岗位职责
一、AI 应用创新与问题解决
1、主动探索 AI 在质检领域的创新应用场景，如智能分类风险等级、AI 生成整改方案建议、预测高风险业务环节等
2、针对质检工作中的痛点（如人工筛查效率低、风险识别滞后），提出 AI 解决方案并推动落地，持续提升质检工作的智能化水平
二、AI 质检项目落地与应用
1、主导或核心参与 AI 质检相关项目（如 AI 话术审核、智能风险预警、客户意图识别等），结合业务场景需求，提出 AI 应用方案并推动技术落地
2、利用 AI 工具（如 NLP 语义分析、机器学习模型）优化风险识别效率，例如通过 AI 批量筛查群发话术合规性、自动识别服务时效异常案例、总结客户历史沟通记录辅助风险判断
3、持续迭代 AI 质检模型，反馈业务风险点至技术团队，优化模型识别精度（如完善渠道码匹配逻辑、优化险种咨询意图识别准确率等），提升风险检测的覆盖面与及时性
三、业务风险深度挖掘与防控
1、建立并持续优化覆盖保险业务全场景（含服务时效、投保合规、话术规范、续保沟通、退保处理等）的风险质检标准与流程，重点针对投诉高发场景（如诱导投保、服务不及时、话术歧义、客户信息异常等）设计专项质检方案，明确质检维度、抽样比例、判定标准，推动风险闭环管理。
2、主动开展业务全流程风险巡查，通过抽检、全量筛查等方式识别潜在合规风险、服务风险及运营风险，形成风险台账并追踪整改闭环
3、具备敏锐的风险洞察力，能通过质检数据、投诉案例（如结节投保告知、管家继承服务纠纷）提炼共性风险规律，提前识别高风险业务环节并制定防控措施；
四、现场管理关键工作
1、现场质检流程管控：负责质检现场的日常管理，制定现场质检 SOP，明确人工质检人员的工作范围、质检标准、数据记录要求，避免因操作不规范导致的质检偏差。
2、团队管理与能力建设：负责现场质检团队的招聘、培训、考核。搭建分层培养体系，新员工需掌握品质管理规则（扣罚标准、违规识别要点）、AI 质检系统操作；老员工需提升复杂违规场景（如流程误导）的判定能力、数据异常分析能力。
1）建立团队绩效考核机制，将关键指标（质检准确率、风险发现能力）与绩效挂钩，定期组织绩效复盘，针对团队薄弱环节开展专项培训，提升团队整体专业水平。
2）搭建现场沟通机制，每周组织现场质检团队与业务团队（销售、风控）的对接会，解决跨部门协作问题（如业务端对扣罚规则的疑问、现场质检数据与业务数据不一致），推动品质管理要求在业务端落地。
3、现场问题解决与风险防控实时响应现场突发问题，如 业务端对扣罚结果的争议、线下回访数据统计异常等，推动问题根治（如协调技术部门修复系统、联合业务部门重新核对扣罚数据）。
任职要求
一、学历要求：大专及以上学历，质量管理、计算机应用、保险学、统计学等相关专业优先；
二、行业经验：具备3年及以上质检相关工作经验，其中1-2年团队管理经验，保险、金融或客服行业质检经验优先，熟悉保险业务全流程（投保、续保、退保、理赔等）及各环节风险点；
三、合规认知：深入掌握行业监管政策（如银保监会关于金融服务合规、客户信息保护的规定）及企业内部质检合规制度，能准确判断业务操作中的合规边界，避免因认知偏差导致风险漏判。
四、职业素养要求
1、责任心与抗压性：对质检结果准确性、风险预警及时性负责，能承受高强度工作压力，快速响应现场突发问题（如扣罚争议、数据统计异常）；
2、学习创新：主动关注AI在质检领域的创新应用趋势，能结合工作痛点提出合理化改进建议，推动质检工作智能化、高效化升级。