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对于保险公司而言，在新的趋势之下，对于人工坐席的要求变得更高了，而不是更低了

王芳是一家知名K12教育企业的课程顾问小组长，手下有十位刚过了新手期的同事，每个人都卯着劲，想做出业绩。作为小组长，王芳也想尽快帮大家提升水平，让团队业绩在全公司排在前列......

是的，循环智能在造一个面向产业应用的、超大规模的中文预训练语言模型。

企业与客户的沟通渠道处于不断变革中。

很多企业通过建立自己的客户联络中心，为客户提供服务、解答疑惑、推介新产品。在企业与客户的沟通过程中，产生了海量的非结构化录音和文本数据。为了让沟通更高效，服务质量更优，客户满意度更强，企业就需要从数据中洞察客户的真实需求、管理和提升业务员的沟通能力。

但是，如何监督业务人员在遇到特定场景或客户的特定问题时，有没有执行标准流程，有没有按要求进行回复呢？可以使用流程质检（或者叫场景质检、问答质检）功能。

很多企业拥有中大型电销或客服中心，每天与客户产生成千上万次沟通。沟通的质量，决定了企业的收入或客户满意度。企业监督业务人员的沟通质量和执行力的过程，被称为质检。

随着自然语言处理（NLP）领域技术的发展，以“非正则”质检模式为主、“关键词+正则”模式为辅的方案已成为未来发展趋势。两种模式将长期共存，因为它们各有其更擅长做的事情、更适配的场景。

市面上有很多面向销售和客服人员的语音质检系统、文本质检系统，绝大部分产品实际使用的是基于“关键词+正则表达式”的机器质检系统。

以自然语言处理的子领域“语音识别”为例，从 2012 年引入深度学习技术开始，语音识别的研究热点经历了三个阶段：