智能質(zhì)檢系統(tǒng)是人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)人工質(zhì)檢相結(jié)合的產(chǎn)物,，首先通過語音識別技術(shù)將錄音轉(zhuǎn)換成文本，然后通過自然語言處理對轉(zhuǎn)換后的錄音文本進(jìn)行理解,，其次采用預(yù)設(shè)的質(zhì)檢規(guī)則模式對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測評分,。智能質(zhì)檢系統(tǒng)主要包括三部分：建立質(zhì)檢業(yè)務(wù)場景、數(shù)據(jù)處理,、質(zhì)檢規(guī)則模式設(shè)計(jì)。建立質(zhì)檢業(yè)務(wù)場景的主要任務(wù)是坐席的服務(wù)禮儀,、服務(wù)規(guī)范,、業(yè)務(wù)能力,、技能技巧等問題,，面對不同的業(yè)務(wù)需求,，需要建立符合業(yè)務(wù)需求的質(zhì)檢場景,；在數(shù)據(jù)處理方面,，底層數(shù)據(jù)的處理是建立質(zhì)檢規(guī)則的基礎(chǔ),，數(shù)據(jù)來源可以是行業(yè)歷史及當(dāng)前客服語音數(shù)據(jù),，通過語音轉(zhuǎn)譯引擎將獲取的錄音音頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的文本格式數(shù)據(jù),，再對獲取到的原始文本,、音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行二次加工處理,，找出搭建質(zhì)檢規(guī)則需要的重要數(shù)據(jù),；質(zhì)檢規(guī)則模式設(shè)計(jì)是智能質(zhì)檢系統(tǒng)重要部分,，智能質(zhì)檢系統(tǒng)中錄音定位、問題檢出,、報(bào)表輸出等功能都是通過對質(zhì)檢規(guī)則的學(xué)習(xí)得以實(shí)現(xiàn),，一般業(yè)務(wù)場景會建立一套常規(guī)質(zhì)檢+多套專項(xiàng)質(zhì)檢規(guī)則,，在實(shí)際應(yīng)用中質(zhì)檢規(guī)則需靈活配置以滿足多種業(yè)務(wù)場景需求,。智能質(zhì)檢系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)質(zhì)檢結(jié)果的剖析。深圳人工智能質(zhì)檢哪里有

智能質(zhì)檢系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)定期全量質(zhì)檢,、實(shí)時(shí)質(zhì)檢；可以基于豐富語料庫和情感分析來有效判斷客服服務(wù)意愿,，可以在共享客服會話服務(wù)中對通話中的雙方即客戶和客服人員的情緒進(jìn)行監(jiān)控,，智能質(zhì)檢系統(tǒng)是以語音識別、自然語言理解,、大數(shù)據(jù)處理技術(shù)為基礎(chǔ)的全量數(shù)據(jù)存儲,、質(zhì)檢的系統(tǒng)工具,，通過可配置、可訓(xùn)練的檢測模型實(shí)現(xiàn)全量質(zhì)檢,，一方面可以為客服的服務(wù)情況打分,，監(jiān)督客服的服務(wù)效果，降低成本和運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn),；另一方可以在錄音中收集客戶的信息,，形成客戶畫像，更有針對性的進(jìn)行業(yè)務(wù)跟進(jìn),。上?？头|(zhì)檢系統(tǒng)如何運(yùn)用智能質(zhì)檢系統(tǒng)使用的好處是比較多的,。

質(zhì)檢項(xiàng)與命中的目標(biāo)通話量之間的關(guān)系也存在“二八法則”——20%的質(zhì)檢項(xiàng)貢獻(xiàn)了80%的質(zhì)檢量，所以將質(zhì)檢量大的少數(shù)質(zhì)檢項(xiàng)升級到“非正則”模式,，往往可以大幅提升整個(gè)質(zhì)檢任務(wù)的找全率和找準(zhǔn)率,。這是“非正則”質(zhì)檢模式的第1種適配場景，也是主要的適配場景,。某些質(zhì)檢項(xiàng),，雖然從某一家企業(yè)的角度看，所命中的目標(biāo)通話量不算大,，但是這個(gè)質(zhì)檢項(xiàng)是整個(gè)行業(yè)中較為成熟的,、通用的質(zhì)檢項(xiàng)，其他企業(yè)也都在用,，那么就可以采用基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的“非正則”模式進(jìn)行模型訓(xùn)練,。

智能質(zhì)檢系統(tǒng)的監(jiān)督不是目的，重視客戶體驗(yàn)的中大型企業(yè),，往往對客服人員的規(guī)范執(zhí)行情況要求更加嚴(yán)格,，對智能質(zhì)檢的需求比較大。我們發(fā)現(xiàn),，有越來越多企業(yè)也開始重視銷售場景的標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程（SOP）,，因此，通過智能質(zhì)檢功能監(jiān)督銷售人員執(zhí)行力的需求,，也逐漸增多了,。不過，無論是面向客服人員,，還是銷售人員,，監(jiān)督從來不是目的。對企業(yè)而言,，找到更好的方法監(jiān)督員工的執(zhí)行力,，較終還是為了提升員工的執(zhí)行力和企業(yè)的運(yùn)營效率。智能質(zhì)檢系統(tǒng)可以為客服的服務(wù)情況打分,，監(jiān)督客服的服務(wù)效果,。智能質(zhì)檢系統(tǒng)適用于需要人工抽檢的方式進(jìn)行錄音質(zhì)檢的場景。

