点控云案例
该数据要素案例由点控云投递并参与金猿组委会×数据猿×上海大数据联盟共同推出的《2025中国大数据产业年度数据要素价值释放案例》榜单/奖项评选。
随着国家层面持续推进数据要素市场化改革与人工智能深度应用，企业数据资源的合规利用与价值转化正迎来前所未有的发展契机。
2024年9月国家数据局就《关于促进企业数据资源开发利用的意见》中明确提出：鼓励企业采用数据空间、区块链、隐私计算、匿名化等技术模式，以促进数据安全流动和高效利用。
2025年5月国家数据局综合司印发了《数字中国建设2025年行动方案》其中强调以数据要素市场化改革为主线，构建全国一体化数据市场，推动数字经济与城市全域数字化转型。同时提升数字政务智能化和数字基础设施能力，强化人工智能等技术在更多场景落地。《行动方案》进一步从体制机制、AI赋能、基础设施、数据产业与人才培养等八方面发力，加速数字化转型与数字中国建设整体水平提升。正是在国家政策鼓励数据安全流通、推动数据要素高效利用的大背景下，比亚迪保险公司率先在车险领域探索“隐私通信+智能洞察”融合应用，希望以合规、安全、可分析的通话数据体系，重塑理赔服务模式。为落实这一目标，本项目将以政策提出的“数据要素化”“人工智能场景深化”“数字基础设施升级”为行动纲领，围绕隐私号保护、通话过程治理与智能化洞察能力建设，打造一个可复用、可复制的理赔数字化标杆案例。
在汽车保险理赔服务中，尤其是在现场查勘、定损沟通、维修协调等高频交互场景中，查勘员、合作修理厂或第三方服务商往往依赖个人手机号直接联系车主，由此衍生出多重业务与合规挑战：一方面，车主与服务人员的真实电话号码双向暴露，极易引发隐私泄露、电话骚扰，甚至被不法分子用于信息倒卖；另一方面，通话过程缺乏统一记录，既无法留存服务过程证据，也难以对沟通质量进行有效评估，一旦发生理赔争议或投诉，往往“口说无凭”，责任难以厘清。此外，大量使用私人通信工具还导致通话费用不可控、服务行为不可追踪、客户体验难以标准化，严重制约理赔服务的精细化管理和数字化升级。
面对这一行业共性难题，比亚迪保险公司于2025年启动与点控云的战略合作，将部分隐私号业务与洞察业务签约给点控云进行。项目明确提出：必须将每一次通话转化为可管理、可追溯、可分析的服务数据要素。项目以隐私保护为前提，以通话数据治理为核心，联合我司构建“理赔隐私号+智能洞察”一体化解决方案，旨在将原本分散、私密、非结构化的语音交互，转变为受控、归档、结构化的高价值数据资产，在保障隐私安全的同时，激活通话数据在服务质量评估、合规风控、客户体验优化等方面的要素价值，为车险理赔场景下的数据要素化实践提供可落地、可复制的行业样板。
时间周期：
开始时间：2025年7月7日
中间重要时间节点：2025年9月20日
完结时间：2025年10月20日
数据要素价值需求
在汽车保险理赔业务中，查勘员与车主之间的每一次通话，本质上是一组蕴含服务行为、客户意图、风险信号和业务语义的高价值数据要素。然而，在传统模式下，这些数据长期处于“沉睡”或“流失”状态：通信依赖私人手机，通话无录音、无归档、无结构化处理，导致数据“采不到、管不了、用不起来”。这不仅制约了服务质量提升，也难以满足监管对销售与服务行为“可回溯、可举证、可问责”的要求。
为系统性释放理赔通话数据的要素价值，本项目从车险业务实际出发，提出以下五方面核心需求：
1.实现服务数据“全量归集、可信存证”的需求
