杭州智能质检系统价钱

时间:2022年04月20日 来源:

当前人工质检一条记录需要6分钟,其中包含较多问题不明显的记录,若扩大质检量将带来巨大的人工损耗。,只有提高抽检准度才能有效降低无效人工耗时。 共享客服平台应用智能质检解决方案,通过系统智能化质检扩大了质检覆盖范围,能够有效地掌握客户来电诉求,及时发现客服工作中存在的问题,在降低运营成本的同时提升了服务质量,使服务水平实现质的飞跃。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。智能质检系统使用的好处是比较多的。杭州智能质检系统价钱

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为了保证服务质量,您的通话可能会被录音……"当我们拨打客服电话时,经常会听到这样的提示。在企业服务中,平均每天都会产生数以万计的录音,而录音背后的服务质量保障则依托服务质检。目前,很多企业的服务质检采用传统的人工质检模式,智能质检的普及率并不是很高。然而,人工听一次录音平均要6分钟,普遍抽检比例不足全部录音的2%,在人力成本直线上升、听录音工作重复枯燥等因素影响下,导致了人工质检的成本增高、效率低、错误率高。浙江AI智能质检如今传统的人工抽检已经很难满足企业需求。

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智能质检是通过数据采集(转化+整合)及分析,实现对语音的智能质检,包括:自动评分、自动标签分类、关键词/敏感信息告警、趋势统计分析、质检任务管理等。智能质检应用场景:银行场景,银行一般都是多个营业中心、多个市区地点、会有很多的录音系统的业务语音无法统一管理,每天语音量巨大,而人工质检覆盖率只2%-3%,人工检索和质检效率低,业务流程复杂,员工水平参差不齐,客户满意度低,但期望通过语音挖掘出更多的价值。物流场景,人工质检率低,需要实现客服坐席的100%质检,需要建立统一的质量监控管理体系,确保公司依法合法经营,需要为提升电话客服的专业技能和服务水平,保障高水平服务的持续实现,需要挖掘语音中客户诉求,服务问题,流程问题等。

智能语音质检是利用关键词、语速、情绪检测等技术,灵活构建质检规则,多面识别海量会话中的风险信息,将质检覆盖率提升至100%。伴随着通讯行业的严管,投诉、打扰率的居高不下,更是让企业对坐席的话术、态度严格把关,传统的人工抽检已经很难满足企业需求。 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。智能语音质检是以语音识别、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。情绪识别是人工智能与质检结合的特点之一。

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智能质检结束后,人工质检介入,质检人员依据智能质检可视化数据进行复检,根据筛查结果调听,做到有的放矢。智能质检替代人工做到质检内容高效覆盖,人工质检则能在此基础上进行准确的判断和精细化操作,两者相辅相成,实现质检水准跨越式提升。从服务管理角度来看,该模式能迅速发现问题、总结经验,规范服务人员行为,使服务技能、客户满意度、运营效率多面提升。智能质检大量的数据在通过有效挖掘和呈现后,变成价值信息进行分析和留存,为企业运营提供有力支撑、为决策提供有效依据。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。浙江AI智能质检

智能质检系统使用的好处有哪些?杭州智能质检系统价钱

AI智能质检优势:1、由抽检改为全量检查(全检)2、质检工作效率的改变3、质检考核客服方式的改变——更加准确,不漏,不偏,质检结果不以人工意志为转移智能质检也称智能对话分析(Smart Conversion Analysis),主要用来从对话中分析服务违规,用户满意度,客服回答专业性,产品改进建议,寻找二次销售机会等。智能质检又可分为在线质检(也称在线客服检测)与离线分析(也称客服KPI考核),其区别在于在线质检是实时对访客和客服对话进行检测,对于访客情绪激动或者客服粗暴骂人等红线给出实时预警,其输入为访客或者客服的sentence,对其做情感分析,访客意图分析,客服动作分析等。离线分析输入为完整的用户客服对话dialog,输出为针对该段对话客户的整体满意度,客服的服务态度,客服回复的专业性,客服的回复率,客服回复的延时率等等指标,给出一个综合得分,以此来对客服进行KPI考核。杭州智能质检系统价钱

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公司坚持科学发展,将技术研发和人才培养作为公司的发展目标,团队成员来自于华为、阿里巴巴、蚂蚁金服、同盾科技、金蝶软件等企业,拥有多年人工智能与企业服务相关产品研发和商业化经验,专注于智能语音、语义理解、语义分析、语音网关等人工智能技术的研究与应用,在音视频互动领域有长期的技术积累能力和商业实践。

在此基础上结合ASR、NLP、TTS和人脸识别等技术,打造出了智能客服、智能外呼、智能质检、智能语音机器人、虚拟数字人、智能媒资等产品。团队拥有出色的商业化和项目交付能力,已成功积累了多个行业的成功案例,目前已服务于曹操专车、中移在线、赣南医学院等多家单位。

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