随着云计算普及及人工智能技术在这几年的大爆发，智能技术对许多传统产业产生了巨大的影响，不只是效率的提升，而是过去人无法做到的事情现在依靠AI智能得以实现。在传统呼叫中心系统中，有一个必备的子系统，叫做质检系统，其目的就是为了对客服人员的服务进行一个质量检查，以保证客服人员的管理和对服务质量的提高。智能质检系统，即通过ASR技术将语音转为文本数据，通过自然语音技术对文本数据进行分析处理，分析语音特征，识别静音、语速、抢话；识别情绪，检测坐席服务态度；识别关键词，分析高频词汇；检测对话逻辑，分析坐席话术专业度等，通过配置的质检规则，自动为客服评分评级，从内容中提取出关键业务信息，识别违规行为，判定客服能力等。AI智能检测结果数据分析，通过识别历史，可分析查看各部位的检测审核校验记录。标签质检系统技术方案费用
智能质检功能点及优势：1、自动质检：根据自定义设置的考核模型和监测的对象，发起无时间周期的自动质检任务，检测结果按照不同任务与状态信息呈现在质检结果中，质检结果详细记录对应的质检规则、命中的录音，并提供录音调听、内容检索与人工质检功能。2、全量质检：智能质检覆盖率可达100%，信息提取与处理时长缩短至数秒，质检数量每天超万件，效率同时提升了百倍以上。3、音词同步质检：录音播放支持波形图方式展现，并可按不同颜色展示坐席、客户的对话波形，支持在波形上展示关键词。在录音播放过程中，可通过点击、转译文字或波形等方式，进行拉听和跳转播放，帮助提升录音听取效率。同时按对话角色（坐席、客户）和时间轴展示转译文本内容，显示关键词信息。南京安全带质检系统智能质检自动化流程可降低失误概率。
AI赋能的工业质检市场将走向何方？虽然AI赋能的工业质检应用正在逐步渗透到多行业领域，其在落地过程中也存在一定的挑战，例如，AI质检效果不如预期、数据积累速度远低于产品交付，AI训练数据的小样本问题突出、算法工程师缺少工业机理的理解等。工业质检领域技术供应商可以结合自身业务特点，优先在有数据积累的场景进行差异化竞争。在工业领域加强小样本等算法的研发，持续进行算法优化迭代。另外，技术供应商也要加强对工业业务场景的理解与沉淀，包括产品生产流程、加工工艺等，才能找准企业的痛点并提升应用效果。
智能质检对一个企业起的作用：预防作用。质量检验不只起着把关作用，而且起着预防作用，这是现代质量检验区别于传统质量检验的所在。广义说，原材料和外购件的入厂检验、前工序的把关检验，对后面的生产过程和下工序生产，都起到了预防的作用。此外，这种预防作用还表现在：在生产过程中通过检验收集一批或一组数据，进行工序能力测定或绘制控制图，以了解工序能力状况。如发现工序能力不足或生产过程出现异常状态，则要及时采取技术组织措施，以提高工序能力、消除生产过程的异常状态，预防不合格品的发生。实践证明，这种检验的预防作用是非常有效的。再有，在一批产品投产前、一个轮班开始加工一批产品时，或当设备进行修理或调整后开始生产时，都要进行首件检验；在正式成批生产后，还要定期或不定期地对生产出的产品进行巡回抽查（即巡检），发现问题及时采取措施加以解决，以预防不合格品的发生。AI智能检测可检出焊缝不合格——根据数据统计，运用AI智能检测的焊点不合格检出率与传统人眼检测的对比。
智能工业质检方案适用场景：1、LED芯片检测：通过深度学习训练LED芯片缺陷识别及分类模型，有效提升产品质量和检测效率。2、液晶屏幕检测：针对屏幕周围电路进行预测模型优化设计，准确率、召回率全方面提升。3、光伏EL检测：支持单晶/多晶暗域、黑边、黑角、各种隐裂等十数种缺陷识别，基于人工智能全方面提升缺陷分类准确率。4、汽车零件检测：车载重要零部件准确检测，支持零部件位置检测、有无检测、型号检测等人工智能机器视觉检测方式。智能质检管理成本不随业务增长而增长。标签质检系统技术方案费用
智能质检系统全量覆盖，风险问题不遗漏。标签质检系统技术方案费用
AI质检管理系统的功能：1.生产期间：生产检查期间（DUPRO）。一旦完成您的产品的20％，AI质检管理系统就会进行这些操作。在此早期阶段进行检查可以使您更快地发现问题。它还可以帮助您避免稍后的延迟。如果您要生产大量产品或处于时间紧缺状态，那么这是理想的选择。2.装载时：装载检查（LI）。产品生产和包装后，需要将其装载到容器中以运往各地。AI质检管理系统可以帮助您确保加载正确的产品，在加载时验证产品的状况，并确保您的供应商遵循您设定的任何加载计划。标签质检系统技术方案费用
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