武汉工业质检系统费用

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。传统质检以人工抽检为主，但抽检始终是管中窥豹，只见一斑。这种质检方式无法覆盖全部录音，漏检率高，也不能准定位存在问题的录音。此外，质检数据不能有效聚合，统一管理并无法更深入地剖析数据潜藏的价值，造成语音数据成了“沉睡”的富矿。 同时，依赖于人工质检的企业，每年成本支出居高不下。为了满足抽检比例，话务量越多，企业需要投入的人力财力就越大。若自建质检系统，前期的一次投入和后续的运行维护产生的成本很高，并且系统升级难以与业务需求保持同步。智能质检系统通过与语音识别以及大数据分析等结合，改变了传统质检的方式，节约了人工成本。武汉工业质检系统费用

智能质检是如何工作的？关键词检测主要是针对敏感词和违禁词等需要注意的字眼，关键词都是根据公司的不同要求来设置，如果在通话内容或者在线会话中发现了关键词，系统可以快速识别并在后台提醒相关人员，避免下次再出现此种情况，提高通话或者会话的质量。情绪识别是人工智能与质检结合的特点之一，通过分析坐席人员的语气语调来判断坐席的情绪波动情况，例如坐席语气是否积极，情绪是否饱满等，情绪识别一般在客服工作比重大的公司较为常见，目前人工智能技术可以判断相对极端的情绪，轻微的还需要技术的不断更新与优化。苏州在线智能质检系统现价智能质检系统是机器，所以不会受人的情绪起伏影响到质检结果。

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。

要考虑到质检项的成熟度——太新的、标准尚不明确的质检项，适合先用“关键词+正则”模式迭代起来，再决定何时升级到基于深度学习技术的“非正则”模式。综合来看，在实践中采用“双模”方案，让两种模式各司其职，可以较大程度提升质检效率。、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。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，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。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。

将人工智能接入客服系统，通过智能质检对语音进行质检，已成为客服中心的必选方案。音视贝智能质检系统不仅能够对坐席通话100%覆盖自动质检打分，以客观标准有效规范坐席话术，更能够对通话数据进行再挖掘，为企业提供市场舆情洞察力。系统利用语音识别、语义理解等技术对通话录音按客户与坐席分角色进行转写，结合业务本身所设定的规则对全量录音进行话术合规性、业务能力、服务态度等多维度检测评分。质检覆盖率从5%提升至100%，质检人员可以根据智能质检的情况，快速锁定问题录音，并可随机抽取录音进行人工审核。系统还可通过大数据分析对客服数据进行挖掘分析，通过客户诉求热点分析、业务趋势分析等，洞察客户心声、发掘业务潜力；通过业务异常挖掘、投诉等客户行为分析，定位客户投诉、客户流失等问题根源，同时生成多维度用户画像，帮助快速了解客户基本信息和真正需求，提升客服中心服务质量；通过市场情感、舆情等信息分析，帮助企业了解产品市场，提升企业营销能力，助力企业业务决策。此外，系统能够从坐席表现和质检工作的维度，以图表的形式进行数据统计，结果一目了然，让管理层能够直观地了解每位坐席和质检员的工作能力，有针对性地帮助员工提升服务水平。智能质检系统支持各种词性学习、如分词、肯定成、脏词、热词、TTS词、等词库在线维护与管理。苏州在线智能质检系统现价

当人工智能质检出现，传统人工质检是不是就被智能质检完全取代了呢？武汉工业质检系统费用

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