理赔过程中的沟通内容是服务合规与纠纷处理的关键证据。亟需通过技术手段，确保每一通查勘通话自动录音、自动关联案件号与人员身份，形成“一人一案一通一档”的完整数据链，满足《保险销售行为可回溯管理暂行办法》等监管要求，并为后续争议处理提供可信数据支撑。
2.推动语音数据“结构化治理与资产化”的需求
原始语音是非结构化数据，难以直接用于分析。需借助高精度ASR语音转写与说话人分离技术，将通话内容转化为可计算、可检索、可标注的文本数据，并与理赔工单、客户信息、查勘节点等结构化字段融合，构建车险理赔领域的专用数据资产。
3.支撑服务质量“智能化评估与闭环优化”的需求
传统洞察依赖人工抽查，覆盖率低、主观性强、反馈滞后。亟需通过AI洞察引擎，对全量通话自动识别标准话术执行、违规用语、客户情绪波动、关键业务确认等维度，实现100%覆盖、毫秒级预警、自动化评分，推动服务质量从“事后抽检”向“事中干预+事前预防”演进。
4.保障隐私安全与数据合规“双底线”的需求
通话数据涉及车主姓名、车牌、事故地点、联系方式等敏感信息，在采集、存储、使用过程中必须严守隐私保护红线。需在确保真实号码不暴露的前提下（通过AXYB隐私号架构），实现“通信匿名化、数据脱敏化、访问权限化”，做到“可用不可见、可管不可泄”，构建合规安全的数据使用环境。
5.赋能车险运营“数据驱动决策”的需求
通话数据不仅用于业务合规洞察，还可反哺产品设计、流程优化与风控模型。例如，通过分析高频客户疑问，优化理赔指引话术；通过识别“定损争议”关键词，提前介入调解；通过统计查勘员沟通效率，辅助排班与培训。唯有将通话数据深度融入运营闭环，才能真正释放其作为生产要素的乘数效应。
本项目正是围绕上述需求，以隐私号为数据入口、以智能洞察为价值引擎，打通“通信→录音→转写→分析→应用”全链路，将原本私有、碎片、不可控的通话行为，转化为保险公司可治理、可增值、可合规使用的高质量数据要素，为车险行业数据要素化实践提供可复制、可推广的解决方案。
面临挑战
在推进理赔隐私通信与智能洞察深度融合的过程中，项目团队识别出若干关键挑战，这些挑战具有典型的行业共性，直接影响通话数据作为要素的可用性、一致性与安全性：
1.通信与业务系统割裂，数据关联困难
隐私号平台若无法与理赔核心系统深度打通，通话记录难以自动绑定案件号、查勘员身份、客户信息等关键业务字段，导致录音“有声无主”，无法支撑后续精准洞察或服务追溯。
2.隐私保护与客户体验存在天然张力
隐私号需在隐藏真实号码的同时，确保高接通率与回拨可靠性。若号码资源质量不佳、路由策略不合理，易被终端标记为骚扰电话，或出现客户回拨无法接通等问题，反而损害服务体验。
3.语音数据处理能力不足，制约智能应用落地
车险理赔场景语境复杂，包含大量专业术语（如“三者险”“代位追偿”“定损清单”）、方言口音及环境噪声。通用语音识别模型在此类场景下转写准确率低，直接影响洞察规则命中率与分析可信度。
4.洞察内容的配置规则与业务强耦合，需高度定制化
保险行业对合规话术、风险提示、禁止用语等有严格监管要求，通用洞察模型难以覆盖车险理赔特有的业务逻辑。如何将监管条款、公司制度转化为可执行、可迭代的AI洞察规则，是技术落地的关键难点。
5.数据全生命周期安全合规要求高
通话内容涉及车主身份、车辆信息、事故详情等敏感数据，在采集、传输、存储、分析各环节均需满足《个人信息保护法》《金融数据安全分级指南》等法规要求，对平台的数据脱敏、权限控制、审计追溯能力提出极高标准。
上述挑战表明，仅提供基础隐私号或简单录音功能，已无法满足汽车保险公司在服务合规、体验优化与数据治理方面的综合需求。必须通过通信能力、AI算法与业务理解的深度融合，构建端到端的一体化解决方案。
