长沙自动智能质检系统

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。智能质检系统可以为客服的服务情况打分。长沙自动智能质检系统

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。长沙自动智能质检系统如今传统的人工抽检已经很难满足企业需求。

智能质检系统应用的必要性：通常实际的抽检覆盖率达不足百分之一，服务量大的企业甚至达不到万分之一，这样非常容易产生问题遗漏； 另外一个明显不足就是效率低，人工质检十分耗时，质检人员在检查过程中需要去听或看，然后还要思考判断，有时候甚至要反复回放，这过程会消耗不少时间。 据我们曾接触的某个企业客户反馈，单条服务记录质检时长至少要6分钟，并且不少抽检的服务记录实际并无明显问题，这样造成了一定的人工损耗。 从服务质检本身要处理的内容，服务质检要检查和评估的内容不止于服务禁语、违规用语这类用语行为规范内容。

从质检本身要处理的内容来看，服务质检要检查和评估的内容不止于服务禁语、违规用语这类用语行为规范内容。其中还包括质量检查，是指客服是否能准确理解客户意愿，是否有错漏办或错漏答等情况；规范检查，是指服务流程是否规范、是否出现违规操作、用词用语是否规范等；意愿检查，是指服务态度是否端正、积极、是否主动服务等；服务效率，是指响应效率和服务效率是否正常等。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，智能质检可以承担的工作将会越来越丰富。智能质检的应用可以解放大量繁琐低效的服务记录人工回听、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、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。让智能质检覆盖全部语音数据，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。智能质检系统怎么样？

目前很多公司的质检方式都是采用人工质检，常用的方式有录音抽测，质检员对坐席人员的通话录音进行抽样检测，另外一种就是即席检测，质检员现场抽查旁听，对座席人员的通话进行打分，然后根据结果针对相应问题对坐席进行培训。人工质检也可以说是一种传统的抽样调查，随机性太大，如果抽样数量少，结果不具性；若是为了结果相对准确一点增加抽样数量，质检工作量必然会增加，对于坐席多，通话量巨大的公司来讲负担很重，坐席较少的公司没有专门的质检人员，那么负责此工作的人也不能保证足量的抽样。智能质检系统的购买需要注意去正规的厂家。上海AI智能质检系统市场

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。长沙自动智能质检系统

底层数据的处理是建立质检规则的基础。数据来源较好是行业历史及当前客服语音数据。数据的预处理主要包括两部分：第1通过语音转译引擎将获取的录音音频数据转化为结构化的文本格式数据，第二对获取到的原始文本、音频数据进行二次加工处理，找出搭建质检规则需要的重要数据。智能质检系统一方面可以为客服的服务情况打分，监督客服的服务效果，降低成本和运营风险；另一方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。长沙自动智能质检系统

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