北京金融智能质检市场
智能质检实现从语音转写(ASR引擎可选)、数据存储、定制模板、基于座席分析报表的质检一体化服务。紧贴呼叫中心业务,实现座席通话录音100%全量质检,双轨录音识别说话方,精确锁定需要质检的座席,帮助企业迅速处理语音数据。优化质检流程,无需批量上传录音,直接质检云端数据;转写文本、质检结果、分析报表实现云端存储管理。颠覆了过去人工评判的方式。有了智能模板,通过被量化的自定义考评项,实现关键词、语速、应答时长或情绪值等参数自动判定,节省人力,轻松实现自动质检。智能质检系统的使用可以降低运营风险。北京金融智能质检市场

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。北京金融智能质检市场智能质检系统,即通过ASR技术将语音数据自动撰写为文本数据。

智能质检的目的可以分为以下内容: 服务问题挖掘,谈到智能质检,多数人会想到用来代替人工质检,对照质检标准规范,把其中的质检项改为系统质检的方式,以此来挖掘服务问题,开展员工服务质量提升。 有些影响服务感知的问题采取人工质检的方式耗时较长,基本每通通话都会涉及,可评估借助智能质检,来替代人工重复机械的质检工作。比如响应时间、挂机时间、转接规范是否到位、是否有开头结束语等,这些服务质检项在人工判断上逻辑相对机械化、客观化、无人为主观因素影响,如采用系统智能质检方式,准确率一般可在70%以上,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,其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,将服务质量、合规性风险监控规则,全方面应用于对企业的电话坐席进行监控、检测及自动评分,快速高效地找出显性、潜在的服务质量问题和合规性风险。同时对服务话数据进行多维度挖掘与分析,通过制定灵活多变的规则,分析筛选出特定的业务场景,识别有价值的服务对话数据、规范服务标准、降低舆论风险、提升质检质量,强化呼叫作业的合规性。智能质检的功能看上去专业性很强比较复杂,但其实真正需要人工操作分析的部分很少,对人工而言,只需要导入数据,然后等待质检报告即可,并且智能质检采用的大数据、云计算等算法技术,充分保证了数据分析检测的高准确性,对于需要进行质检的工作的企业而言,智能质检确实是非常好的助益工具。智能质检系统因为早已建立好打分模型,数据输入和结果输出不会受到任何影响。

智能客服已成为客服中心的发展趋势,智能质检是客服智能化的一个典型应用,即系统可通过语音转文字、自然语言处理(NLP)等人工智能技术对客服会话进行自动化的质检。智能质检流程分为机器质检、人工复检和客服质检申诉三大环节,提高质检效率的同时确保质检结果的可靠性。与人工质检相比,智能质检的效率更高而成本更低,可实现会话的全量质检。智能质检的重点价值是通过人工智能技术实现机器自动化质检,提高企业质检效率。但由于目前智能技术发展仍有一定限制,一些准确度要求较高的会话仍需人工质检。除了机器质检和人工质检功能外,智能质检还提供质检申诉功能,对有异议的质检结果,客服人员可以发起申诉。智能质检系统适用于拥有大量客服录音的场景。深圳语音智能质检系统价位
情绪识别是人工智能与质检结合的特点之一。北京金融智能质检市场
智能质检系统主要的功能方向一般包括两大类:一个是基于语音本身的特点,如音强、音长、音色等去检测和评估类似静音、情绪变化、语速变化等内容,从而去辅助判断客服人员的情绪控制、客户是否满意等;另外一个则是借助语音转文本后,对文本形式的服务记录进行特定内容的关键字匹配,如业务关键词、服务禁语等,从而来简单搜索定位一些服务热点,以及客服人员是否有违规用语等行为。这种智能质检应用相对于传统人工质检方式,较明显的就是提高了服务质检效率,可以实现服务质检全覆盖,而且在自动质检过程中也解决了部分服务质量问题的定位和检测工作,并协助做基础的业务统计分析,这样释放了一定的人力资源。北京金融智能质检市场
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