客服质检：RAG 接入工单系统，人工复核量下降 42%

这家公司客服团队 80 人，质检组 4 个人，按 5% 比例抽听录音。问题是：等发现话术违规，客户已经投诉到主管那里了。

做法：AI 预审，人只看高风险

• 录音转写（Whisper 微调客服领域热词），按句切分。
• 质检规则从 SOP 拆成 27 条可判定项（承诺超期、辱骂、泄露价格……），规则+模型双路打标。
• 模型只做「是否有风险+风险类型+证据句」，不打分——分数没法复核，证据可以。
• 输出直接挂在工单详情页，质检员点开就能跳到证据句。

关键决策

第一版想直接让模型输出质检得分，上线前放弃了：同一个录音两次打分差 15 分，质检主管拒绝签字。改成「证据句+风险类型」之后，复核动作变成确认而不是重听，人力才真正省下来。

结果

6 周上线。质检覆盖率 5% → 100%，人工只复核模型标高风险的 12%；人工复核量下降 42%，投诉发现时长从平均 9 天缩到 1 天内。