东莞机器智能质检怎么样

当前人工质检一条记录需要6分钟，其中包含较多问题不明显的记录，若扩大质检量将带来巨大的人工损耗。，只有提高抽检准度才能有效降低无效人工耗时。 共享客服平台应用智能质检解决方案，通过系统智能化质检扩大了质检覆盖范围，能够有效地掌握客户来电诉求，及时发现客服工作中存在的问题，在降低运营成本的同时提升了服务质量，使服务水平实现质的飞跃。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。智能质检通过语音识别技术将通话录音转化成文字格式保留。东莞机器智能质检怎么样

AI智能质检优势：1、由抽检改为全量检查（全检）2、质检工作效率的改变3、质检考核客服方式的改变——更加准确，不漏，不偏，质检结果不以人工意志为转移智能质检也称智能对话分析（Smart Conversion Analysis），主要用来从对话中分析服务违规，用户满意度，客服回答专业性，产品改进建议，寻找二次销售机会等。智能质检又可分为在线质检（也称在线客服检测）与离线分析（也称客服KPI考核），其区别在于在线质检是实时对访客和客服对话进行检测，对于访客情绪激动或者客服粗暴骂人等红线给出实时预警，其输入为访客或者客服的sentence，对其做情感分析，访客意图分析，客服动作分析等。离线分析输入为完整的用户客服对话dialog，输出为针对该段对话客户的整体满意度，客服的服务态度，客服回复的专业性，客服的回复率，客服回复的延时率等等指标，给出一个综合得分，以此来对客服进行KPI考核。东莞机器智能质检怎么样智能质检系统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。

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。智能质检系统是应用在客服监督、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。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，通过可配置、可训练的检测模型实现全量质检。

在信息技术高速发展的如今，全球掀起新一轮产业变革和数字化浪潮，其中，人工智能已成为产业升级、数字化变革的主要驱动力，与各个领域发生“化学反应”催生了无数创新技术，给各行各业带来了无限的想象空间。智能质检在企业运营中有哪些应用价值 ？智能质检系统可以用于于客服监督、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。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，通过可配置、可训练的检测模型实现全量质检。智能质检系统应用场景有：物流场景；

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。智能质检系统的使用可以降低运营风险。东莞机器智能质检怎么样

对于需要进行质检的工作的企业而言，智能质检系统是非常好的助益工具。东莞机器智能质检怎么样

为什么现在大家都使用智能质检系统？一、 人机结合,覆盖质检全流程。一方面，智能质检系统因为是机器，所以不会受人的情绪起伏影响到质检结果。实际上，客服中心质检员心理压力很大，他们通常与客服是对立的，既要负责找出座席不规范的行为，又要控制自己的情绪不被环境所影响；且每个质检员对标准规范的理解又各不相同，质检标准就会不同。而智能质检，正是根据已经建立的多种质检模型和评分模型进行全量质检和打分，所以质检结果是标准、客观的。另一方面，由于沟通过程中存在高度个性化、复杂场景的通话，无法全然按照标准的质检流程一概而论，需要人工在质检结束后根据个别通话发起申诉，质检员二次审核复议后给出结果及评分。通过人工辅助机器，机器与人协同的方式实现质检效益较大化。东莞机器智能质检怎么样

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