广州客服中心智能质检系统采购

时间:2022年05月06日 来源:

质检是客服中心质量管理的重要抓手,用于发现人员、系统、业务等方面的问题作跟进提升。然而面对日均少则几百,多则过万、甚至十万的话务量,单靠人工质检模式会存在质检覆盖率低、时效性差、抽样精确度低的缺点。于是,不少企业引入了智能质检的概念,探索应用“智能+人工”的质检模式。即现借助智能系统先把全量通话质检一遍,输出经系统判定存在问题的通话,再交给人工作进一步质检。要开发智能质检的功能,首先要明确该关注什么。关注的重点是做智能质检的目的,只有明确了目的需求,才好开展下一步具体工作。智能质检除了可应用于服务质量提升外,也可通过挖掘与客户聊天过程中,客户表达的产品需求。广州客服中心智能质检系统采购

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智能质检系统的使用是很有必要的,我们都知道在质检领域,一场变革正在蓄势待发。客观来说,由于人口红利消失、听录音工作重复枯燥等因素,导致人工成本增高、效率低、错误率高。传统语音质检依靠关键字匹配和传统机器学习NLP方法,语言理解能力弱,需要的标注多,领域适配能力差,只能达到70%-85%的识别率。智能质检在企业内的应用,其价值取决于是否较大程度为企业降本增效。我司的智能质检系统可以为客服的服务情况打分,监督客服的服务效果,降低成本和运营风险。自动质检系统市场报价智能质检可以根据系统制定相应的质检任务。

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智能质检的必要性:人工智能和语音识别技术的发展,质检工作已经由智能技术来辅助人工质检,准锁定问题语音,大幅提升质检效率,确保质检结果的准确度与客观性,帮助企业挖掘数据价值,有效提高客户服务水平质量。过去,呼叫中心语音质检以人驱动,需要人工听录音再进行分析考评。随着话务量的增长,人为驱动的质检模式加重了效率低下的问题,无法做到语音数据全量质检,只能依赖于抽检的形式,导致抽检样本缺乏针对性,甚至问题语音漏检的情况,较终得出的质检结果片面也不准确,无法真实反应呼叫中心的客服水平与质量。我司的智能质检系统可以帮助企业降低成本和运营风险,系统可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。

为了加强对客服人员的监管,保障服务质量,提升企业形象,质检人员会随机调听通话录音,对标准服务流程、违禁词汇、服务态度等进行把关。然而,客服中心的传统人工质检存在弊端,随着客服中心业务量的日益增加而变得尤为凸显。面对大量服务录音,质检员只能利用抽检的方式进行核查,质检率在3%左右,每通录音质检项达三四十项,需要多次回听。而过低的抽检比例使得漏检率极高,很容易造成无法及时被发现及定位问题录音的情况;由于个人情感和思维方式的不同,同一条录音由不同的质检员质检,可能得出不一样的判断结果,导致质检标准没法统一,只有客观的评价体系才能够更好地规范行为,同时减少客服人员因待遇不公而产生的不满情绪;坐席通话完成后只记录简单的工单信息,海量有价值的语音内容未得到挖掘和利用,在数字化时代可以认为是一种极大的浪费。智能质检系统大幅度提升了质检的效率与准确度。

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传统人工质检多采用抽检方式,其覆盖率较低,容易产生遗漏。传统人工质检数据获取时效性差,难以快速发现和解决问题,特别是指标的异动、业务的异动难以及时与质检挂钩,无法及时发现可能存在的问题点。人工质检十分耗时,根据通讯行业经验,单条服务记录平均质检时长为6分钟,并且较多时候质检的记录并无明显问题,而扩大质检量会带来巨大的人工损耗,造成无谓的浪费。传统人工质检有较大的主观性,质检人员因为对业务理解的程度不同,质检细节有时存在较大差异,工作流程难以减少主观影响的存在,可能存在较大质量误差。随着企业客户服务需求的日益增长,上述问题如不解决,将制约共享客服的发展。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。智能质检系的使用范围比较广。深圳自动化智能质检系统价格表

智能质检是一种新的工作方式,是人与系统结合的新型方式。广州客服中心智能质检系统采购

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。广州客服中心智能质检系统采购

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