平安产险唐山中心支公司成功上线“客户负面声音预警模型”，标志着其客户负面声音治理正式从传统的“事后处置”模式，全面迈向“事前预防”的智能新阶段。由平安产险唐山中心支公司科技数据部主导的创新实践，不仅强化了跨部门协同联动，更通过“数据+大模型+流程”三位一体的创新路径，切实提升了客户服务的获得感、安全感与满意度。

痛点倒逼变革：当传统管控遭遇数据“黑天鹅”

2026年一季度，随着市场环境的波动，平安产险唐山中心支公司线客渠道的客户负面声音出现异常波动，连续三个月超出月度管控目标。面对这一严峻挑战，传统的“人海战术”与“事后复盘”显得捉襟见肘。如果继续停留在“负面声音产生后再去灭火”的阶段，不仅成本高，更会对品牌声誉造成不可逆的伤害。数据的背后，是业务与管理的双重焦虑：如何在海量通话中精准识别风险？如何在高压下实现合规前置?

技术破局：构建“前置库+灵雀平台”双引擎

针对上述痛点，平安产险唐山中心支公司迅速启动跨部门联动机制，由科技数据部牵头，联合消保部成立专项攻坚经过深入研讨，团队确立了以“事前拦截”为核心的转型策略，并依托自研的“前置库+灵雀平台”架构，成功搭建起“客户负面声音预警模型”。该预警模型的核心价值在于将复杂的非结构化数据转化为可执行的管理动作，具体体现在三大功能突破：一是风险清单一键导出，效率革命。面对海量数据，业务人员不再需要手动筛选。系统支持高风险预警清单的快速提取与一键导出，将原本需要数小时的数据整理工作压缩至分钟级，极大提升了前线管控的响应速度。二是智能分类打标，精准定位。基于自然语言处理(NLP)的风险识别引擎，能够根据关键特征词，对坐席录音进行自动打标与风险分级。通过直观的可视化展示，管理者可以迅速锁定高风险坐席与问题话术，实现“对症下药”。三是自动化推送机制，闭环管理。模型实现了风险预警清单的日频自动更新，并通过邮件即时推送至团队长及相关负责人。这种“数据找人”的机制，确保了每一个潜在风险都能被第一时间感知与处置，真正形成了管理的闭环。

未来，随着模型的持续迭代与优化，预计该系统将进一步拓展至更多业务场景，为消费者提供更安全、更透明的金融服务体验。