AI智能质检系统如何运用

当一个质检项命中的目标通话量比较少，只有几百甚至几十条，就无法产生足够的“正例”给机器学习模型进行训练，只能继续采用“关键词+正则”模式。这是一种被动场景，也是比较常见的场景。 还有一种场景比较特殊：有些质检项命中的目标通话比较多，原则上可以用来训练机器学习模型，但是因为“关键词+正则”已经得出不错的结果，既找得全（术语叫召回率高），又找得准（术语叫准确率高），两个值都超过 90%，那么暂时就不迫切需要升级到“非正则”质检模式了。比如很多企业需要的正向质检项——“礼貌问候”，因为可以穷举出大部分“礼貌问候”的用词，用“关键词+正则”模式就能得到双 90%的结果。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。AI智能质检系统如何运用

良好的智能质检系统如何为客服安全保驾护航？坚持客户第1的检测原则。智能质检系统导入客户第1的原则，在平常的检测中，能够自动识别客户投诉等需求，以客户为中心和出发点，针对客户投诉有效受理，做出解决，再进行二次满意度测评。口碑较好的企业客服都是这样一步步过来的，在大程度上让客户满意，是企业占据优良市场资源一大准则。以提高客服效率为较高出发点，智能质检通过高效、快速、全方面的质量检测活动找出客服行业痛点缺陷，目的是让行业做出改变，优化企业客户服务系统，因此，在发现问题后及时解决问题才是正确的方向。余杭常用质检系统智能质检系统的优势是什么？

怎么实现对智能质检的优化？可通过以下几个方面来进行：一，建立数据库模型，意图特征提取精细化。收集大量行业服务用语，服务规范，业务流程，业务规范等评分数据集，对质检点进行更细化的分类处理，对更深层次的非结构化数据特征的提取，进行更深入的研究。通过不断优化质检模型，进一步提高质检系统意图识别能力。二，优化质检系统设计及配置。当有业务知识需要新增、维护时，运营人员能够在质检系统一键配置业务规则，随时查看规则效果，节省企业学习及后期运营维护成本。三，质检评分逻辑的精细化及多元化。通过加强对录音中座席音频音高等变化幅度的检测，实时预警录音中用户情绪的变化，建立更加细化及多元化的质检评分逻辑，可以不断提高座席通话质量。

呼叫中心为什么需要智能质检？呼叫中心质检的主要目的是检测客服人员的工作质效，有效提升客服整体水平与质量。智能质检不受主观控制影响，确保语音质检客观评判，真实反映客服问题。传统的人工质检模式，受质检员情绪和思维的影响，质检的评判标准不一，导致质检结果缺乏客观性。通过智能质检，能有效消除主观因素的影响，统一评判标准，客观评判客服质量，使质检结果能够真实反映客服问题，帮助企业有针对性地找出改进方向，有效提升客服水平。深入业务场景，可对行业专门词语进行词频统计，考核座席人员对要求用语的规范提及，进一步提升座席人员的专业度和规范性。引入智能质检系统，对于质检工作向良好方向发展有着十分重要的意义，也是当下质检的发展趋势。

为了保证服务质量，您的通话可能会被录音……"当我们拨打客服电话时，经常会听到这样的提示。在企业服务中，平均每天都会产生数以万计的录音，而录音背后的服务质量保障则依托服务质检。目前，很多企业的服务质检采用传统的人工质检模式，智能质检的普及率并不是很高。然而，人工听一次录音平均要6分钟，普遍抽检比例不足全部录音的2%，在人力成本直线上升、听录音工作重复枯燥等因素影响下，导致了人工质检的成本增高、效率低、错误率高。智能质检系统综合运用了语音识别技术、语义理解技术、以及大数据处理技术。AI智能质检系统如何运用

智能质检简单来讲就是用AI机器人代替质检员对客服沟通录音和文本进行质量检查。AI智能质检系统如何运用

智能质检的系统搭建：目前分布式架构已经成为信息科技的主流。金融各个子行业包括银行、保险、信托行业，纷纷采取分布式架构和相关技术建设新系统或重构原有系统，利用分布式架构的高可扩展性、高处理效率、强容错能力特点，来提升信息系统的灵活性，降低成本，保障供应安全。企业要构建智能质检系统首先要有一个可以支撑后续数据扩容需求并能够包含多站点、不同格式、不同业务的录音并进行汇总，并且需要整个呼叫中心其他系统的多种数据，如CRM、工单等，其次结合语义理解将语音转化为文本，继而创建规则、模型、自动评分模板等，根据业务不同需要，生成各种类型的质检任务，然后将质检统计、业务统计、评分统计、评分对比等生成可视化的数据报表进行展现。AI智能质检系统如何运用

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