一方面可以為客服的服務情況打分，監(jiān)督客服的服務效果，降低成本和運營風險；另一方可以在錄音中收集客戶的信息，形成客戶畫像，更有針對性的進行業(yè)務跟進。傳統(tǒng)質(zhì)檢以人工抽檢為主，但抽檢始終是管中窺豹，只見一斑。這種質(zhì)檢方式無法覆蓋全部錄音，漏檢率高，也不能準定位存在問題的錄音。此外，質(zhì)檢數(shù)據(jù)不能有效聚合，統(tǒng)一管理并無法更深入地剖析數(shù)據(jù)潛藏的價值，造成語音數(shù)據(jù)成了“沉睡”的富礦。 同時，依賴于人工質(zhì)檢的企業(yè)，每年成本支出居高不下。為了滿足抽檢比例，話務量越多，企業(yè)需要投入的人力財力就越大。若自建質(zhì)檢系統(tǒng)，前期的一次投入和后續(xù)的運行維護產(chǎn)生的成本很高，并且系統(tǒng)升級難以與業(yè)務需求保持同步。智能質(zhì)檢系統(tǒng)在運行過程中更加安全穩(wěn)定。上海大數(shù)據(jù)技術(shù)質(zhì)檢系統(tǒng)價格表

其他企業(yè)都可以比較快速的復用或者經(jīng)過簡單調(diào)整之后復用，所以“非正則”模式帶來的收益就更高。比如，消費金融領(lǐng)域的正向質(zhì)檢項“提示逾期天數(shù)”；客服領(lǐng)域的負向質(zhì)檢項“暴露客戶隱私”等都是各自領(lǐng)域或行業(yè)通用的。 與“關(guān)鍵詞+正則”質(zhì)檢模式相比，基于深度學習技術(shù)的“非正則”模式，不再需要既懂業(yè)務又懂正則的稀缺人才編寫規(guī)則和迭代規(guī)則，只需要普通人快速進行數(shù)據(jù)標注即可訓練算法模型，而且通常能得到更好的效果。明顯的缺陷就是，如果沒有數(shù)千條數(shù)據(jù)，很難訓練出效果好的模型。 “雙?！辟|(zhì)檢，各司其職 當前階段，質(zhì)檢項應該采取哪種模式，主要取決于該質(zhì)檢項產(chǎn)生的目標通話量大小——通常數(shù)量大，才能快速標注數(shù)據(jù)、訓練出更好的算法模型，采用“非正則”模式，否則仍需要繼續(xù)使用“關(guān)鍵詞+正則”模式。南京質(zhì)檢系統(tǒng)市場價底層數(shù)據(jù)的處理是建立質(zhì)檢規(guī)則的基礎。

將人工智能接入客服系統(tǒng)，通過智能質(zhì)檢對語音進行質(zhì)檢，已成為客服中心的必選方案。音視貝智能質(zhì)檢系統(tǒng)不僅能夠?qū)ψㄔ?00%覆蓋自動質(zhì)檢打分，以客觀標準有效規(guī)范坐席話術(shù)，更能夠?qū)νㄔ挃?shù)據(jù)進行再挖掘，為企業(yè)提供市場輿情洞察力。系統(tǒng)利用語音識別、語義理解等技術(shù)對通話錄音按客戶與坐席分角色進行轉(zhuǎn)寫，結(jié)合業(yè)務本身所設定的規(guī)則對全量錄音進行話術(shù)合規(guī)性、業(yè)務能力、服務態(tài)度等多維度檢測評分。質(zhì)檢覆蓋率從5%提升至100%，質(zhì)檢人員可以根據(jù)智能質(zhì)檢的情況，快速鎖定問題錄音，并可隨機抽取錄音進行人工審核。系統(tǒng)還可通過大數(shù)據(jù)分析對客服數(shù)據(jù)進行挖掘分析，通過客戶訴求熱點分析、業(yè)務趨勢分析等，洞察客戶心聲、發(fā)掘業(yè)務潛力；通過業(yè)務異常挖掘、投訴等客戶行為分析，定位客戶投訴、客戶流失等問題根源，同時生成多維度用戶畫像，幫助快速了解客戶基本信息和真正需求，提升客服中心服務質(zhì)量；通過市場情感、輿情等信息分析，幫助企業(yè)了解產(chǎn)品市場，提升企業(yè)營銷能力，助力企業(yè)業(yè)務決策。此外，系統(tǒng)能夠從坐席表現(xiàn)和質(zhì)檢工作的維度，以圖表的形式進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計，結(jié)果一目了然，讓管理層能夠直觀地了解每位坐席和質(zhì)檢員的工作能力，有針對性地幫助員工提升服務水平。

