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深圳客服智能质检系统价格

来源: 发布时间:2021年11月29日

质检一直都是一项繁杂而又耗心耗力的工作,直到智能质检的出现,质检人员才算真正能够放松一下紧绷的神经。借助人工智能的力量,比单纯依靠人力进行的工作更加准确、高效。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,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。深圳客服智能质检系统价格

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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。深圳客服智能质检系统价格近年来,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。

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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。

伴随着各行业的严管,企业对坐席的话术、态度严格把关,传统的人工抽检已经很难满足企业需求,通过智能质检把控客服语音数据的需求已经迫在眉睫。传统的服务质量检查方式主要以人工为主,基本都是靠质检人员的“听”和“看”结合自己的业务理解来检验服务品质的好坏,这种方式固然可以帮助企业发现部分服务质量问题,但不可否认也存在不少问题。首先就是质检的覆盖率问题,传统方式的效率限制导致一般只能采用抽检方式,在大量的服务录音中随机抽取小部分进行人工检查,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。如今的社会对智能质检的需求比较大。

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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要根据说明书来进行。深圳客服智能质检系统价格

智能质检系的使用范围比较广。深圳客服智能质检系统价格

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。深圳客服智能质检系统价格

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