深圳常用智能质检系统报价

时间:2021年11月19日 来源:

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。智能质检系统是通过多样化的评分规则,为的就是对语义语境方面都能够进行专业的识别。深圳常用智能质检系统报价

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其他企业都可以比较快速的复用或者经过简单调整之后复用,所以“非正则”模式带来的收益就更高。比如,消费金融领域的正向质检项“提示逾期天数”;客服领域的负向质检项“暴露客户隐私”等都是各自领域或行业通用的。 与“关键词+正则”质检模式相比,基于深度学习技术的“非正则”模式,不再需要既懂业务又懂正则的稀缺人才编写规则和迭代规则,只需要普通人快速进行数据标注即可训练算法模型,而且通常能得到更好的效果。明显的缺陷就是,如果没有数千条数据,很难训练出效果好的模型。 “双模”质检,各司其职 当前阶段,质检项应该采取哪种模式,主要取决于该质检项产生的目标通话量大小——通常数量大,才能快速标注数据、训练出更好的算法模型,采用“非正则”模式,否则仍需要继续使用“关键词+正则”模式。杭州客服中心智能质检有哪些智能质检系统可以应用在客服监督。

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智能质检除了可应用于服务质量提升外,也可通过挖掘与客户聊天过程中,客户表达的产品需求、再结合客户办理情况、年龄性别、网页浏览轨迹等数据标签综合判断,开展网页产品展示上优先推送、外呼营销等一系列高针对性的推荐活动,挖掘营销潜力。由于结合客户直接在聊天语音/文本中发出的需求,这样的智能质检方式相比单一从数据标签挖潜来说,准度更高。本产品是以语音识别、自然语言理解、大数据处理技术为基础的全量数据存储、质检的系统工具,通过可配置、可训练的检测模型实现全量质检。

智能质检的目的可以分为以下内容: 服务问题挖掘,谈到智能质检,多数人会想到用来代替人工质检,对照质检标准规范,把其中的质检项改为系统质检的方式,以此来挖掘服务问题,开展员工服务质量提升。 有些影响服务感知的问题采取人工质检的方式耗时较长,基本每通通话都会涉及,可评估借助智能质检,来替代人工重复机械的质检工作。比如响应时间、挂机时间、转接规范是否到位、是否有开头结束语等,这些服务质检项在人工判断上逻辑相对机械化、客观化、无人为主观因素影响,如采用系统智能质检方式,准确率一般可在70%以上,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。智能录音质检,多方位把控质检客服语音数据的需求已经迫在眉睫。

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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。这是一种被动场景,也是比较常见的场景。 还有一种场景比较特殊:有些质检项命中的目标通话比较多,原则上可以用来训练机器学习模型,但是因为“关键词+正则”已经得出不错的结果,既找得全(术语叫召回率高),又找得准(术语叫准确率高),两个值都超过 90%,那么暂时就不迫切需要升级到“非正则”质检模式了。比如很多企业需要的正向质检项——“礼貌问候”,因为可以穷举出大部分“礼貌问候”的用词,用“关键词+正则”模式就能得到双 90%的结果。一般情况专项质检都需要进行质检条件的判断。北京音视贝智能质检现价

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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。深圳常用智能质检系统报价

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