文章探讨了销售客服质检的新实践，引入了基于深度学习的“非正则”质检模式，与传统的“关键词+正则”模式形成互补。双模质检在不同场景下各司其职，当目标通话量大或质检项成熟时，采用“非正则”模式提升找全率和找准率；反之，则用“关键词+正则”模式快速响应。这种结合方式提高了质检效率，降低了对专业人才的依赖。
上篇文章，我们介绍了新一代智能质检模式——基于深度学习技术的“非正则”质检落地应用效果：在很多质检项上远超“关键词+正则”的传统模式，能多找出 2~10 倍数量的目标通话，并且介绍了其工作原理与“关键词+正则”的区别。
随着自然语言处理（NLP）领域技术的发展，以“非正则”质检模式为主、“关键词+正则”模式为辅的方案已成为未来发展趋势。两种模式将长期共存，因为它们各有其更擅长做的事情、更适配的场景。
“关键词+正则”模式的 2 种适配场景
在实际应用中，“关键词+正则”作为一种基础质检模式，越来越难以满足企业在质检效果和效率上的精细化需求。但是，这种模式也有它的优势：上手快。
当企业提出一个新的、此前从未用过的质检项时，质检项的标准尚未完全确定，因此可以用“关键词+正则”模式先跑起来，快速进行探索和迭代。其后根据初步探索和迭代的结果，再判断是否可以升级到基于深度学习技术的“非正则”模式。这是适配“关键词+正则”模式的第一种场景。
第二种场景：当一个质检项命中的目标通话量比较少，只有几百甚至几十条，就无法产生足够的“正例”给机器学习模型进行训练，只能继续采用“关键词+正则”模式。这是一种被动场
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