濱江質(zhì)檢系統(tǒng)費用

智能質(zhì)檢結(jié)束后，人工質(zhì)檢介入，質(zhì)檢人員依據(jù)智能質(zhì)檢可視化數(shù)據(jù)進行復檢，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)上進行準確的判斷和精細化操作，兩者相輔相成，實現(xiàn)質(zhì)檢水準跨越式提升。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，規(guī)范服務(wù)人員行為，使服務(wù)技能、客戶滿意度、運營效率多面提升。智能質(zhì)檢大量的數(shù)據(jù)在通過有效挖掘和呈現(xiàn)后，變成價值信息進行分析和留存，為企業(yè)運營提供有力支撐、為決策提供有效依據(jù)。智能質(zhì)檢系統(tǒng)的特點有哪些？濱江質(zhì)檢系統(tǒng)費用

智能質(zhì)檢系統(tǒng)的特點：全自動化智能質(zhì)檢，節(jié)省人力，提高效率。人工智能、自動化技術(shù)的應(yīng)用，為智能質(zhì)檢提供無限可能。如今，智能質(zhì)檢在客服系統(tǒng)中應(yīng)用較為常見，較常見的是在呼叫中心中的應(yīng)用，全方面改善質(zhì)檢工作流程，提升質(zhì)檢效率：1、AI賦能質(zhì)檢分析，對已呼入或者呼出的通話、多渠道會話接觸，運用智能AI賦能技術(shù)，通過語義、語速、情緒等聲音、文字、特征的識別，對客服的服務(wù)態(tài)度，專業(yè)技能，話術(shù)規(guī)范，進行客觀的、統(tǒng)一標準的全量質(zhì)檢，規(guī)避不必要風險。2、更加貼近業(yè)務(wù)場景，提供貼近業(yè)務(wù)場景的質(zhì)檢模型，支持企業(yè)規(guī)定話術(shù)、規(guī)定業(yè)務(wù)流程、禁用語、禮貌用語、語速、靜音、搶話等，讓質(zhì)檢更加規(guī)范，符合業(yè)務(wù)應(yīng)用場景。3、關(guān)鍵詞檢測和預(yù)警，系統(tǒng)對話中若出現(xiàn)關(guān)鍵詞(如敏感詞、違禁詞等)，系統(tǒng)自動識別并預(yù)警給管理人員，隨時隨地處理，減少公司損失。杭州AI智能質(zhì)檢系統(tǒng)訂購智能質(zhì)檢系統(tǒng)的監(jiān)督不是目的，重視客戶體驗的中大型企業(yè)，往往對客服人員的規(guī)范執(zhí)行情況要求更加嚴格。

其他企業(yè)都可以比較快速的復用或者經(jīng)過簡單調(diào)整之后復用，所以“非正則”模式帶來的收益就更高。比如，消費金融領(lǐng)域的正向質(zhì)檢項“提示逾期天數(shù)”；客服領(lǐng)域的負向質(zhì)檢項“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，基于深度學習技術(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行數(shù)據(jù)標注即可訓練算法模型，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)，很難訓練出效果好的模型。 “雙?！辟|(zhì)檢，各司其職 當前階段，質(zhì)檢項應(yīng)該采取哪種模式，主要取決于該質(zhì)檢項產(chǎn)生的目標通話量大小——通常數(shù)量大，才能快速標注數(shù)據(jù)、訓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。

呼入場景質(zhì)檢項集中在回訪話術(shù)是否嚴謹、服務(wù)態(tài)度是否規(guī)范，當客戶對個人提出表揚、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、夸大事實的行為，是否有使用銷售技巧等質(zhì)檢項。在明確業(yè)務(wù)場景及場景對應(yīng)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(wù)禮儀、服務(wù)規(guī)范、客戶感受等服務(wù)類規(guī)則，專項質(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。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。

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)來源較好是行業(yè)歷史及當前客服語音數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的預(yù)處理主要包括兩部分：第1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)，第二對獲取到的原始文本、音頻數(shù)據(jù)進行二次加工處理，找出搭建質(zhì)檢規(guī)則需要的重要數(shù)據(jù)。智能質(zhì)檢系統(tǒng)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(wù)跟進。智能質(zhì)檢系統(tǒng)的優(yōu)勢是什么？杭州AI智能質(zhì)檢系統(tǒng)訂購

智能質(zhì)檢系統(tǒng)，即通過ASR技術(shù)將語音數(shù)據(jù)自動撰寫為文本數(shù)據(jù)。濱江質(zhì)檢系統(tǒng)費用

企業(yè)使用呼叫中心系統(tǒng)攜帶智能質(zhì)檢后，通過熱詞、關(guān)鍵詞分析將歷史數(shù)據(jù)中“我沒有辦法”“我們實現(xiàn)不了您的要求”一類機械應(yīng)答類的語句抓取出來，并定位到語句的上下文，通過自然語言處理技術(shù)，分析真實場景中客服與客戶的對話內(nèi)容，發(fā)現(xiàn)究竟是哪些客戶問題讓座席無法作答，分類歸納在一起。管理者就可以通過分析結(jié)果，重點倒推企業(yè)聯(lián)絡(luò)中心的服務(wù)能力，提升整體客服水平，給用戶帶來更好的服務(wù)體驗。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、可訓練的檢測模型實現(xiàn)全量質(zhì)檢。濱江質(zhì)檢系統(tǒng)費用

杭州音視貝科技有限公司專注于人工智能領(lǐng)域智能語音、智能圖像、虛擬數(shù)字人等產(chǎn)品的研發(fā)，通過將人工智能技術(shù)與企業(yè)服務(wù)場景深度融合，助力企業(yè)智能化升級，幫助企業(yè)降本提效、升級用戶體驗、挖掘更多的營銷價值，致力于為企業(yè)提供營銷、服務(wù)、運營、管理一站式智能化解決方案。

公司堅持科學發(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，團隊成員來自于華為、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，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、智能語音機器人、虛擬數(shù)字人、智能媒資等產(chǎn)品。團隊擁有出色的商業(yè)化和項目交付能力，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)學院等多家單位。

未來公司將會進一步探尋技術(shù)領(lǐng)域，提供更專業(yè)、更符合各行業(yè)發(fā)展方向的智能外呼、智能客服、智能語音網(wǎng)關(guān)、虛擬數(shù)字人等產(chǎn)品，提供SAAS及PAAS的應(yīng)用服務(wù)，保持研發(fā)技術(shù)持續(xù)走在行業(yè)前沿，實現(xiàn)長足發(fā)展。