天津人工智能质检市场

什么是智能质检，和传统质检有什么差异？智能质检-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。智能质检系统主要应用在客服监督、客户业务情况分析等场景，适用于拥有大量客服录音，需要人工抽检的方式进行录音质检的场景。如今传统的人工抽检已经很难满足企业需求。天津人工智能质检市场

质检项与命中的目标通话量之间的关系也存在“二八法则”——20%的质检项贡献了80%的质检量，所以将质检量大的少数质检项升级到“非正则”模式，往往可以大幅提升整个质检任务的找全率和找准率。这是“非正则”质检模式的第1种适配场景，也是主要的适配场景。某些质检项，虽然从某一家企业的角度看，所命中的目标通话量不算大，但是这个质检项是整个行业中较为成熟的、通用的质检项，其他企业也都在用，那么就可以采用基于深度学习技术的“非正则”模式进行模型训练。重庆实时智能质检系统什么是智能质检，和传统质检有什么差异？

智能质检的必要性：人工智能和语音识别技术的发展，质检工作已经由智能技术来辅助人工质检，准锁定问题语音，大幅提升质检效率，确保质检结果的准确度与客观性，帮助企业挖掘数据价值，有效提高客户服务水平质量。过去，呼叫中心语音质检以人驱动，需要人工听录音再进行分析考评。随着话务量的增长，人为驱动的质检模式加重了效率低下的问题，无法做到语音数据全量质检，只能依赖于抽检的形式，导致抽检样本缺乏针对性，甚至问题语音漏检的情况，较终得出的质检结果片面也不准确，无法真实反应呼叫中心的客服水平与质量。我司的智能质检系统可以帮助企业降低成本和运营风险，系统可以在录音中收集客户的信息，形成客户画像，更有针对性的进行业务跟进。

随着人工智能技术的持续火热，以及自然语言处理、机器学习、文本挖掘等技术研究应用逐步成熟，智能录音质检可以承担的工作将会越来越丰富。 当然，智能录音质检应用的诞生不是为了取代业务人员的服务管理工作，而是通过解放大量繁琐低效的服务记录人工、查看工作。 并提供一定的决策分析参考，以此协助业务人员快速、有效、多面、准确地发现服务质量问题，促进业务人员集中精力在解决服务问题、改善服务质量的思考上。 让智能录音质检覆盖全部语音数据，多方位洞察客服工作，检测客服工作，保证客服工作，避免企业因客服失误产生投诉，影响企业呼叫中心运营。在不同的场景当中都会对智能语音或者智能客服去进行质检。

智能质检系统的使用：一般情况专项质检都需要进行质检条件的判断，比如险种回访场景A险种需要质检坐席是否告知客户险种的责任与风险而B险种不需要质检此项。因为业务特殊性，单一的质检评分逻辑无法满足多样化的业务考核标准，我们需要运用多元化的评分规则逻辑，目前常用到的评分逻辑有，违规扣分、合规加分、阶梯评分等。在业务不断发展过程中，还会遇到 “错了不全扣分，对了只取逻辑中较高分”的情况。此时可以通过阶梯打分来实现客户需求。智能录音质检应用的诞生不是为了取代业务人员的服务管理工作。大数据技术质检系统市场

智能质检系统可以应用在客户业务情况分析等场景。天津人工智能质检市场

传统人工质检多采用抽检方式，其覆盖率较低，容易产生遗漏。传统人工质检数据获取时效性差，难以快速发现和解决问题，特别是指标的异动、业务的异动难以及时与质检挂钩，无法及时发现可能存在的问题点。人工质检十分耗时，根据通讯行业经验，单条服务记录平均质检时长为6分钟，并且较多时候质检的记录并无明显问题，而扩大质检量会带来巨大的人工损耗，造成无谓的浪费。传统人工质检有较大的主观性，质检人员因为对业务理解的程度不同，质检细节有时存在较大差异，工作流程难以减少主观影响的存在，可能存在较大质量误差。随着企业客户服务需求的日益增长，上述问题如不解决，将制约共享客服的发展。智能质检系统：主要应用在客服监督、客户业务情况分析等场景，适用于拥有大量客服录音，需要人工抽检的方式进行录音质检的场景。天津人工智能质检市场

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