深圳出了两例新冠，感觉全城沸腾了。
风险真是无处不在，行业也如此。
行业中人的风控意识，已经有了极大提高。
从我们去年10月份推出AI关键词质检系统以来，越来越多的伙伴们都体验上了。
毕竟是给行业加持的正能量项目，不赚钱，也要加大马力干。
这不，1月份给伙伴们送福利了，免费用，不限量。
关心的小伙伴也多了起来，不免发出一个疑问。
天天的AI关键词质检，跟别家有啥区别呢？
实际上，天天的AI质检系统，走了弯路。
市场上的两种主流模式，我们都做过。
2021年上半年我们做了一套AI质检系统。
实现方式是，参与呼叫型，将呼叫送到AI质检系统，可以设定抽检比例。
可以实时流式质检，也可以呼叫结束后质检。
结果呢，还没开始，就结束了。
那个时候，经验不足，产品做的也不好，卖的也不够便宜，试水了一下，结果市场并不认可。
火候没到，那只有等了，忍了大半年。
期间，一直有伙伴劝我们把质检系统搞好。
我们实际一直在关注&投入。
我们一直有一个情怀：本着对行业有益的事情，不赚钱也干。
写写还好，当着大家面说出来，估计不少人会认为装清高、假正经。
也许，该做的事情，终归是不能不做的。
2021年，AI已经过了市场割韭菜阶段，真正进入到比拼业务场景&内力的阶段。
AI业务，市场接受度提高了，AI的成本也降下来了。
产品的玩法，也沉淀下来了。
市场，总是有它自己的选择。
所以，我们下半年推出了全新的AI质检模式。
基于录音文件的质检模式。
本来要展开说明下，两种模式有啥区别，各有什么优劣。
想想，技术的东西，分享起来，太干枯了，还是列个表，简单粗暴。
| 质检模式 | 参与呼叫过程型 | 呼叫结束后质检型 |
| 实现方式 | 参与呼叫过程，对呼叫进行抽样检测，实时质检或半实时质检，也可支持呼叫结束后质检 | 不参与呼叫，基于呼叫录音文件进行事后质检 |
| 部署&维护 | 一般需要业务使用方部署新的业务服务器，或者由AI质检服务供应商承担 | 一般不需要额外部署服务器 |
| 实时性 | 实时性高，可以实时出质检结果，并可按需及时挂断风险呼叫 | 呼叫结束后对录音文件进行分析，依据AI算力调度情况，一般在1分钟-1小时内出结果 |
| 并发性能 | 受呼叫业务系统处理能力限制，有可能降低话务的整体性能 | 完全不影响原有话务处理能力 |
| 成本 | 需要考虑业务突发需求，成本较高 | 综合调度AI算力，成本较低 |
| 适用场景 | 实时性要求高，或需要干预呼叫的场景 | 通用的线路质检场景均适用：风险话务话务比例低于万分之一 |
大家也可以选择，爱看不看，多好。
不管哪种模式，市场有人选，有人用，就有价值。
不管那种模式，都没有对错，市场总是对的不是？！
写作业太难，抄作业还是更容易的嘛。
别人用的好，只要业务模式差不多，跟随风险总是不高的。
也欢迎各路伙伴们，多多提出产品改进建议。
更重要的，真实的内心想法，是希望伙伴们，对我们稚嫩的产品，能够多一点点容忍。
大家一起共同成长。