从执法到服务再到生产：得助智能质检大模型赋能全场景视频分析落地
在企业运营数字化转型的浪潮中，视频数据的规模与日俱增，在金融服务、执法记录、政务服务、工业质检等众多关键领域，视频都承载着重要信息。
面对复杂场景时，传统质检的三大短板：
传统小模型只能处理固定场景的简单动作识别，当遇到光线变化或非常规行为时往往失效；
每个新场景都需要投入大量人力进行数据采集和标注，训练成本居高不下；
传统小模型准确率有限，在一些场景很达到目标准确率，如签字动作。
中关村科金得助智能质检系统以大模型技术为核心，带来颠覆性突破：
场景泛化能力：大模型技术突破传统小模型固定场景限制，检测范围更加广泛，目前无明显边界限制；
成本效率革新：通用模型减少90%以上数据标注需求，无需针对每个场景一一进行训练。
质检准召率显著提升：针对小模型准召率低的场景，大模型效果显著提升。
得助智能质检系统基于中关村科金自研的得助大模型平台打造，能完成跨场景分析，不仅覆盖了双录视频质检场景等基础需求，更能精准捕捉异常行为、服务不当、设施隐患等复杂情况。
以酒店的接待礼仪场景质检为例，系统可精准识别问候、引领、电梯服务中的规范与违规行为，从捕捉未打招呼的疏漏，到甄别标准鞠躬的细节，得助智能质检系统构建起“识别-预警-处置”闭环管理体系，违规行为识别准确率提升至98.7%，推动企业从被动应对转向主动预防，持续提升服务质量。
1.检测项：问候礼仪-反例；检测内容：检测视频中是否出现该接待人员遇到客人，没有停下脚步打招呼的情况；
2.检测项：问候礼仪-正例；检测内容：检测该接待人员遇到客人时，是否驻足、侧身、微笑、鞠躬问候；
3.检测项：引领礼仪-反例；检测内容：检测该接待人员在引领客服时，是否存在只顾着向前走，不关注客人状态的情况；
4.检测项：引领礼仪-正例；检测内容：检测该接待人员在引领客户时，是否与客人同速前进，并侧身45度与客人互动；
5.检测项：电梯礼仪-反例；检测内容：检测该人员的引导客户进电梯时，是否存在电梯到了，扭头就走的情况；
6.检测项：电梯礼仪-正例；检测内容：检测该人员的引导客户进电梯时，是否为客人指引并用手护住电梯，进电梯后行鞠躬礼
此外，视频质检在执法记录、政务大厅、柜台办理、安检等场景也有着广泛的应用价值，正加速在金融、零售、公共服务等领域落地应用。在监狱场景，通过大模型辅助监管在押人员行为，实时识别异常动态并触发报警机制；在港口与工厂场景，视频大模型通过实时监测生产流程，提前预警危险隐患，筑牢安全防线；连锁门店则借助视频分析客流分布与服务细节，优化人效管理与服务流程；金融直播场景中，系统可实时识别“承诺保本”“推荐股票”等违规话术，精准防范监管风险。
随着大模型技术持续迭代，视频质检正从单一功能工具逐步升级为企业数字化管理的核心基础设施，为各行业提供全流程、智能化、低成本的解决方案，助力企业降本增效。
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