广州金融智能质检价格表

底层数据的处理是建立质检规则的基础。数据来源较好是行业历史及当前客服语音数据。数据的预处理主要包括两部分：第1通过语音转译引擎将获取的录音音频数据转化为结构化的文本格式数据，第二对获取到的原始文本、音频数据进行二次加工处理，找出搭建质检规则需要的重要数据。智能质检系统一方面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。智能质检系统的监督不是目的，重视客户体验的中大型企业，往往对客服人员的规范执行情况要求更加严格。广州金融智能质检价格表

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。大数据技术智能质检系统售价智能质检系统的使用可以降低运营风险。

为了加强对客服人员的监管，保障服务质量，提升企业形象，质检人员会随机调听通话录音，对标准服务流程、违禁词汇、服务态度等进行把关。然而，客服中心的传统人工质检存在弊端，随着客服中心业务量的日益增加而变得尤为凸显。面对大量服务录音，质检员只能利用抽检的方式进行核查，质检率在3%左右，每通录音质检项达三四十项，需要多次回听。而过低的抽检比例使得漏检率极高，很容易造成无法及时被发现及定位问题录音的情况；由于个人情感和思维方式的不同，同一条录音由不同的质检员质检，可能得出不一样的判断结果，导致质检标准没法统一，只有客观的评价体系才能够更好地规范行为，同时减少客服人员因待遇不公而产生的不满情绪；坐席通话完成后只记录简单的工单信息，海量有价值的语音内容未得到挖掘和利用，在数字化时代可以认为是一种极大的浪费。

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。智能质检是对人工客服服务质量检验的填补和提升。

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。智能质检是呼叫中心系统重要的功能之一。杭州一站式质检系统报价

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。广州金融智能质检价格表

具体的质检项是，首先需要判断一个对话是在讲什么事情，然后再判断针对这件事情，业务人员的回答是否满足一个或多个规范条件。 其实，也可以认为智能质检是一种 2 个以上质检项（语义点）的复合质检。复合质检若想做到比较好的效果，需要每个语义点都能实现较高的召回率和准确率。因此，在传统的“关键词+正则”模式之外，引入效果更好的、基于深度学习模型的“非正则”模式来生产质检项（语义点）势在必行。智能质检系统是主要应用在客服监督、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。广州金融智能质检价格表

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