近年來，隨著智能質(zhì)檢解決方案在設計的過程中的不斷提高，所體現(xiàn)出來的優(yōu)點也越來越多，普遍的運用在不同的場景當中，質(zhì)檢效率上會有著大幅度的提升，為的就是在質(zhì)檢成本方面合理的去控制好，對服務客戶的品質(zhì)上去努力的提升。智能質(zhì)檢系統(tǒng)是應用在客服監(jiān)督、客戶業(yè)務情況分析等場景，適用于擁有大量客服錄音，需要人工抽檢的方式進行錄音質(zhì)檢的場景。是以語音識別、自然語言理解、大數(shù)據(jù)處理技術(shù)為基礎的全量數(shù)據(jù)存儲、質(zhì)檢的系統(tǒng)工具，通過可配置、可訓練的檢測模型實現(xiàn)全量質(zhì)檢。智能質(zhì)檢系統(tǒng)可以應用在客服監(jiān)督。

當一個質(zhì)檢項命中的目標通話量比較少，只有幾百甚至幾十條，就無法產(chǎn)生足夠的“正例”給機器學習模型進行訓練，只能繼續(xù)采用“關(guān)鍵詞+正則”模式。這是一種被動場景，也是比較常見的場景。 還有一種場景比較特殊：有些質(zhì)檢項命中的目標通話比較多，原則上可以用來訓練機器學習模型，但是因為“關(guān)鍵詞+正則”已經(jīng)得出不錯的結(jié)果，既找得全（術(shù)語叫召回率高），又找得準（術(shù)語叫準確率高），兩個值都超過 90%，那么暫時就不迫切需要升級到“非正則”質(zhì)檢模式了。比如很多企業(yè)需要的正向質(zhì)檢項——“禮貌問候”，因為可以窮舉出大部分“禮貌問候”的用詞，用“關(guān)鍵詞+正則”模式就能得到雙 90%的結(jié)果。當人工智能質(zhì)檢出現(xiàn)，傳統(tǒng)人工質(zhì)檢是不是就被智能質(zhì)檢完全取代了呢？北京AI智能質(zhì)檢系統(tǒng)功能介紹

智能錄音質(zhì)檢應用的誕生不是為了取代業(yè)務人員的服務管理工作。上海大數(shù)據(jù)技術(shù)質(zhì)檢系統(tǒng)價格表

智能質(zhì)檢系統(tǒng)使用的好處有哪些？好處是比較多的，智能質(zhì)檢系的使用范圍比較廣，智能質(zhì)檢系統(tǒng)的使用可以降低成本和運營風險，同時可以在錄音中收集客戶的信息，形成客戶畫像，更有針對性的進行業(yè)務跟進。質(zhì)檢系統(tǒng)是主要應用在客服監(jiān)督、客戶業(yè)務情況分析等場景的，適用于擁有大量客服錄音，需要人工抽檢的方式進行錄音質(zhì)檢的場景。以語音識別、自然語言理解、大數(shù)據(jù)處理技術(shù)為基礎的全量數(shù)據(jù)存儲、質(zhì)檢的系統(tǒng)工具，通過可配置、可訓練的檢測模型實現(xiàn)全量質(zhì)檢。上海大數(shù)據(jù)技術(shù)質(zhì)檢系統(tǒng)價格表

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