【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及語言識別監管系統，特別涉及一種基于ai大模型的語音內容合規智能判斷與風險分級系統。
技術介紹
1、金融證券行業存在多種外聯業務，如外聯話務、微信推廣、客戶微信溝通等，這些外聯業務是金融證券企業與客戶聯系的主要渠道，其代表著企業形象，業務員的話語的準確和合規，可以更好地為客戶服務以及溝通。因此，亟需一種監管系統，對外聯話務的語音進行監控，以保證業務員的話語的準確以及合規。
技術實現思路
1、本專利技術目的之一在于提供了一種基于ai大模型的語音內容合規智能判斷與風險分級系統，對外聯話務的語音進行監控，以保證業務員的話語的準確以及合規。
2、本專利技術實施例提供的一種基于ai大模型的語音內容合規智能判斷與風險分級系統，包括：語音獲取模塊、語音識別模塊、風險評估模塊和提醒模塊；
3、其中，語音獲取模塊從設置在話務終端內的音頻采集裝置處獲取外聯語音；語音識別模塊將外聯語音輸入ai大模型；風險評估模塊依據ai大模型的輸出和預先配置的風險評估規則，確定風險等級；當風險等級大于預設的等級閾值時，提醒模塊輸出異常提醒信息。
4、優選的，風險評估模塊的風險評估步驟如下：
5、依據預先配置的第一關鍵詞庫，對ai大模型的輸出數據進行關鍵詞提取操作，
6、依據關鍵詞提取操作的結果，構建風險評估向量集；
7、基于預設的量化庫，確定風險評估向量集中各個數據對應的量化值；
8、依據各個數據對應的量化值和各個數據對應位
9、優選的，風險評估模塊的風險評估步驟如下：
10、依據預先配置的與各個風險等級對應的第二關鍵詞庫，對ai大模型的輸出數據進行關鍵詞提取操作；
11、依據提取到關鍵詞的第二關鍵詞庫對應的風險等級中最高風險等級，確定外聯語音的風險等級。
12、優選的，基于ai大模型的語音內容合規智能判斷與風險分級系統，還包括：語音調取模塊；
13、其中，語音調取模塊調取話務系統的通話記錄中的語音文件，得到歷史語音；語音識別模塊將歷史語音輸入ai大模型；風險評估模塊依據ai大模型的輸出和預先配置的風險評估規則，確定風險等級；當風險等級大于預設的等級閾值時，提醒模塊輸出異常提醒信息。
14、優選的，基于ai大模型的語音內容合規智能判斷與風險分級系統，還包括：語音分離模塊；
15、其中，語音分離模塊用于分離互聯網即時通信軟件的通話記錄中的語音文件，得到分離語音；語音識別模塊將分離語音輸入ai大模型；風險評估模塊依據ai大模型的輸出和預先配置的風險評估規則，確定風險等級；當風險等級大于預設的等級閾值時，提醒模塊輸出異常提醒信息。
16、優選的，基于ai大模型的語音內容合規智能判斷與風險分級系統，還包括：關聯分組模塊和關聯分析模塊；
17、其中，關聯分組模塊用于將分離語音經過ai大模型后的輸出數據與通話記錄中的文字數據進行關聯分組；關聯分析模塊用于依據預先配置的關聯分析庫對關聯分組的數據進行分析，得到關聯分析結果；當關聯分析結果異常時，提醒模塊輸出異常提醒信息。
18、優選的，文字數據包括：人員輸入即時通信軟件的文字和通過表情解譯庫解譯表情得到的數據。
19、優選的，關聯分組模塊的關聯分組規則包括：
20、依據分離語音對應的時間和文字數據對應的時間之間的時間差，進行分組關聯；
21、和/或，
22、依據預先配置的關聯語句庫，進行分組關聯。
23、優選的，關聯分析模塊的關聯分析步驟包括：
24、依據關聯分析庫中關聯數據查詢子庫，確定關聯分組中各個數據對應的標準關聯數據；
25、將標準關聯數據與關聯分組中各個數據對應的關聯數據進行匹配，確定匹配度；
26、基于標準關聯數據與關聯數據之間的匹配度，計算出關聯分組的關聯值；
27、當關聯值小于等于預設的異常閾值時，確定為關聯分析結果異常。
28、優選的，基于ai大模型的語音內容合規智能判斷與風險分級系統，還包括：相干關聯模塊和合規分析模塊，
29、其中，相干關聯模塊依據語音接收對象和交流時間，將不同語音發出人的語音進行關聯，形成相干關聯數據；合規分析模塊對相干關聯數據進行分析，確定是否符合預先配置的合規要求；當不符合時，提醒模塊發出提醒信息。
30、本專利技術的其它特征和優點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本專利技術而了解。本專利技術的目的和其他優點可通過在所寫的說明書、權利要求書、以及附圖中所特別指出的結構來實現和獲得。
31、下面通過附圖和實施例，對本專利技術的技術方案做進一步的詳細描述。
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1.一種基于AI大模型的語音內容合規智能判斷與風險分級系統，其特征在于，包括：語音獲取模塊、語音識別模塊、風險評估模塊和提醒模塊；
2.根據權利要求1所述的基于AI大模型的語音內容合規智能判斷與風險分級系統，其特征在于，風險評估模塊的風險評估步驟如下：
3.根據權利要求1所述的基于AI大模型的語音內容合規智能判斷與風險分級系統，其特征在于，風險評估模塊的風險評估步驟如下：
4.根據權利要求1所述的基于AI大模型的語音內容合規智能判斷與風險分級系統，其特征在于，還包括：語音調取模塊；
5.根據權利要求1所述的基于AI大模型的語音內容合規智能判斷與風險分級系統，其特征在于，還包括：語音分離模塊；
6.根據權利要求5所述的基于AI大模型的語音內容合規智能判斷與風險分級系統，其特征在于，還包括：關聯分組模塊和關聯分析模塊；
7.根據權利要求6所述的基于AI大模型的語音內容合規智能判斷與風險分級系統，其特征在于，文字數據包括：人員輸入即時通信軟件的文字和通過表情解譯庫解譯表情得到的數據。
8.根據權利要求6
9.根據權利要求6所述的基于AI大模型的語音內容合規智能判斷與風險分級系統，其特征在于，關聯分析模塊的關聯分析步驟包括：
10.根據權利要求6所述的基于AI大模型的語音內容合規智能判斷與風險分級系統，其特征在于，還包括：相干關聯模塊和合規分析模塊，
...【技術特征摘要】
1.一種基于ai大模型的語音內容合規智能判斷與風險分級系統，其特征在于，包括：語音獲取模塊、語音識別模塊、風險評估模塊和提醒模塊；
2.根據權利要求1所述的基于ai大模型的語音內容合規智能判斷與風險分級系統，其特征在于，風險評估模塊的風險評估步驟如下：
3.根據權利要求1所述的基于ai大模型的語音內容合規智能判斷與風險分級系統，其特征在于，風險評估模塊的風險評估步驟如下：
4.根據權利要求1所述的基于ai大模型的語音內容合規智能判斷與風險分級系統，其特征在于，還包括：語音調取模塊；
5.根據權利要求1所述的基于ai大模型的語音內容合規智能判斷與風險分級系統，其特征在于，還包括：語音分離模塊；
6.根據權利要求5所述的基...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陸劍超，
申請(專利權)人：深圳市友點科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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