余杭人工智能智能质检功能介绍
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。智能质检系统的关键词检测主要是针对敏感词和违禁词等需要注意的字眼。余杭人工智能智能质检功能介绍
如何解决传统质检存在的问题,让质检更加有效率是公司要面对的问题,也是呼叫中心系统服务商重点关注的问题。以人工智能技术为基础的智能质检是质检发展过程中一个大的跳跃,一方面,通过规范质检流程,采用机器检测,避免主观判断,解决了质检结果随机性问题;另一方面,不管是通话录音还是会话内容,都统一转为文字格式保存检测,有利于节约人力成本和储存成本,减轻质检人员工作负担,提高了质检效率。公司在选择呼叫中心智能质检方案时,要了解公司的质检需求,判断系统服务商人工智能技术的运用能力。上海客服中心质检系统技术方案近年来,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。
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。
智能质检系统可以实现定期全量质检、实时质检;可以基于丰富语料库和情感分析来有效判断客服服务意愿,可以在共享客服会话服务中对通话中的双方即客户和客服人员的情绪进行监控,智能质检系统是以语音识别、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,一方面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;另一方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。对于企业来说,智能质检不只提升了效率,更节省了成本。
智能质检系统使用的好处有哪些?好处是比较多的,智能质检系的使用范围比较广,智能质检系统的使用可以降低成本和运营风险,同时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。质检系统是主要应用在客服监督、客户业务情况分析等场景的,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。智能质检系统通过智能建模自动打分,质检结果的输出与结束通话之间只有几秒到几分之间的时差。上海客服中心质检系统技术方案
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。余杭人工智能智能质检功能介绍
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。余杭人工智能智能质检功能介绍
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在此基础上结合ASR、NLP、TTS和人脸识别等技术,打造出了智能客服、智能外呼、智能质检、智能语音机器人、虚拟数字人、智能媒资等产品。团队拥有出色的商业化和项目交付能力,已成功积累了多个行业的成功案例,目前已服务于曹操专车、中移在线、赣南医学院等多家单位。
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