天津人工智能智能质检系统

为什么现在大家都使用智能质检系统？灵活可配的质检模型，企业在智能质检选型过程中，由于系统使用方为业务/运营人员而非技术团队，所以质检模型的创建方式备受关注。过于复杂的模型创建难度高、耗时长，业务人员上手困难，维护成本也相对较高，希望选型厂商能够实现多种形式的模型创建方式和对应工具，以满足质检建模灵活便捷、准确率高的需求。数据分析可视化，传统质检需要质检员在抽检结束后，将抽检结果导入Excel表格，根据检查项、检查内容、要求描述、错误数等信息进行简单的统计分析，这种方式不只耗时长且效率低。相较于传统Excel数据统计方式，智能质检拥有强大的数据分析能力，可以对多维全量数据自动生成质检分析报告，将数据可视化展示，帮助运营管理人员及时发现业务问题并干预处理，协助坐席优化服务质量。目前很多公司的质检方式都是采用人工质检。天津人工智能智能质检系统

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。天津人工智能智能质检系统智能质检系统在运行过程中更加安全稳定。

对客服业务的理解以及对实际企业客户的调研，归纳了几项内容： (1) 质量检查：是否准确理解客户意愿，是否错漏办或错漏答等 (2) 规范检查：服务流程是否规范、是否出现违规操作、用词用语是否规范等； (3) 意愿检查：服务态度是否端正、积极、是否主动服务等； (4) 服务效率：响应效率和服务效率是否正常等。 从客服人员的管理角度来说，智能录音质检应用如果可以结合实际的质检结果，准定位客服人员短板，并与业务知识进行智能关联。 主动推荐适合客服人员学习和提升的知识材料或课程，就能促进客服人员的服务能力提升，从根本上提高服务质量。 整体而言，当前大多数的智能录音质检应用对于文本分析技术还是不够深入，这也导致了很多智能录音质检本应该做而且可以做到的工作没有得到有效解决。

客服语音质检是企业服务运营过程中非常重要的一个品质管控环节。传统的质检主要依托人工抽检的方式开展，采用的是人工参与判断、测评整个流程，此种模式效率低、覆盖面有限且评价体系依赖人工，主观性强，已经很难满足庞大的客服体系和用户需求。传统质检存在着以下问题：人工抽检覆盖面小；人工抽检效率低；质检人员判断具备主观性，难以客观有效地对整体服务质量进行合理评价；对质检员业务能力要求较高。随着人工智能技术的不断发展，智能质检系统的出现可以弥补以上不足。怎么实现对智能质检的优化？

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。智能质检系统的使用，效率可以得到提升。东莞质检系统如何运用

智能质检系统在客服系统中应用较为常见。天津人工智能智能质检系统

智能质检系统的使用是很有必要的，我们都知道在质检领域，一场变革正在蓄势待发。客观来说，由于人口红利消失、听录音工作重复枯燥等因素，导致人工成本增高、效率低、错误率高。传统语音质检依靠关键字匹配和传统机器学习NLP方法，语言理解能力弱，需要的标注多，领域适配能力差，只能达到70%-85%的识别率。智能质检在企业内的应用，其价值取决于是否较大程度为企业降本增效。我司的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。天津人工智能智能质检系统

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