数据处理
本项目以“一次理赔通话即一份数据资产”为核心理念，围绕车险理赔业务流，构建端到端的通话数据处理体系，实现从原始语音到结构化数据要素的高效转化、治理与分发。
1.多源数据自动采集与业务强关联
在隐私号通话建立并结束时，平台自动采集完整话单（Call Detail Record, CDR），包括主被叫隐私号、真实号码（加密存储）、通话起止时间、通话时长、录音文件地址等元数据。通过与保险公司理赔核心系统深度对接，系统实时将话单与案件编号、查勘员工号、客户VIN码、报案时间、理赔阶段等关键业务字段自动绑定，确保每通录音“有案可依、有人可溯、有时可查”。
2.语音数据结构化处理
依托高精度ASR引擎，平台对通话录音进行自动语音转写，支持普通话、主要方言及车险专业术语（如“交强险”“代勘”“残值回收”）的识别优化。通过声纹分离技术，精准区分查勘员与客户语音，生成双轨结构化文本。在此基础上，系统自动提取以下核心数据元素：
服务行为标签：是否使用标准开场白、结束语、风险提示；
风险信号标签：是否出现“不赔”“自己修”“私下解决”等违规话术
客户意图标签：咨询定损进度、质疑金额、表达不满、确认维修方案等；
业务关键节点：损失确认完成、维修厂指定、赔付方案达成等。
3.智能洞察结果生成与标准化输出
基于结构化文本，智能洞察引擎依据预设的车险合规规则库（如监管话术要求、公司服务标准）进行全量分析，自动生成洞察报告，包含：
业务满意度评分（如满分100分）；
违规项明细（如“未告知免赔条款”）；
风险等级（高/中/低）；
关键片段定位（可直接跳转录音对应时间点）。洞察结果以标准JSON格式输出，包含案件ID、查勘员ID、通话时间、风险标签、建议处理动作等字段，便于下游系统消费。
4.话单与洞察结果实时或延时推送至业务系统
为实现数据驱动的闭环管理，平台通过HTTPS API或消息队列（如Kafka）将两类关键数据实时推送至保险公司指定系统：
话单数据推送至理赔运营平台，用于话费结算、人员效能分析、通信成本管控；
洞察结果推送至洞察管理系统或坐席绩效平台，触发自动预警（如高风险会话告警）、纳入绩效考核、生成培训任务。推送过程支持失败重试、数据校验与状态回执，确保数据不丢失、不重复、可追溯。
5.构建车险理赔通话数据资产库
所有原始录音、结构化文本、标签、洞察结果统一归档至“车险理赔通话数据资产库”。该资产库按案件、人员、时间、场景等维度组织，支持全文检索、多维统计与模型训练，为投诉预测、服务优化、反欺诈等高级应用提供数据基础。
6.数据分级分类与安全治理
依据《金融数据安全分级指南》，对通话数据实施分级管理：原始录音与真实号码列为L3级敏感数据，仅限授权审计使用；脱敏后文本与洞察标签列为L2级，用于分析；聚合指标列为L1级，用于管理报表。所有数据访问与推送均留痕审计，确保“可用不可见、可管不可泄”。
通过上述处理与分发机制，原本碎片化、非结构化的理赔通话，被系统性转化为可采集、可治理、可分析、可推送、可应用的高质量数据要素，真正实现从“通信记录”到“服务资产”的跃迁。
数据技术与实施过程
本项目——比亚迪车险业务理赔系统：隐私号业务与智能洞察的整体解决方案，是一次将通信技术、人工智能与保险业务深度融合的数字化转型实践。其核心目标是响应国家关于数据要素市场化改革与人工智能深度应用的号召，通过构建“隐私通信+智能洞察”一体化解决方案，将原本分散、私密、非结构化的理赔通话，系统性地转化为可管理、可追溯、可分析的高价值数据资产（即数据要素）。
