智能消保管控

TRS智能消保管控中台面向银行业消保、业务部门，打通各业务系统消保数据，运用OCR、语义理解、深度学习等技术，从非结构化投诉数据挖掘相关知识并分析应用。在消保审查侧，实现营销材料自检提示、审查意意见自动推荐、自动构建产品图谱等功能；在投诉预警侧，实现投诉预警分级、重大投诉推送提醒、外部数据联合分析等功能，帮助银行完成潜在风险由人工排查向系统自动排查的科技转型。

功能介绍产品优势最佳实践

功能介绍

消保审查模块

消保预警模块

用于事前审查环节，针对图片、文本、pdf、视频等格式的营销材料，实现自动解析，辅助用户发现违规内容并推荐修改意见，构建消保专家知识库与产品知识图谱，打通投诉数据实现产品全生命周期管理。

智能审批：自动解析营销材料，精准定位不合规的敏感词、禁用词。

意见推荐：根据违规内容定向推荐修改意见、相似案例及政策依据。

知识中心：积累敏感词、禁用词、专家意见、典型案例、政策规定，形成可拓展的知识图谱。

产品图谱：打通事前审查、事后监督数据，横向构建产品族谱，纵向记录产品生命周期，实现全流程管控。

用于事后监督环节，整合全渠道投诉数据、内部产品与审查数据和外部舆情、政策等数据，智能提取投诉业务、原因、诉求等特征，帮助用户排查高危投诉、建立投诉用户画像、挖掘热点问题与风险产品。

高危预警：在智能化标签体系基础上，结合投诉、客户的多维度特征，对达到预警阈值的投诉进行预警。

热点挖掘：基于聚类分析引擎，结合产品、业务数据分析近期热点投诉、潜在风险产品/业务/服务。

关联分析：投诉关联舆情、政策等外部数据，提前预警可能发生的公共事件。

溯源定责：结合服务类和业务类投诉原因分类与产品/业务信息，实现工单责任部门的定责与溯源整改。

智能清分：自动打标投诉文本提取原因、诉求、业务等细分标签，支持人工补录与自定义标签体系。

消保审查模块

高危预警：在智能化标签体系基础上，结合投诉、客户的多维度特征，对达到预警阈值的投诉进行预警。

热点挖掘：基于聚类分析引擎，结合产品、业务数据分析近期热点投诉、潜在风险产品/业务/服务。

关联分析：投诉关联舆情、政策等外部数据，提前预警可能发生的公共事件。

溯源定责：结合服务类和业务类投诉原因分类与产品/业务信息，实现工单责任部门的定责与溯源整改。

智能清分：自动打标投诉文本提取原因、诉求、业务等细分标签，支持人工补录与自定义标签体系。

消保预警模块

高危预警：在智能化标签体系基础上，结合投诉、客户的多维度特征，对达到预警阈值的投诉进行预警。

热点挖掘：基于聚类分析引擎，结合产品、业务数据分析近期热点投诉、潜在风险产品/业务/服务。

关联分析：投诉关联舆情、政策等外部数据，提前预警可能发生的公共事件。

溯源定责：结合服务类和业务类投诉原因分类与产品/业务信息，实现工单责任部门的定责与溯源整改。

智能清分：自动打标投诉文本提取原因、诉求、业务等细分标签，支持人工补录与自定义标签体系。

产品优势

打破数据孤岛全渠道数据统一分析管理

建设全口径的投诉管理大数据平台，整合行内10多类异构多模态数据，包括全渠道的消保审查、客户投诉、服务监督检查、舆情、政策数据等，每月可自动化处理的消保数据达百万级，打通“事前审查-事中管控-事后监督”全周期消保数据。

挖掘海量非结构化消保数据价值

采用六大客服分析因子，覆盖超3000个标签，消保数据处理分析效率较过去提升20倍，每年节约500万人力成本。基于自然语言理解技术，消保专家知识库积累超5000个知识点，适配超两万个意见模板，提升20倍审查效率。实现潜在投诉风险的智能化自动排查，有效提高工作质效，降低因投诉、诉讼或舆情事件造成的声誉损失，也让消费者权益保护更加及时有效。

多维度的知识挖掘辅助风险排查

目前，银行管理层缺少对全行消费者投诉、处理反馈和跟踪情况进行实时掌握和风险排查的有效手段。针对风险智能排查需求，拓尔思基于情感分析、机构识别、语义识别、标签提取、观点抽取、行为分析等核心算法，封装行业区域分析引擎、动态追踪引擎、产品分析引擎、聚类分析引擎、归因分析引擎、投诉用户画像引擎等多维度分析模型，形成适配消保业务的知识图谱和标签体系，输出较为准确的风险研判结果。

客户案例

招商银行消保审查系统

近年来行方消保审查数量急剧增加，而当前消保审查渠道分散，审查流程无法满足监管规定以及数据分析回检的要求。为满足监管要求，提升行内审查效率，系统整合行内全渠道、全口径消保数据，通过文本分析与知识图谱技术，智能辅助不合规内容审查，构建专家知识库、模板库和产品库，有效提升提升消保审查的质量和效率，实现消保审查闭环管理。

招商银行消保投诉预警系统

在金融产品与服务体系日益丰富且复杂的背景下，为从源头加强管理，帮助行方提前发现和预警可能发生的公共事件，系统融合多渠道投诉数据、产品信息，结合外部政策、舆情等数据，构建六大客诉分析因子体系，借助自然语言处理技术挖掘投诉文本特征，实现潜在投诉风险的智能化自动排查，有效提高工作质效，降低因投诉、诉讼或舆情事件造成的声誉损失，也让消费者权益保护更加及时有效。

中国银联消保管理系统

近年多家同业发生涉嫌侵害消费者权益类风险事件、引发市场和舆论的广泛关注等情况，为避免此类事件再次发生，系统运用内部数据、公网数据等多维数据，建立客户多维度文本大数据的分析模型，识别投诉敏感信息，深度钻取客户心声，持续挖掘中国银联各个产品、流程、服务中的痛点、难点，并形成数据分析报告，从而建立中国银联的客户经营数据探针，并作为各个业务条线据驱动的服务创新与产品设计的长效机制。