廣東人工智能智能質(zhì)檢技術(shù)方案

為了加強(qiáng)對(duì)客服人員的監(jiān)管，保障服務(wù)質(zhì)量，提升企業(yè)形象，質(zhì)檢人員會(huì)隨機(jī)調(diào)聽(tīng)通話錄音，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)流程、違禁詞匯、服務(wù)態(tài)度等進(jìn)行把關(guān)。然而，客服中心的傳統(tǒng)人工質(zhì)檢存在弊端，隨著客服中心業(yè)務(wù)量的日益增加而變得尤為凸顯。面對(duì)大量服務(wù)錄音，質(zhì)檢員只能利用抽檢的方式進(jìn)行核查，質(zhì)檢率在3%左右，每通錄音質(zhì)檢項(xiàng)達(dá)三四十項(xiàng)，需要多次回聽(tīng)。而過(guò)低的抽檢比例使得漏檢率極高，很容易造成無(wú)法及時(shí)被發(fā)現(xiàn)及定位問(wèn)題錄音的情況；由于個(gè)人情感和思維方式的不同，同一條錄音由不同的質(zhì)檢員質(zhì)檢，可能得出不一樣的判斷結(jié)果，導(dǎo)致質(zhì)檢標(biāo)準(zhǔn)沒(méi)法統(tǒng)一，只有客觀的評(píng)價(jià)體系才能夠更好地規(guī)范行為，同時(shí)減少客服人員因待遇不公而產(chǎn)生的不滿情緒；坐席通話完成后只記錄簡(jiǎn)單的工單信息，海量有價(jià)值的語(yǔ)音內(nèi)容未得到挖掘和利用，在數(shù)字化時(shí)代可以認(rèn)為是一種極大的浪費(fèi)。智能質(zhì)檢系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)質(zhì)檢結(jié)果的剖析。廣東人工智能智能質(zhì)檢技術(shù)方案

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(lǐng)域，一場(chǎng)變革正在蓄勢(shì)待發(fā)?？陀^來(lái)說(shuō)，由于人口紅利消失、聽(tīng)錄音工作重復(fù)枯燥等因素，導(dǎo)致人工成本增高、效率低、錯(cuò)誤率高。傳統(tǒng)語(yǔ)音質(zhì)檢依靠關(guān)鍵字匹配和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)NLP方法，語(yǔ)言理解能力弱，需要的標(biāo)注多，領(lǐng)域適配能力差，只能達(dá)到70%-85%的識(shí)別率。智能質(zhì)檢在企業(yè)內(nèi)的應(yīng)用，其價(jià)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(wù)情況打分，監(jiān)督客服的服務(wù)效果，降低成本和運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。北京工業(yè)智能質(zhì)檢如何運(yùn)用智能語(yǔ)音質(zhì)檢是以語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)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(chǔ)、質(zhì)檢的系統(tǒng)工具。

多條件”智能質(zhì)檢，指的是當(dāng)客戶提到某個(gè)具體的場(chǎng)景，業(yè)務(wù)人員在回復(fù)中必須出現(xiàn)多個(gè)特定的語(yǔ)義點(diǎn)。例如，某個(gè)專業(yè)的、提供居住服務(wù)的企業(yè)，要求當(dāng)客戶提到“空調(diào)不運(yùn)轉(zhuǎn)”的場(chǎng)景時(shí)，在線客服人員需要向客戶確認(rèn)“插座是否通電”、“物業(yè)地址”和“維修時(shí)間”，如果沒(méi)有提到其中任何一個(gè)，都會(huì)被判定為不合格。同樣，首先我們要配置好“空調(diào)不運(yùn)轉(zhuǎn)場(chǎng)景”的質(zhì)檢項(xiàng)。 配置完成之后，在智能質(zhì)檢系統(tǒng)中搜索“空調(diào)不運(yùn)轉(zhuǎn)場(chǎng)景”，即可找出所有命中該場(chǎng)景的不合格對(duì)話。 在這個(gè)例子中，在線客服人員沒(méi)有提到“插座是否通電”，因此被判定為不合格，需要扣除一定的分?jǐn)?shù)。 較后一步，同樣是人工進(jìn)行復(fù)檢，看看機(jī)器有沒(méi)有誤判或漏判。

在不同的場(chǎng)景當(dāng)中都會(huì)對(duì)智能語(yǔ)音或者智能客服去進(jìn)行質(zhì)檢，為的就是讓用戶的流失率上會(huì)明顯的降低。近年來(lái)，隨著智能質(zhì)檢解決方案在設(shè)計(jì)的過(guò)程中的不斷提高，所體現(xiàn)出來(lái)的優(yōu)點(diǎn)也越來(lái)越多，普遍的運(yùn)用在不同的場(chǎng)景當(dāng)中，質(zhì)檢效率上會(huì)有著大幅度的提升，為的就是在質(zhì)檢成本方面合理的去控制好，對(duì)服務(wù)客戶的品質(zhì)上去努力的提升。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(chǎng)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(chǎng)景。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(duì)客服人員的規(guī)范執(zhí)行情況要求更加嚴(yán)格。

伴隨著各行業(yè)的嚴(yán)管，企業(yè)對(duì)坐席的話術(shù)、態(tài)度嚴(yán)格把關(guān)，傳統(tǒng)的人工抽檢已經(jīng)很難滿足企業(yè)需求，通過(guò)智能質(zhì)檢把控客服語(yǔ)音數(shù)據(jù)的需求已經(jīng)迫在眉睫。傳統(tǒng)的服務(wù)質(zhì)量檢查方式主要以人工為主，基本都是靠質(zhì)檢人員的“聽(tīng)”和“看”結(jié)合自己的業(yè)務(wù)理解來(lái)檢驗(yàn)服務(wù)品質(zhì)的好壞，這種方式固然可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)部分服務(wù)質(zhì)量問(wèn)題，但不可否認(rèn)也存在不少問(wèn)題。首先就是質(zhì)檢的覆蓋率問(wèn)題，傳統(tǒng)方式的效率限制導(dǎo)致一般只能采用抽檢方式，在大量的服務(wù)錄音中隨機(jī)抽取小部分進(jìn)行人工檢查，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(wàn)分之一，這樣非常容易產(chǎn)生問(wèn)題遺漏；另外一個(gè)不足就是效率低，人工質(zhì)檢十分耗時(shí)，質(zhì)檢人員在檢查過(guò)程中需要去聽(tīng)或看，然后還要思考判斷，有時(shí)候甚至要反復(fù)回放，這過(guò)程會(huì)消耗不少時(shí)間。智能質(zhì)檢系的使用范圍比較廣。深圳金融智能質(zhì)檢系統(tǒng)哪家好

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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(tīng)，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(lái)看，該模式能迅速發(fā)現(xiàn)問(wèn)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(yíng)效率多面提升。智能質(zhì)檢大量的數(shù)據(jù)在通過(guò)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(yíng)提供有力支撐、為決策提供有效依據(jù)。廣東人工智能智能質(zhì)檢技術(shù)方案

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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(lái)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(yǔ)音、語(yǔ)義理解、語(yǔ)義分析、語(yǔ)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(zhǎng)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(shí)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(yǔ)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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