其他企業(yè)都可以比較快速的復(fù)用或者經(jīng)過簡單調(diào)整之后復(fù)用，所以“非正則”模式帶來的收益就更高,。比如,，消費(fèi)金融領(lǐng)域的正向質(zhì)檢項(xiàng)“提示逾期天數(shù)”；客服領(lǐng)域的負(fù)向質(zhì)檢項(xiàng)“暴露客戶隱私”等都是各自領(lǐng)域或行業(yè)通用的,。 與“關(guān)鍵詞+正則”質(zhì)檢模式相比,，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的“非正則”模式，不再需要既懂業(yè)務(wù)又懂正則的稀缺人才編寫規(guī)則和迭代規(guī)則,，只需要普通人快速進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注即可訓(xùn)練算法模型,，而且通常能得到更好的效果。明顯的缺陷就是,，如果沒有數(shù)千條數(shù)據(jù),，很難訓(xùn)練出效果好的模型。 “雙?！辟|(zhì)檢,，各司其職 當(dāng)前階段，質(zhì)檢項(xiàng)應(yīng)該采取哪種模式,，主要取決于該質(zhì)檢項(xiàng)產(chǎn)生的目標(biāo)通話量大小——通常數(shù)量大,，才能快速標(biāo)注數(shù)據(jù)、訓(xùn)練出更好的算法模型,，采用“非正則”模式,，否則仍需要繼續(xù)使用“關(guān)鍵詞+正則”模式。傳統(tǒng)人工質(zhì)檢多采用抽檢方式,，其覆蓋率較低,，容易產(chǎn)生遺漏,。機(jī)器智能質(zhì)檢系統(tǒng)哪家便宜

呼入場景質(zhì)檢項(xiàng)集中在回訪話術(shù)是否嚴(yán)謹(jǐn)、服務(wù)態(tài)度是否規(guī)范,，當(dāng)客戶對個人提出表揚(yáng),、質(zhì)疑時，應(yīng)禮貌時是否合理回應(yīng)等,；呼出場景則主要集中在業(yè)務(wù)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(shí)的行為,，是否有使用銷售技巧等質(zhì)檢項(xiàng),。在明確業(yè)務(wù)場景及場景對應(yīng)質(zhì)檢項(xiàng)同時，需要快速判斷質(zhì)檢項(xiàng)屬于常規(guī)質(zhì)檢或?qū)ｍ?xiàng)質(zhì)檢,。常規(guī)質(zhì)檢主要質(zhì)檢通話過程中座席服務(wù)禮儀,、服務(wù)規(guī)范、客戶感受等服務(wù)類規(guī)則,，專項(xiàng)質(zhì)檢則是根據(jù)業(yè)務(wù)要求質(zhì)檢業(yè)務(wù)流程,、業(yè)務(wù)技能、銷售能力等業(yè)務(wù)規(guī)則,。山東人工智能智能質(zhì)檢費(fèi)用智能錄音質(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。

智能質(zhì)檢除了可應(yīng)用于服務(wù)質(zhì)量提升外,，也可通過挖掘與客戶聊天過程中,，客戶表達(dá)的產(chǎn)品需求、再結(jié)合客戶辦理情況,、年齡性別,、網(wǎng)頁瀏覽軌跡等數(shù)據(jù)標(biāo)簽綜合判斷，開展網(wǎng)頁產(chǎn)品展示上優(yōu)先推送,、外呼營銷等一系列高針對性的推薦活動,，挖掘營銷潛力。由于結(jié)合客戶直接在聊天語音/文本中發(fā)出的需求,，這樣的智能質(zhì)檢方式相比單一從數(shù)據(jù)標(biāo)簽挖潛來說,，準(zhǔn)度更高。本產(chǎn)品是以語音識別,、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。

