智能質(zhì)檢系統(tǒng)的使用是很有必要的,，我們都知道在質(zhì)檢領域,，一場變革正在蓄勢待發(fā)?？陀^來說,，由于人口紅利消失、聽錄音工作重復枯燥等因素,，導致人工成本增高,、效率低、錯誤率高,。傳統(tǒng)語音質(zhì)檢依靠關鍵字匹配和傳統(tǒng)機器學習NLP方法,，語言理解能力弱，需要的標注多,，領域適配能力差,，只能達到70%-85%的識別率。智能質(zhì)檢在企業(yè)內(nèi)的應用,，其價值取決于是否較大程度為企業(yè)降本增效,。我司的智能質(zhì)檢系統(tǒng)可以為客服的服務情況打分，監(jiān)督客服的服務效果,，降低成本和運營風險,。智能質(zhì)檢系統(tǒng)的使用可以降低運營風險。江蘇常見智能質(zhì)檢系統(tǒng)技術方案

智能質(zhì)檢系統(tǒng)的應用價值:1.提高服務質(zhì)量和效率,通過對所有錄音數(shù)據(jù)的處理和分析,，對客服的質(zhì)量進行客觀,、多面地檢查，極大的提高客服質(zhì)量管理的效率和信度,。2.有助于提高決策的時效性和正確性.可以有效的對海量錄音數(shù)據(jù)進行處理,、分析,、挖掘、整理和匯總,，提取出有效的信息,，及時掌握目前業(yè)務中存在的熱點問題，為客服質(zhì)檢和營銷管理提供有效支撐,。3.提高客戶滿意度.通過對話務員服務培訓水平的輔助提高及嚴格服務質(zhì)量檢測,，可確保每個客服人員的服務能力提升，客戶對客服人員的服務變得更加滿意,。4.降低運營成本 被動質(zhì)檢變?yōu)橹悄芑闹鲃淤|(zhì)檢,，由原來的人工質(zhì)檢變?yōu)橄到y(tǒng)自動質(zhì)檢，減少質(zhì)檢坐席人員,，節(jié)省了勞動力成本,。常見智能質(zhì)檢求購智能錄音質(zhì)檢，多方位把控質(zhì)檢客服語音數(shù)據(jù)的需求已經(jīng)迫在眉睫,。

呼入場景質(zhì)檢項集中在回訪話術是否嚴謹,、服務態(tài)度是否規(guī)范，當客戶對個人提出表揚,、質(zhì)疑時,，應禮貌時是否合理回應等；呼出場景則主要集中在業(yè)務流程辦理是否合規(guī),，是否有偽冒公檢法等威脅恐嚇,、夸大事實的行為，是否有使用銷售技巧等質(zhì)檢項,。在明確業(yè)務場景及場景對應質(zhì)檢項同時,，需要快速判斷質(zhì)檢項屬于常規(guī)質(zhì)檢或?qū)ｍ椯|(zhì)檢。常規(guī)質(zhì)檢主要質(zhì)檢通話過程中座席服務禮儀,、服務規(guī)范,、客戶感受等服務類規(guī)則，專項質(zhì)檢則是根據(jù)業(yè)務要求質(zhì)檢業(yè)務流程,、業(yè)務技能,、銷售能力等業(yè)務規(guī)則。

質(zhì)檢是客服中心質(zhì)量管理的重要抓手,，用于發(fā)現(xiàn)人員,、系統(tǒng)、業(yè)務等方面的問題作跟進提升,。然而面對日均少則幾百,，多則過萬、甚至十萬的話務量，單靠人工質(zhì)檢模式會存在質(zhì)檢覆蓋率低,、時效性差、抽樣準度低的缺點,。于是,，不少企業(yè)引入了智能質(zhì)檢的概念，探索應用“智能+人工”的質(zhì)檢模式,。即現(xiàn)借助智能系統(tǒng)先把全量通話質(zhì)檢一遍,，輸出經(jīng)系統(tǒng)判定存在問題的通話，再交給人工作進一步質(zhì)檢,。要開發(fā)智能質(zhì)檢的功能,，首先要明確該關注什么。關注的主要是做智能質(zhì)檢的目的,，只有明確了目的需求,，才好開展下一步具體工作。近年來,，隨著智能質(zhì)檢解決方案在設計的過程中的不斷提高,，所體現(xiàn)出來的優(yōu)點也越來越多。

智能質(zhì)檢系統(tǒng)的應用領域有哪些,？智能質(zhì)檢系統(tǒng)主要應用在客服監(jiān)督,、客戶業(yè)務情況分析等場景，適用于擁有大量客服錄音,，需要人工抽檢的方式進行錄音質(zhì)檢的場景,。以語音識別、自然語言理解,、大數(shù)據(jù)處理技術為基礎的全量數(shù)據(jù)存儲,、質(zhì)檢的系統(tǒng)工具，通過可配置,、可訓練的檢測模型實現(xiàn)全量質(zhì)檢,，一方面可以為客服的服務情況打分，監(jiān)督客服的服務效果,，降低成本和運營風險,；另一方可以在錄音中收集客戶的信息，形成客戶畫像,，更有針對性的進行業(yè)務跟進,。智能質(zhì)檢是呼叫中心系統(tǒng)重要的功能之一。北京自動智能質(zhì)檢現(xiàn)價

智能質(zhì)檢系統(tǒng)的使用要根據(jù)說明書來進行,。江蘇常見智能質(zhì)檢系統(tǒng)技術方案

質(zhì)檢項與命中的目標通話量之間的關系也存在“二八法則”——20%的質(zhì)檢項貢獻了80%的質(zhì)檢量,，所以將質(zhì)檢量大的少數(shù)質(zhì)檢項升級到“非正則”模式，往往可以大幅提升整個質(zhì)檢任務的找全率和找準率。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，雖然從某一家企業(yè)的角度看,，所命中的目標通話量不算大,，但是這個質(zhì)檢項是整個行業(yè)中較為成熟的、通用的質(zhì)檢項,，其他企業(yè)也都在用,，那么就可以采用基于深度學習技術的“非正則”模式進行模型訓練。江蘇常見智能質(zhì)檢系統(tǒng)技術方案

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