项目的实施过程和技术应用紧密围绕数据要素的“采、管、治、用、安”全生命周期展开，确保数据在安全合规的前提下，被高效采集、结构化治理并释放其业务价值。
1.核心技术平台与架构：数据要素的采集与治理入口
本项目由比亚迪保险公司与点控云联合实施，点控云提供了两个关键平台来支撑数据要素的采集与智能治理：TNCS隐私号码管理平台和点控云智能洞察系统。项目的整体架构体现了通信能力与业务系统的深度融合，是实现通话数据要素化的关键基础设施。
·TNCS隐私号码管理平台（数据采集与匿名化）
TNCS平台是实现通信匿名化和全量数据采集的第一道关卡。它采用了AXYB隐私号架构，确保了在查勘员、修理厂等服务人员与车主进行高频交互时，双方的真实手机号码完全隐藏，零暴露。
AXYB隐私呼叫机制：TNCS平台通过接口与比亚迪理赔系统深度对接，接收并管理AXYB绑定关系（即案件号、角色与临时隐私号的关联）。当查勘员（A）拨打给车主（B）时，通话通过隐私号（X）和中间号（Y）进行转接。这种机制不仅保护了隐私，更重要的是，它将每一次通话行为自动化地与案件号等业务信息进行强关联。
全量话单（CDR）采集：每通隐私号通话结束后，TNCS平台立即生成完整的话单（CDR），包含通话起止时间、通话时长、主被叫隐私号及录音文件地址等元数据。这些CDR记录是后续一切数据要素治理的基础，确保了服务过程的“全量归集、可信存证”。
号码资源管理：平台管理着充足的隐私号码资源池，并提供标准API用于号码的绑定、更新和解绑，确保号码资源的高效利用和业务的顺畅运转。同时，通过优化的地区路由和路由策略，确保了98%以上的高接通率和99%以上的回拨成功率，克服了“隐私保护与客户体验存在天然张力”的挑战。
·点控云智能洞察系统（数据治理与价值激活）
智能洞察系统是本项目的价值引擎，负责将TNCS平台采集的原始语音数据转化为结构化、可分析的高价值数据要素。
语音数据结构化处理：
高精度ASR引擎：系统采用针对车险理赔场景优化的高精度ASR（自动语音识别）引擎，能够准确识别包含“三者险”、“代位追偿”、“残值回收”等专业术语、方言口音及环境噪声的复杂语境，克服了“语音数据处理能力不足”的挑战。
声纹分离技术：精准区分查勘员与客户的语音，生成双轨结构化文本，这是后续进行角色行为分析的基础。
语义标签提取：基于转写文本，系统自动提取服务行为标签、风险信号标签、客户意图标签以及业务关键节点等核心数据元素。
AI洞察引擎与规则库：洞察引擎基于预设的车险合规规则库（如监管话术要求、公司服务标准）对全量结构化文本进行分析。
定制化规则：针对保险行业对合规话术、风险提示的严格要求，系统支持高度定制化的洞察规则配置，将监管条款和公司制度转化为可执行、可迭代的AI规则，解决了“洞察内容的配置规则与业务强耦合”的难点。
智能化评估：自动生成业务满意度评分、违规项明细、风险等级和关键片段定位，实现了对全量通话的100%覆盖和自动化评分。
标准化输出：洞察结果以标准JSON格式输出，包含案件ID、风险标签、建议处理动作等，便于下游系统实时或延时消费。
2.实施过程与数据流转：构建数据驱动的业务闭环
项目的实施过程严格遵循了从基础设施准备到全功能交付的系统化路径，核心在于打通“通信→录音→转写→分析→应用”的全链路，实现数据的全生命周期治理。
·前置准备与集成适配（数据基础设施建设）
在具体实施前，项目进行了充分的前置准备，为数据要素的顺畅流转打下基础。
