机器质检系统有哪些

智能质检系统，即通过ASR技术将语音数据自动撰写为文本数据，因为文本数据更容易被机器分析，然后通过自然语言处理技术，分析每句话的内容，输入质检模型，得出客服打分。这样就能全量质检每一通电话每一段语音了。现在研究学界的语音转写率能够普遍达到95%，优良模型能够准确率达到97%以上。要知道质检系统也只是辅助工具，人工复检也要配合进行抽验检测。质检系统的另一重要的功能是数据报表。过去难以从海量语音数据中获取到的宝贵信息，都能通过系统分析将其挖掘出来。比如将客服回答中涉及到的“这个我们也没有办法”一类的词语筛选出来，哪些是客服没有办法的问题呢？工作中还有哪些忽略的问题？将这些分析出来，客户的投诉率必然下降。数据报表功能维度多，字段丰富，对管理者日常运营也有很大助益。定位问题有方向可寻，哪里可以减少不必要的人力浪费，哪里需要资源调度抽配人手，客服中心可以更机动运转起来。智能质检系统包括：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。机器质检系统有哪些

智能质检系统，其综合运用了语音识别技术、语义理解技术、以及大数据处理技术，将服务质量、合规性风险监控规则，全方面应用于对企业的电话坐席进行监控、检测及自动评分，快速高效地找出显性、潜在的服务质量问题和合规性风险。同时对服务话数据进行多维度挖掘与分析，通过制定灵活多变的规则，分析筛选出特定的业务场景，识别有价值的服务对话数据、规范服务标准、降低舆论风险、提升质检质量，强化呼叫作业的合规性。智能质检的功能看上去专业性很强比较复杂，但其实真正需要人工操作分析的部分很少，对人工而言，只需要导入数据，然后等待质检报告即可，并且智能质检采用的大数据、云计算等算法技术，充分保证了数据分析检测的高准确性，对于需要进行质检的工作的企业而言，智能质检确实是非常好的助益工具。机器质检系统有哪些智能质检系统通过智能建模自动打分，质检结果的输出与结束通话之间只有几秒到几分之间的时差。

智能质检的价值：1、对客服进行质量检查和绩效考核，帮助客服提升服务质量，提高客服满意度。2、通过质检累积优良的客服和对话的案例，不断沉淀，作为日后客服培训的重要材料。3、通过质检工作，对客户反馈给客服的问题进行汇总，了解哪类问题是当前的热门问题，推动业务部门尽快解决问题。4、客户不只会反馈问题，还会反馈述求，这样的诉求也许就是业务部门新需求的来源，通过对述求的收集和整理，及时同步给业务部门，能帮助业务部门在打市场时准备更加的充足。

智能质检系统的在各行业的应用：在通讯行业中应用智能语音系统质量检验解决方法，保持人工服务座席和顾客语音通话內容全量转写，运用关键字检验、降噪检验、声音速度检验、心态无损检测技术搭建灵便的质量检验标准。金融业客服中心的视频语音信息量极大，而这种统计数据包括了顾客身份证信息、要求、满意率、举报业务流程资询等关键的信息内容，单纯性借助人工服务抽样检验，会导致掩藏着的有使用价值的信息内容外流，另外潜在性的风险性没法及时处理并避开。应用智能语音系统质量检验，能够全方面遮盖语音统计数据信息内容，开展语音转文字，开展关键字查找获取，对在线客服服务项目工作中开展检测，根据对这种文字特点开展统计分析与系统化剖析保持统计数据深层发掘与效率高应用。智能质检系统使用的好处有哪些？

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。智能质检，可助力风险防范工作。上海语言智能质检研发

智能质检系统在客服系统中应用较为常见。机器质检系统有哪些

近年来，随着智能质检解决方案在设计的过程中的不断提高，所体现出来的优点也越来越多，普遍的运用在不同的场景当中，质检效率上会有着大幅度的提升，为的就是在质检成本方面合理的去控制好，对服务客户的品质上去努力的提升。智能质检系统是应用在客服监督、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。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。机器质检系统有哪些

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