智能质检方案是共享运营管理应用下一款新的功能，其基本原理是运用AI+大数据技术基于对应客户历史业务数据训练AI模型预测所有共享任务的潜在质检风险，并从高到低挑选风险较高的任务定期自动抽选或手动抽选质检样本，整体质检工作流程如下：

为了保证每个客户所使用的AI模型服务可以准确反馈其特有的数据特征，本功能初次使用前需要各项目组的实施、运维人员按以下步骤部署和配置相关功能服务并建立客户专属的AI预测模型：

第一步：按附件文档中详细说明下载并部署相关服务。

第二步：配置相关MC参数。

（1）添加MC公共参数，进入现场MC环境，点击环境公共配置项，添加键值对。

（2）参数键为：ai.quality_detect_service.url；值是接口链接，形式为：ip+端口，由现场确定，类似于http://10.25.1.237:10072。

第三步：为了使初次训练AI模型时预测参数尽量准确，请确保近2日内有已经完成的质检任务。

第四步：启用相关定时任务（默认为禁用状态）。

第五步：手动执行一次智能质检AI数据传输任务并确保数据传输成功。

第六步：在智能质检算法管理页面中使用模型初始化训练功能，选择指标（建议全选）后训练并建立AI模型。

第七步：模型成功建立后即可在智能质检方案功能中自由设定抽检条件，AI会自动预测质检风险并抽选质检样本。

特别说明：

1. 建议选取在已经审核完部分质检任务后当天或次日进行本功能的初始化训练；

2. AI模型会定期进行自我迭代学习，具体频率与日常产生的质检任务量相关；

3. 即使不进行初始模型训练也可以使用智能质检方案功能，但是预测的准确性会受一定影响。
   

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