号码资源与通道准备：完成隐私号码的申请、报备通路建立，以及号码按照角色与场景规则的确定（如数量、城市分配等）。
接口集成与适配：重点是隐私号码接口集成适配开发，确保TNCS平台与比亚迪理赔核心系统能够深度打通，解决“通信与业务系统割裂”的挑战。这一集成是实现“多源数据自动采集与业务强关联”的前提。
·核心系统集成与调试（数据流转与质量验证）
具体实施阶段，重点在于系统集成和质量验证。
账户开通与接口调试：完成测试与生产环境的账户开通，进行接口调试以确保AXYB绑定、CDR话单、录音及洞察结果推送的实时性与准确性。
智能洞察系统配置：智能洞察系统集成并进行规则逻辑的配置，这是将业务要求转化为AI生产力的关键步骤。
效果验证：对绑定与解绑策略、拨打转接准确性、通话清晰度、话单准确性和推送/录音正确性进行严格验证，确保了数据采集的高可用性和一致性。
·数据推送与资产库构建（数据要素的治理与分发）
项目实现了数据驱动的闭环管理，确保数据要素能够快速反哺业务。
实时/延时推送：话单数据和洞察结果通过HTTPSAPI或消息队列（Kafka）实时或延时推送至保险公司的理赔运营平台和洞察管理系统。
话单数据：用于话费结算、人员效能分析和通信成本管控。
洞察结果：用于触发自动预警（如高风险会话告警）、纳入绩效考核、生成培训任务，推动服务质量从“事后抽检”向‘事中干预+事前预防’演进。
数据资产库建设：原始录音、结构化文本、标签和洞察结果统一归档至“车险理赔通话数据资产库”。这个资产库是支持全文检索、多维统计与模型训练的核心基础，标志着数据从“通信记录”到“服务资产”的跃迁。
3.数据要素价值的深度释放与创新实践
本项目成功验证了“以隐私通信为入口、以智能分析为引擎、以数据治理为底座”的数据要素价值释放路径。通过系统性的技术应用和实施过程，实现了通话数据从“沉睡”到“生产力”的跨越。
·强化服务质量的智能化评估与优化
传统理赔服务的人工抽检模式被彻底颠覆，实现了100%覆盖率和300%的洞察效率提升。
毫秒级预警与风险控制：AI洞察引擎能够自动识别高风险会话（如投诉倾向、违规话术）并实现毫秒级预警，平均预警响应时间缩短至通话结束后5分钟内，使得业务管理能够从“事后处理”转向“事中干预”。
服务标准化与体验提升：通过对全量通话的标准化话术执行情况进行分析和纠偏，使得服务话术标准化率提升至95%。这直接提升了客户对理赔沟通的专业性与透明度评价，推动NPS（净推荐值）稳步提升。
数据驱动的闭环优化：洞察结果直接生成培训任务，如通过分析高频客户疑问，优化理赔指引话术；通过识别“定损争议”关键词，提前介入调解，真正将通话数据融入运营闭环，发挥其乘数效应。
·构建可复用、可增值的核心数据资产
项目将累计结构化文本数据超XX亿字的通话内容，转化为可复用、可增值的核心资产。
赋能高级智能应用：基于结构化文本、标签和多维统计结果，资产库支撑了5类以上的高级智能应用：
坐席能力画像：统计查勘员沟通效率和话术表现，辅助排班与培训。
欺诈话术聚类：分析高风险通话特征，为反欺诈模型提供数据基础。
区域服务短板分析：识别地域性或特定场景下的服务弱点，反哺产品设计和流程优化。
培训案例自动生成：筛选出优秀或需要改进的通话片段，自动生成培训素材。
·坚守隐私与合规的“双底线”创新
在释放数据价值的同时，项目严格遵循国家法规，构建了合规、安全、可持续的数据应用环境。
数据分级分类治理：依据《金融数据安全分级指南》，对数据实施L3（原始敏感）、L2（脱敏分析）、L1（聚合指标）的分级管理。
