东莞保险 银保 AI智能双录系统应用场景

签里眼 AI智能双录模式支持7*24小时随时可录，可以实现远程实时录音，能够满足客户跨越时间的超便捷式金融服务体验，而且还可以提供 AI智能语音全程陪伴式引导，让客户能够准确地理解银行的业务，而且还可以改善客户的体验，有效提高一次通过率。同时，签里眼 AI智能双录模式还可以根据客户的不同需求，提供定制化的金融服务解决方案，让客户能够真正做到省心、省力、省时。此外，签里眼 AI智能双录模式还可以进行数据管理，为银行提供有效的数据分析和统计报表，从而更好地满足银行业务发展需求。签里眼AI智能双录再升级，远程功能来帮您“省时”更“省心”。东莞保险 银保 AI智能双录系统应用场景

在金融行业里，经营的合规性始终是不可越过的底线，但是这些年来，还是有很多金融机构因为双录合规问题遭到银保监会处罚的，这种案例屡屡出现。为什么会出现这样的情况呢？一方面自然是机构漠视合规，规章制度及内控不到位；而另一方面，传统双录系统是存在着一些缺陷的，如缺少质检、重录率高、操作复杂等问题都是导致客户经理倾向于不使用双录、或双录工作做不到位的原因。而现如今金融客户异地化、海外化、年轻化，急需满足24小时随时随地业务办理的情况下，传统的双录系统早就不能满足客户的需求，急需智能化进行辅助进行降本增效，规范产品代销，客户回流。金融机构如何选择正确可靠的智能双录系统就显得及其重要。无锡AI智能双录系统应用场景“双录”为何越来越重要？“全mian双录”时代下双录系统建设遇到了什么瓶颈？该如何解决？

北京签里眼金融双录，金融行业的远程面签、自助双录场景，可私有化部署，满足政策监管需求的视频见证能力；签里眼双录功能包含：①录像留存：支持云端和本地录制，支持单流和合流的不同录制模式；②水印/时间戳：支持在录制文件中实时叠加水印和时间戳，满足金融监管对双录的要求；③智能排队：完善的排队解决方案，支持和金融机构原有电话排队系统融合；④风险揭示播报：业务办理过程中可同步进行提前录制的语音或视频播报，代替人工坐席进行风险揭示，规范话术；⑤电子签名：业务办理过程中，可以随时触发电子签名并同步录制；⑥自采集自渲染：开放自采集和自渲染接口，用户可自行处理音视频原始数据，方便行方设备利旧；⑦屏幕共享：支持全屏共享、程序共享、区域共享给远端观看；⑧远程协助：业务办理过程中，坐席可以远程操作客户设备，协助客户解决问题；⑨质量监测：支持通话质量实时监测并上报给应用层。

北京签里眼智能双录管理系统底层AI技术丰富，可将人脸、语音、唇语、OCR识别等多种AI技术随意组合，有95%以上的识别准确率，能够保障双录真实有效，规避风险。”不仅能够完整还原交易过程、进行风险提示，还将朝着“人机协同体系”的方向发展，为事后追责提供凭证时效更长的可回溯功能，融入AI的双录相比于之前的传统手段进一步升级改造了SDK算法，增加了红外扫描、活（huo）体验证的功能，实现体态识别、行为解读以及合规性验证等功能，可谓是上了一层“双保险”，让金融机构用的更放心!!!是符合银保监会的双录合规要求，包括双录过程中实时风险播报提示、应急预案与备用服务等容灾措施符合监管规定、音视频文件可长久保存等；是双录体验完全自助化，大量节省人力成本，提升效率；签里眼打造AI智慧双录服务平台，助力金融行业双录合规增效.

签里眼 AI智能视频面签系统已上线，该系统可以通过信息化手段对客户进行实时质检，以确保客户真实意愿得到有效保障，从而有效提升质检效率和双录合格率。此外，签里眼 AI智能视频面签系统还支持原视频面签系统或“人工远程 AI双录”模式，实现更高效的管理和服务。此外，该系统还可以对客户的历史数据进行有效管理，以确保数据的完整性和可靠性，从而更好地帮助企业提高客户满意度。另外，该系统还可以自动生成电子签名，确保电子签名的有效性，从而有效保证合同的安全。科技赋能服务 “北京签里眼智能双录系统”获金融科技发展奖。北京柜面AI智能双录系统供应商

签里眼“AI智能双录解决方案-SAAS服务模式”应运而生，支持轻量、快速自建双录系统.东莞保险 银保 AI智能双录系统应用场景

签里眼远程面签产品优势用户可以通过手机APP或小程序，通过远程视频的方式完成面签，实现证券开户、业务事项核对等线上面签服务；超高清音视频48kHz全频带采样，可为用户提供高清的音质体验，比较高支持4K分辨率，视频在同等画质下码率更低灵活的录制布局支持单流、合流录制，合流录制可以完全自定义布局，支持水印和时间戳，满足金融监管要求完善的排队系统支持呼叫排队、坐席分组、队列优先级、坐席优先级、VIP队列、插队、自动分配/手动分配、队列信息等排队功能，提供完整的远程金融解决方案支持私有化部署整套系统可以私有化部署到金融机构内网，关键数据不外流，信令动态token认证，媒体流端到端加密，安全有保障。东莞保险 银保 AI智能双录系统应用场景

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