智能質(zhì)檢系統(tǒng)的使用：一般情況專項(xiàng)質(zhì)檢都需要進(jìn)行質(zhì)檢條件的判斷,，比如險種回訪場景A險種需要質(zhì)檢坐席是否告知客戶險種的責(zé)任與風(fēng)險而B險種不需要質(zhì)檢此項(xiàng),。因?yàn)闃I(yè)務(wù)特殊性,，單一的質(zhì)檢評分邏輯無法滿足多樣化的業(yè)務(wù)考核標(biāo)準(zhǔn)，我們需要運(yùn)用多元化的評分規(guī)則邏輯,，目前常用到的評分邏輯有,，違規(guī)扣分、合規(guī)加分,、階梯評分等,。在業(yè)務(wù)不斷發(fā)展過程中，還會遇到 “錯了不全扣分,，對了只取邏輯中較高分”的情況,。此時可以通過階梯打分來實(shí)現(xiàn)客戶需求。近年來,，隨著智能質(zhì)檢解決方案在設(shè)計的過程中的不斷提高,，所體現(xiàn)出來的優(yōu)點(diǎn)也越來越多。

智能質(zhì)檢系統(tǒng)應(yīng)用的必要性：通常實(shí)際的抽檢覆蓋率達(dá)不足百分之一,，服務(wù)量大的企業(yè)甚至達(dá)不到萬分之一，這樣非常容易產(chǎn)生問題遺漏,； 另外一個明顯不足就是效率低,，人工質(zhì)檢十分耗時，質(zhì)檢人員在檢查過程中需要去聽或看,，然后還要思考判斷,，有時候甚至要反復(fù)回放，這過程會消耗不少時間,。 據(jù)我們曾接觸的某個企業(yè)客戶反饋,，單條服務(wù)記錄質(zhì)檢時長至少要6分鐘，并且不少抽檢的服務(wù)記錄實(shí)際并無明顯問題,，這樣造成了一定的人工損耗,。 從服務(wù)質(zhì)檢本身要處理的內(nèi)容，服務(wù)質(zhì)檢要檢查和評估的內(nèi)容不止于服務(wù)禁語,、違規(guī)用語這類用語行為規(guī)范內(nèi)容,。智能質(zhì)檢系統(tǒng)的使用可以在錄音中收集客戶的信息。東莞智能質(zhì)檢系統(tǒng)哪里有

智能質(zhì)檢是呼叫中心系統(tǒng)重要的功能之一,。機(jī)器智能質(zhì)檢系統(tǒng)哪家便宜

傳統(tǒng)人工質(zhì)檢多采用抽檢方式,，其覆蓋率較低，容易產(chǎn)生遺漏,。傳統(tǒng)人工質(zhì)檢數(shù)據(jù)獲取時效性差,，難以快速發(fā)現(xiàn)和解決問題，特別是指標(biāo)的異動,、業(yè)務(wù)的異動難以及時與質(zhì)檢掛鉤,，無法及時發(fā)現(xiàn)可能存在的問題點(diǎn),。人工質(zhì)檢十分耗時，根據(jù)通訊行業(yè)經(jīng)驗(yàn),，單條服務(wù)記錄平均質(zhì)檢時長為6分鐘,，并且較多時候質(zhì)檢的記錄并無明顯問題，而擴(kuò)大質(zhì)檢量會帶來巨大的人工損耗,，造成無謂的浪費(fèi),。傳統(tǒng)人工質(zhì)檢有較大的主觀性，質(zhì)檢人員因?yàn)閷I(yè)務(wù)理解的程度不同,，質(zhì)檢細(xì)節(jié)有時存在較大差異,，工作流程難以減少主觀影響的存在，可能存在較大質(zhì)量誤差,。隨著企業(yè)客戶服務(wù)需求的日益增長,，上述問題如不解決，將制約共享客服的發(fā)展,。智能質(zhì)檢系統(tǒng)：主要應(yīng)用在客服監(jiān)督,、客戶業(yè)務(wù)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(jìn)行錄音質(zhì)檢的場景,。機(jī)器智能質(zhì)檢系統(tǒng)哪家便宜

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公司堅持科學(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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