呼叫中心智能质检系统技术方案

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。呼叫中心智能质检系统技术方案

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。一站式智能质检系统价位智能录音质检应用的诞生是通过解放大量繁琐低效的服务记录人工记录、查看工作。

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。智能质检系统不但可以代替人工，而且比人工做得还好。

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。底层数据的处理是建立质检规则的基础。呼叫中心智能质检系统技术方案

智能质检是对人工客服服务质量检验的填补和提升。呼叫中心智能质检系统技术方案

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。呼叫中心智能质检系统技术方案

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