广州自动质检系统

智能质检系统具有什么优势？当人工智能赋能质检，传统人工质检是不是就被智能质检完全取代了呢？并不是。人工质检依然有其不可替代的价值，只不过需要进行角色的转变，从庞杂的繁复工作中解脱出来，由“质检员”变成“复检员”。而枯燥乏味的多面质检筛查，就留给智能质检吧。智能质检系统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。智能质检系统在运行过程中更加安全稳定。广州自动质检系统

质检项与命中的目标通话量之间的关系也存在“二八法则”——20%的质检项贡献了80%的质检量，所以将质检量大的少数质检项升级到“非正则”模式，往往可以大幅提升整个质检任务的找全率和找准率。这是“非正则”质检模式的第1种适配场景，也是主要的适配场景。某些质检项，虽然从某一家企业的角度看，所命中的目标通话量不算大，但是这个质检项是整个行业中较为成熟的、通用的质检项，其他企业也都在用，那么就可以采用基于深度学习技术的“非正则”模式进行模型训练。北京机器智能质检技术方案智能质检系统的使用可以降低运营风险。

智能质检系统的主要任务是质检热线服务中坐席的服务礼仪、服务规范、业务能力、技能技巧等问题。面对客户不同业务需求，产品运营主要从以下几个方面入手，建立一套符合业务需求的质检场景。质检业务场景可分为呼入/呼出场景，不同场景考察侧重点不一样，比如呼入场景中重点关注业务解答规范及技能技巧，呼出场景中又因为行业不同，场景考察指标也不同，比如保险行业有险种回访、保险电销、续期提醒等等场景重点关注座席回访的问题是否多面且符合业务规范，金融行业有催收场景、理财销售、满意度回访、在线客服等场景更多关注的是座席解答流程是否合规，销售技能是否达标。我司的智能质检系统可以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。

企业使用呼叫中心系统携带智能质检后，通过热词、关键词分析将历史数据中“我没有办法”“我们实现不了您的要求”一类机械应答类的语句抓取出来，并定位到语句的上下文，通过自然语言处理技术，分析真实场景中客服与客户的对话内容，发现究竟是哪些客户问题让座席无法作答，分类归纳在一起。管理者就可以通过分析结果，重点倒推企业联络中心的服务能力，提升整体客服水平，给用户带来更好的服务体验。智能质检系统是以语音识别、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。智能录音质检应用的诞生是通过解放大量繁琐低效的服务记录人工记录、查看工作。

智能质检是对人工客服服务质量检验的填补和提升，指的是系统软件根据语音识别系统、自然语言理解技术性等对海量的在线客服纪录进行全自动质检，以提升质检效率，从而提高质量检验普及率，减少质量检验成本费。 从应用领域看，智能质检可分成客服中心的语音质检和网上客服质检两大类，前面一种在对话质检基本上加了语音识别技术和语音转文字的要求。在呼叫中心中引入智能质检产品，企业收获的不只只是质检方面的效率、客服整体水平的提升。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。浙江自动智能质检

智能录音质检应用的诞生不是为了取代业务人员的服务管理工作。广州自动质检系统

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。广州自动质检系统

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