其他企業(yè)都可以比較快速的復(fù)用或者經(jīng)過簡單調(diào)整之后復(fù)用，所以“非正則”模式帶來的收益就更高。比如，消費(fèi)金融領(lǐng)域的正向質(zhì)檢項(xiàng)“提示逾期天數(shù)”；客服領(lǐng)域的負(fù)向質(zhì)檢項(xiàng)“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(xué)習(xí)技術(shù)的“非正則”模式，不再需要既懂業(yè)務(wù)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(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注即可訓(xùn)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(xùn)練出效果好的模型。 “雙?！辟|(zhì)檢，各司其職 當(dāng)前階段，質(zhì)檢項(xiàng)應(yīng)該采取哪種模式，主要取決于該質(zhì)檢項(xiàng)產(chǎn)生的目標(biāo)通話量大小——通常數(shù)量大，才能快速標(biāo)注數(shù)據(jù)、訓(xùn)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。傳統(tǒng)人工質(zhì)檢多采用抽檢方式，其覆蓋率較低，容易產(chǎn)生遺漏。機(jī)器智能質(zhì)檢系統(tǒng)哪家便宜

呼入場景質(zhì)檢項(xiàng)集中在回訪話術(shù)是否嚴(yán)謹(jǐn)、服務(wù)態(tài)度是否規(guī)范，當(dāng)客戶對個(gè)人提出表揚(yáng)、質(zhì)疑時(shí)，應(yīng)禮貌時(shí)是否合理回應(yīng)等；呼出場景則主要集中在業(yè)務(wù)流程辦理是否合規(guī)，是否有偽冒公檢法等威脅恐嚇、夸大事實(shí)的行為，是否有使用銷售技巧等質(zhì)檢項(xiàng)。在明確業(yè)務(wù)場景及場景對應(yīng)質(zhì)檢項(xiàng)同時(shí)，需要快速判斷質(zhì)檢項(xiàng)屬于常規(guī)質(zhì)檢或?qū)ｍ?xiàng)質(zhì)檢。常規(guī)質(zhì)檢主要質(zhì)檢通話過程中座席服務(wù)禮儀、服務(wù)規(guī)范、客戶感受等服務(wù)類規(guī)則，專項(xiàng)質(zhì)檢則是根據(jù)業(yè)務(wù)要求質(zhì)檢業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)技能、銷售能力等業(yè)務(wù)規(guī)則。山東人工智能智能質(zhì)檢費(fèi)用智能錄音質(zhì)檢，多方位把控質(zhì)檢客服語音數(shù)據(jù)的需求已經(jīng)迫在眉睫。

智能質(zhì)檢除了可應(yīng)用于服務(wù)質(zhì)量提升外，也可通過挖掘與客戶聊天過程中，客戶表達(dá)的產(chǎn)品需求、再結(jié)合客戶辦理情況、年齡性別、網(wǎng)頁瀏覽軌跡等數(shù)據(jù)標(biāo)簽綜合判斷，開展網(wǎng)頁產(chǎn)品展示上優(yōu)先推送、外呼營銷等一系列高針對性的推薦活動(dòng)，挖掘營銷潛力。由于結(jié)合客戶直接在聊天語音/文本中發(fā)出的需求，這樣的智能質(zhì)檢方式相比單一從數(shù)據(jù)標(biāo)簽挖潛來說，準(zhǔn)度更高。本產(chǎn)品是以語音識(shí)別、自然語言理解、大數(shù)據(jù)處理技術(shù)為基礎(chǔ)的全量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、質(zhì)檢的系統(tǒng)工具，通過可配置、可訓(xùn)練的檢測模型實(shí)現(xiàn)全量質(zhì)檢。

智能質(zhì)檢系統(tǒng)的使用：一般情況專項(xiàng)質(zhì)檢都需要進(jìn)行質(zhì)檢條件的判斷，比如險(xiǎn)種回訪場景A險(xiǎn)種需要質(zhì)檢坐席是否告知客戶險(xiǎn)種的責(zé)任與風(fēng)險(xiǎn)而B險(xiǎn)種不需要質(zhì)檢此項(xiàng)。因?yàn)闃I(yè)務(wù)特殊性，單一的質(zhì)檢評分邏輯無法滿足多樣化的業(yè)務(wù)考核標(biāo)準(zhǔn)，我們需要運(yùn)用多元化的評分規(guī)則邏輯，目前常用到的評分邏輯有，違規(guī)扣分、合規(guī)加分、階梯評分等。在業(yè)務(wù)不斷發(fā)展過程中，還會(huì)遇到 “錯(cuò)了不全扣分，對了只取邏輯中較高分”的情況。此時(shí)可以通過階梯打分來實(shí)現(xiàn)客戶需求。近年來，隨著智能質(zhì)檢解決方案在設(shè)計(jì)的過程中的不斷提高，所體現(xiàn)出來的優(yōu)點(diǎn)也越來越多。

