常用智能质检

质检项与命中的目标通话量之间的关系也存在“二八法则”——20%的质检项贡献了80%的质检量，所以将质检量大的少数质检项升级到“非正则”模式，往往可以大幅提升整个质检任务的找全率和找准率。这是“非正则”质检模式的第1种适配场景，也是主要的适配场景。某些质检项，虽然从某一家企业的角度看，所命中的目标通话量不算大，但是这个质检项是整个行业中较为成熟的、通用的质检项，其他企业也都在用，那么就可以采用基于深度学习技术的“非正则”模式进行模型训练。智能质检系统的应用领域有哪些？常用智能质检

单条”智能质检指的是，当客户提到某个具体的场景，业务人员在回复中必须出现某个语义点（单个）。例如，很多企业的服务规范，要求业务人员遇到“客户要求反馈”的场景时，及时作出“安抚解释”。如果没有出现“安抚解释”的语义点，即判定该客服或销售人员未按流程提供服务，须减去一定的分值。首先，我们要配置好“客户要求反馈场景”的质检项。 配置完成之后，在智能质检系统中搜索“客户要求反馈场景”，就可以找出所有命中该场景的不合格对话。 在这个例子中，智能质检系统判定在这通对话中，客服人员没有进行“安抚解释”，所以要扣除一定的分数。 较后一步，人工进行复检，看看机器有没有误判或漏判。常用智能质检智能质检系统可以监督客服的服务效果。

智能质检是呼叫中心系统重要的功能之一，通过与语音识别以及大数据分析等结合，改变了传统质检的方式，节约了人工成本，也提升了质检的效率与准确度。 智能质检是如何工作的呢？语音识别转化 除了通话录音，还会有在线的会话内容也是质检的一部分，智能质检一般是将语音转化为文本，所以公司不用担心要检测的通话录音数量过多，系统会直接转化录音，这样一定程度上保证了质检结果的多面性和准确性。智能质检通过语音识别技术将通话录音转化成文字格式保留，一是占用储存空间小，二是便于后期浏览，不需要质检员通录音评分，系统直接根据公司评判规则进行检测，提高了工作效率。

智能质检系统的主要任务是质检热线服务中坐席的服务礼仪、服务规范、业务能力、技能技巧等问题。面对客户不同业务需求，产品运营主要从以下几个方面入手，建立一套符合业务需求的质检场景。质检业务场景可分为呼入/呼出场景，不同场景考察侧重点不一样，比如呼入场景中重点关注业务解答规范及技能技巧，呼出场景中又因为行业不同，场景考察指标也不同，比如保险行业有险种回访、保险电销、续期提醒等等场景重点关注座席回访的问题是否多面且符合业务规范，金融行业有催收场景、理财销售、满意度回访、在线客服等场景更多关注的是座席解答流程是否合规，销售技能是否达标。我司的智能质检系统可以以在录音中收集客户的信息，形成客户画像，更有针对性的进行业务跟进。智能语音质检是以语音识别、自然语言理解、大数据处理技术为基础的全量数据存储、质检的系统工具。

其他企业都可以比较快速的复用或者经过简单调整之后复用，所以“非正则”模式带来的收益就更高。比如，消费金融领域的正向质检项“提示逾期天数”；客服领域的负向质检项“暴露客户隐私”等都是各自领域或行业通用的。 与“关键词+正则”质检模式相比，基于深度学习技术的“非正则”模式，不再需要既懂业务又懂正则的稀缺人才编写规则和迭代规则，只需要普通人快速进行数据标注即可训练算法模型，而且通常能得到更好的效果。明显的缺陷就是，如果没有数千条数据，很难训练出效果好的模型。 “双模”质检，各司其职 当前阶段，质检项应该采取哪种模式，主要取决于该质检项产生的目标通话量大小——通常数量大，才能快速标注数据、训练出更好的算法模型，采用“非正则”模式，否则仍需要继续使用“关键词+正则”模式。如今传统的人工抽检已经很难满足企业需求。常用智能质检

智能质检系统是通过可配置、可训练的检测模型实现全量质检。常用智能质检

随着人工智能技术的持续火热，以及自然语言处理、机器学习、文本挖掘等技术研究应用逐步成熟，智能录音质检可以承担的工作将会越来越丰富。 当然，智能录音质检应用的诞生不是为了取代业务人员的服务管理工作，而是通过解放大量繁琐低效的服务记录人工、查看工作。 并提供一定的决策分析参考，以此协助业务人员快速、有效、多面、准确地发现服务质量问题，促进业务人员集中精力在解决服务问题、改善服务质量的思考上。 让智能录音质检覆盖全部语音数据，多方位洞察客服工作，检测客服工作，保证客服工作，避免企业因客服失误产生投诉，影响企业呼叫中心运营。常用智能质检

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