智能質(zhì)檢結(jié)束后,，人工質(zhì)檢介入,，質(zhì)檢人員依據(jù)薄言智能質(zhì)檢可視化數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)檢,，根據(jù)篩查結(jié)果調(diào)聽,，做到有的放矢。智能質(zhì)檢替代人工做到質(zhì)檢內(nèi)容高效覆蓋,，人工質(zhì)檢則能在此基礎(chǔ)上進(jìn)行準(zhǔn)確的判斷和精細(xì)化操作,，兩者相輔相成,，實(shí)現(xiàn)質(zhì)檢水準(zhǔn)跨越式提升。從服務(wù)管理角度來看,，該模式能迅速發(fā)現(xiàn)問題,、總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，規(guī)范服務(wù)人員行為,，使服務(wù)技能,、客戶滿意度、運(yùn)營效率多面提升,。智能質(zhì)檢大量的數(shù)據(jù)在通過有效挖掘和呈現(xiàn)后,，變成價(jià)值信息進(jìn)行分析和留存，為企業(yè)運(yùn)營提供有力支撐,、為決策提供有效依據(jù),。智能質(zhì)檢系統(tǒng)的使用可以降低成本。南京客服質(zhì)檢系統(tǒng)

智能錄音質(zhì)檢應(yīng)用的誕生是通過解放大量繁瑣低效的服務(wù)記錄人工記錄,、查看工作,。深圳人工智能質(zhì)檢哪里有

針對相關(guān)智能外呼系統(tǒng)，智能客服系統(tǒng),，智能質(zhì)檢系統(tǒng),，呼叫中心發(fā)展迅猛的情況，我國市場基本已經(jīng)初步形成功能完善的業(yè)態(tài)體系,，使得每個(gè)行業(yè)都顯得平臺化趨勢日益明顯,。當(dāng)前，我國已邁入中等偏上收入地區(qū)行列,，經(jīng)濟(jì)由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段,。發(fā)展銷售產(chǎn)業(yè)是每一個(gè)經(jīng)濟(jì)體在高收入階段的必經(jīng)之路，也是滿足**日益增長健康需求的一個(gè)必然選擇,。隨著可視化技術(shù)的逐步完善與發(fā)展,，產(chǎn)品間的差異化越來越小，工具整體所需具備的功能也愈發(fā)的明晰,，使用門檻也在逐年降低,。客戶對于數(shù)據(jù)本身的價(jià)值越發(fā)看重,。與工具性減弱相對應(yīng)的,，這正是服務(wù)型的加深。在新一代智能外呼系統(tǒng),，智能客服系統(tǒng),，智能質(zhì)檢系統(tǒng)，呼叫中心的帶領(lǐng)下,，數(shù)據(jù)飛速積累,，運(yùn)算能力大幅提升,，算法模型持續(xù)演進(jìn)，行業(yè)應(yīng)用飛速興起,，行業(yè)發(fā)展環(huán)境發(fā)生了深刻變化,，跨媒體智能,、群體智能、自主智能系統(tǒng),、混合型智能成為新的發(fā)展方向。深圳人工智能質(zhì)檢哪里有

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公司堅(jiān)持科學(xué)發(fā)展,，將技術(shù)研發(fā)和人才培養(yǎng)作為公司的發(fā)展目標(biāo)，團(tuán)隊(duì)成員來自于華為,、阿里巴巴、螞蟻金服,、同盾科技、金蝶軟件等企業(yè)，擁有多年人工智能與企業(yè)服務(wù)相關(guān)產(chǎn)品研發(fā)和商業(yè)化經(jīng)驗(yàn)，專注于智能語音,、語義理解、語義分析,、語音網(wǎng)關(guān)等人工智能技術(shù)的研究與應(yīng)用，在音視頻互動(dòng)領(lǐng)域有長期的技術(shù)積累能力和商業(yè)實(shí)踐,。

在此基礎(chǔ)上結(jié)合ASR、NLP,、TTS和人臉識別等技術(shù)，打造出了智能客服,、智能外呼、智能質(zhì)檢,、智能語音機(jī)器人、虛擬數(shù)字人,、智能媒資等產(chǎn)品。團(tuán)隊(duì)擁有出色的商業(yè)化和項(xiàng)目交付能力,，已成功積累了多個(gè)行業(yè)的成功案例，目前已服務(wù)于曹操專車,、中移在線、贛南醫(yī)學(xué)院等多家單位,。

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