。在監(jiān)獄場景,通過大模型輔助監(jiān)管在押人員行為,實時識別異常動態(tài)并觸發(fā)報警機制;在港口與工廠場景,視頻大模型通過實時監(jiān)測生產(chǎn)流程,提前預警危險隱患,筑牢安全防線;連鎖門店則借助視頻分析客流分布與服務細節(jié),優(yōu)化人效管理與服務流程;金融直播場景中,系統(tǒng)可實時識別 “承諾保本”“推薦股票” 等違規(guī)話術,精準防范監(jiān)管風險。

　　隨著大模型技術持續(xù)迭代,視頻質(zhì)檢正從單一功能工具逐步升級為企業(yè)數(shù)字化管理的核心基礎設施,為各行業(yè)提供全流程、智能化、低成本的解決方案,助力企業(yè)降本增效。