智能質(zhì)檢系統(tǒng)應(yīng)用的必要性：通常實(shí)際的抽檢覆蓋率達(dá)不足百分之一，服務(wù)量大的企業(yè)甚至達(dá)不到萬分之一，這樣非常容易產(chǎn)生問題遺漏； 另外一個(gè)明顯不足就是效率低，人工質(zhì)檢十分耗時(shí)，質(zhì)檢人員在檢查過程中需要去聽或看，然后還要思考判斷，有時(shí)候甚至要反復(fù)回放，這過程會(huì)消耗不少時(shí)間。 據(jù)我們曾接觸的某個(gè)企業(yè)客戶反饋，單條服務(wù)記錄質(zhì)檢時(shí)長至少要6分鐘，并且不少抽檢的服務(wù)記錄實(shí)際并無明顯問題，這樣造成了一定的人工損耗。 從服務(wù)質(zhì)檢本身要處理的內(nèi)容，服務(wù)質(zhì)檢要檢查和評估的內(nèi)容不止于服務(wù)禁語、違規(guī)用語這類用語行為規(guī)范內(nèi)容。智能質(zhì)檢系統(tǒng)的使用可以在錄音中收集客戶的信息。東莞智能質(zhì)檢系統(tǒng)哪里有

智能質(zhì)檢是呼叫中心系統(tǒng)重要的功能之一。機(jī)器智能質(zhì)檢系統(tǒng)哪家便宜

傳統(tǒng)人工質(zhì)檢多采用抽檢方式，其覆蓋率較低，容易產(chǎn)生遺漏。傳統(tǒng)人工質(zhì)檢數(shù)據(jù)獲取時(shí)效性差，難以快速發(fā)現(xiàn)和解決問題，特別是指標(biāo)的異動(dòng)、業(yè)務(wù)的異動(dòng)難以及時(shí)與質(zhì)檢掛鉤，無法及時(shí)發(fā)現(xiàn)可能存在的問題點(diǎn)。人工質(zhì)檢十分耗時(shí)，根據(jù)通訊行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，單條服務(wù)記錄平均質(zhì)檢時(shí)長為6分鐘，并且較多時(shí)候質(zhì)檢的記錄并無明顯問題，而擴(kuò)大質(zhì)檢量會(huì)帶來巨大的人工損耗，造成無謂的浪費(fèi)。傳統(tǒng)人工質(zhì)檢有較大的主觀性，質(zhì)檢人員因?yàn)閷I(yè)務(wù)理解的程度不同，質(zhì)檢細(xì)節(jié)有時(shí)存在較大差異，工作流程難以減少主觀影響的存在，可能存在較大質(zhì)量誤差。隨著企業(yè)客戶服務(wù)需求的日益增長，上述問題如不解決，將制約共享客服的發(fā)展。智能質(zhì)檢系統(tǒng)：主要應(yīng)用在客服監(jiān)督、客戶業(yè)務(wù)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(jìn)行錄音質(zhì)檢的場景。機(jī)器智能質(zhì)檢系統(tǒng)哪家便宜

杭州音視貝科技有限公司專注于人工智能領(lǐng)域智能語音、智能圖像、虛擬數(shù)字人等產(chǎn)品的研發(fā)，通過將人工智能技術(shù)與企業(yè)服務(wù)場景深度融合，助力企業(yè)智能化升級，幫助企業(yè)降本提效、升級用戶體驗(yàn)、挖掘更多的營銷價(jià)值，致力于為企業(yè)提供營銷、服務(wù)、運(yùn)營、管理一站式智能化解決方案。

公司堅(jiān)持科學(xué)發(fā)展，將技術(shù)研發(fā)和人才培養(yǎng)作為公司的發(fā)展目標(biāo)，團(tuán)隊(duì)成員來自于華為、阿里巴巴、螞蟻金服、同盾科技、金蝶軟件等企業(yè)，擁有多年人工智能與企業(yè)服務(wù)相關(guān)產(chǎn)品研發(fā)和商業(yè)化經(jīng)驗(yàn)，專注于智能語音、語義理解、語義分析、語音網(wǎng)關(guān)等人工智能技術(shù)的研究與應(yīng)用，在音視頻互動(dòng)領(lǐng)域有長期的技術(shù)積累能力和商業(yè)實(shí)踐。

在此基礎(chǔ)上結(jié)合ASR、NLP、TTS和人臉識(shí)別等技術(shù)，打造出了智能客服、智能外呼、智能質(zhì)檢、智能語音機(jī)器人、虛擬數(shù)字人、智能媒資等產(chǎn)品。團(tuán)隊(duì)擁有出色的商業(yè)化和項(xiàng)目交付能力，已成功積累了多個(gè)行業(yè)的成功案例，目前已服務(wù)于曹操專車、中移在線、贛南醫(yī)學(xué)院等多家單位。

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