人工智能质检系统订购

智能质检结束后，人工质检介入，质检人员依据智能质检可视化数据进行复检，根据筛查结果调听，做到有的放矢。智能质检替代人工做到质检内容高效覆盖，人工质检则能在此基础上进行准确的判断和精细化操作，两者相辅相成，实现质检水准跨越式提升。从服务管理角度来看，该模式能迅速发现问题、总结经验，规范服务人员行为，使服务技能、客户满意度、运营效率多面提升。智能质检大量的数据在通过有效挖掘和呈现后，变成价值信息进行分析和留存，为企业运营提供有力支撑、为决策提供有效依据。智能录音质检，多方位把控质检客服语音数据的需求已经迫在眉睫。人工智能质检系统订购

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。人工智能质检系统订购智能质检系统的功能十分强大。

智能质检系统是人工智能技术与传统人工质检相结合的产物，首先通过语音识别技术将录音转换成文本，然后通过自然语言处理对转换后的录音文本进行理解，其次采用预设的质检规则模式对文本数据进行检测评分。智能质检系统主要包括三部分：建立质检业务场景、数据处理、质检规则模式设计。建立质检业务场景的主要任务是坐席的服务礼仪、服务规范、业务能力、技能技巧等问题，面对不同的业务需求，需要建立符合业务需求的质检场景；在数据处理方面，底层数据的处理是建立质检规则的基础，数据来源可以是行业历史及当前客服语音数据，通过语音转译引擎将获取的录音音频数据转化为结构化的文本格式数据，再对获取到的原始文本、音频数据进行二次加工处理，找出搭建质检规则需要的重要数据；质检规则模式设计是智能质检系统重要部分，智能质检系统中录音定位、问题检出、报表输出等功能都是通过对质检规则的学习得以实现，一般业务场景会建立一套常规质检+多套专项质检规则，在实际应用中质检规则需灵活配置以满足多种业务场景需求。

什么是智能质检，和传统质检有什么差异？智能质检-基于深度学习技术的“非正则”质检落地应用效果：在很多质检项上远超“关键词+正则”的传统模式，能多找出 2~10 倍数量的目标通话，并且介绍了其工作原理与“关键词+正则”的区别。随着自然语言处理（NLP）领域技术的发展，以“非正则”质检模式为主、“关键词+正则”模式为辅的方案已成为未来发展趋势。两种模式将长期共存，因为它们各有其更擅长做的事情、更适配的场景。智能质检系统主要应用在客服监督、客户业务情况分析等场景，适用于拥有大量客服录音，需要人工抽检的方式进行录音质检的场景。智能质检系统在客服系统中应用较为常见。

在不同的场景当中都会对智能语音或者智能客服去进行质检，为的就是让用户的流失率上会明显的降低。近年来，随着智能质检解决方案在设计的过程中的不断提高，所体现出来的优点也越来越多，普遍的运用在不同的场景当中，质检效率上会有着大幅度的提升，为的就是在质检成本方面合理的去控制好，对服务客户的品质上去努力的提升。智能质检系统主要应用在客服监督、客户业务情况分析等场景，适用于拥有大量客服录音，需要人工抽检的方式进行录音质检的场景。智能质检系统能够及时给出质检结果。人工智能质检系统订购

从客服人员的管理角度来说，智能录音质检应用如果可以结合实际的质检结果，准定位客服人员短板。人工智能质检系统订购

智能质检在呼叫中心行业的应用：呼叫中心系统是客户与企业沟通的一个窗口，企业可以利用呼叫中心提供各种服务。 例如售前、售中、售后服务、顾客维护、调查、预约、发展服务等，特别注重细节。而质检是非常的重要，在呼叫中心运营中，如：接通率、通话时长、投诉、客户满意度等数据，直接对应的是客服人员或者电销人员的业务素质。而不同人员之间的业务素质差距，不是完全靠培训能就能全部解决的。这时候，就需要我们能够进行大量监控和反馈，但之前很多的监控和质检都通过人工抽检的方式，不只耗时而且耗精力，并且只能提完成30%左右的话务质检，着实有些差强人意。人工智能技术对于话务质检，可以说是给话务质检带来质的变化。智能质检系统以语音识别、语义分析、大数据处理技术为基础，可将客服中心、呼叫中心通话实时转写为文字，分析通话内容，为坐席人员提供实时话术支持，并设置质检规则，对坐席人员的服务质量进行自动打分，同时对数据进行分析，进行营销数据挖掘。人工智能质检系统订购

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