临平智能质检售价

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。智能质检可以根据系统制定相应的质检任务。临平智能质检售价

质检项与命中的目标通话量之间的关系也存在“二八法则”——20%的质检项贡献了80%的质检量，所以将质检量大的少数质检项升级到“非正则”模式，往往可以大幅提升整个质检任务的找全率和找准率。这是“非正则”质检模式的第1种适配场景，也是主要的适配场景。某些质检项，虽然从某一家企业的角度看，所命中的目标通话量不算大，但是这个质检项是整个行业中较为成熟的、通用的质检项，其他企业也都在用，那么就可以采用基于深度学习技术的“非正则”模式进行模型训练。深圳一站式质检系统订购智能质检系统包括：自动评分、自动标签分类、关键词/敏感信息告警、趋势统计分析、质检任务管理等。

智能语音质检选型对于ASR评测标准都要注意哪几个方面呢？标准功能为设置情绪、关键词、静默时长、语速等可量化指标的评分，以及非正常挂机、**、上下文等可以通过文本鉴定的功能。其中情绪只包括情绪关键词，例如：属于负面情绪关键词。出现静音：判断录音中是否出现了静音，鉴别客服服务时会不会冷场；判断话术：判断客服人员是否说了固定话术，例如开场白或产品介绍；非正常挂机：判断话机是否正常，鉴别客服人员有没有出现刷录音时长的情况出现；录音时长：判断通话时长，以鉴别录音是否过短；**类：辅助于业务检测，鉴别客服与客户是否进行了某些特定对话，一问一答的模式；上下文：上下文关联，鉴别客服是否说了某些关联性的话术内容；关键词频率：检测特定关键词出现的频率，鉴别客服人员有没有着重强调某些业务词汇。实现较好质检效果，还需要包括词库配置、意图配置、流程配置等高级质检项。词库，较少有智能质检系统使用实体识别，通常预置多个类型的词库，即可以在配置规则时快速引用。意图，顾名思义，表示坐席话术中命中的意图，与关键词相比可以识别同一个意思的不同表达方式，更好地检验坐席话术合规性。

智能质检系统应用的必要性：通常实际的抽检覆盖率达不足百分之一，服务量大的企业甚至达不到万分之一，这样非常容易产生问题遗漏； 另外一个明显不足就是效率低，人工质检十分耗时，质检人员在检查过程中需要去听或看，然后还要思考判断，有时候甚至要反复回放，这过程会消耗不少时间。 据我们曾接触的某个企业客户反馈，单条服务记录质检时长至少要6分钟，并且不少抽检的服务记录实际并无明显问题，这样造成了一定的人工损耗。 从服务质检本身要处理的内容，服务质检要检查和评估的内容不止于服务禁语、违规用语这类用语行为规范内容。智能录音质检应用的诞生不是为了取代业务人员的服务管理工作。

应用智能质检系统的必要认知：1. 大数据的特性：接受大数据全量下，用量代替质实现更精度的质检；2. 关键少数法则：表示质检应该解决主要问题并非边界测试的不断尝试；3. 罗马并非一日建成：智能化质检系统的形成必然要经过不断的规则创建、调优、适用、不适用、再优化、再调优等过程，持续改进，不断积累，才能达到一个比较好的效果。智能化的质检需要很多规则、模型进行实现，需要企业结合业务全方面、耐心、持续更新的进行搭建和维护。智能质检系统特点：可以实现全量质检。在线质检系统售价

底层数据的处理是建立质检规则的基础。临平智能质检售价

底层数据的处理是建立质检规则的基础。数据来源较好是行业历史及当前客服语音数据。数据的预处理主要包括两部分：第1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，第二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。智能质检系统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。临平智能质检售价

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