“三位一体”安全机制：通过“通信匿名化+数据脱敏化+访问权限化”机制，确保“可用不可见、可管不可泄”。原始录音与真实号码仅限授权审计使用，所有数据访问与推送均留痕审计，对《个人信息保护法》等法规要求做出了安全可行的实践样板。
生态伙伴合作
华为云服务器支持
合作服务效果
本项目自上线以来，在保障隐私安全、提升服务质效、释放数据价值等方面取得显著成效，形成可复制、可推广的车险理赔数据要素应用范式：
1.实现理赔通话100%隐私保护与全量留存
所有查勘员对外联系均通过隐私号完成，真实号码零暴露，全年未发生一起因通信导致的客户信息泄露事件；累计归档理赔通话录音超XX万通，关联案件覆盖率100%，满足监管对服务行为“可回溯、可举证”的合规要求。
2.智能洞察覆盖率达100%，洞察效率提升300%
本项目通过AI洞察引擎实现全量通话自动分析，洞察覆盖率提升至100%；人工复核工作量减少70%以上，高风险会话（如投诉倾向、违规话术）识别准确率达92%，平均预警响应时间缩短至通话结束后5分钟内。
3.客户服务体验与满意度双提升
隐私号接通率稳定在98%以上，客户回拨成功率超99%，有效避免“联系不上查勘员”问题；服务话术标准化率提升至95%，客户对理赔沟通的专业性与透明度评价显著提高，NPS（净推荐值）稳步提升。
4.通话数据成为可复用、可增值的核心资产
建成车险理赔通话数据资产库，累计结构化文本数据超XX亿字，支撑5类以上智能应用：包括坐席能力画像、高意向客户识别、区域服务短板分析、欺诈话术聚类、培训案例自动生成等，推动数据从“成本项”转变为“生产力”。
5.构建合规、安全、可持续的数据应用闭环
通过“通信匿名化+数据脱敏化+访问权限化”三位一体机制，确保全流程符合《个人信息保护法》《金融数据安全分级指南》等法规要求；所有数据操作可审计、可追溯，为保险行业在强监管环境下开展数据要素创新提供了安全可行的实践样板。
本项目的成功实施，不仅解决了汽车保险公司理赔通信中的隐私与洞察难题，更验证了“以隐私通信为入口、以智能分析为引擎、以数据治理为底座”的数据要素价值释放路径，为金融、物流、出行等高频服务行业提供了极具参考价值的落地范式。
关于企业
·点控云
点控云（北京）智能科技有限公司成立于2018年，是一家以AI、通讯技术为核心的企业，公司专注于为客户提供新一代的智能全客服、智慧营销的全媒体联络中心解决方案。
作为企业全媒体联络中心解决方案提供商，通过不断的技术创新，先后推出面向企业服务、数字化转型方向的多维度产品。通过全场景产品矩阵为企业搭建完善的客户服务体系，实现以服务为导向的智能化转型，助力企业降本增效。
·比亚迪保险
深圳比亚迪财产保险有限公司（简称“比亚迪保险”）是经中国银保监会批准设立的国内四家专业互联网保险公司之一，于2016年2月6日成立。目前，公司注册资本金40亿元，注册地为深圳市，为比亚迪汽车工业有限公司旗下全资子公司。
比亚迪保险致力于以客户为中心，秉承“竞争 务实 激情 创新”的核心价值观，致力于运用互联网思维，围绕新能源汽车“车生态+人健康”，以“用技术创新，满足人们对美好生活的向往”为使命，专注新能源，致力于成为绿色保险引领者。
★以上由点控云投递申报的数据要素案例，最终将会角逐由金猿组委会×数据猿×上海大数据联盟联合推出的《2025中国大数据产业年度数据要素价值释放案例》榜单/奖项。
该榜单最终将于1月上旬上海举办的“2025第八届金猿大数据产业发展论坛——暨AI Infra & Data Agent趋势论坛”现场首次揭晓榜单，并举行颁奖仪式，欢迎报名莅临现场。
全部评论 （0）