智能质检系统基本参数
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智能质检系统企业商机

智能质检的目的可以分为:风险防范,智能质检,可助力风险防范工作,通过挖掘人员侧的服务禁语、错漏办记录,客户侧的投诉意向、不良信息(如打扰涉黄涉暴)这些高风险点,及早采取人员提升、客户回访安抚等手段介入管控,保障客户感知,维护企业形象。营销价值挖掘,智能质检除了可应用于服务质量提升外,也可通过挖掘与客户聊天过程中,客户表达的产品需求、再结合客户办理情况、年龄性别、网页浏览轨迹等数据标签综合判断,开展网页产品展示上优先推送、外呼营销等一系列高针对性的推荐活动,挖掘营销潜力。由于结合客户直接在聊天语音/文本中发出的需求,这样的智能质检方式相比单一从数据标签挖潜来说,精确度更高。智能质检系统的优势在于,它可以实现全量质检。天津质检系统费用

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目前很多公司的质检方式都是采用人工质检,常用的方式有录音抽测,质检员对坐席人员的通话录音进行抽样检测,另外一种就是即席检测,质检员现场抽查旁听,对座席人员的通话进行打分,然后根据结果针对相应问题对坐席进行培训。人工质检也可以说是一种传统的抽样调查,随机性太大,如果抽样数量少,结果不具性;若是为了结果相对准确一点增加抽样数量,质检工作量必然会增加,对于坐席多,通话量巨大的公司来讲负担很重,坐席较少的公司没有专门的质检人员,那么负责此工作的人也不能保证足量的抽样。天津质检系统费用智能质检可以根据系统制定相应的质检任务。

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企业使用呼叫中心系统携带智能质检后,通过热词、关键词分析将历史数据中“我没有办法”“我们实现不了您的要求”一类机械应答类的语句抓取出来,并定位到语句的上下文,通过自然语言处理技术,分析真实场景中客服与客户的对话内容,发现究竟是哪些客户问题让座席无法作答,分类归纳在一起。管理者就可以通过分析结果,重点倒推企业联络中心的服务能力,提升整体客服水平,给用户带来更好的服务体验。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。

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,因为文本数据更容易被机器分析,然后通过自然语言处理技术,分析每句话的内容,输入质检模型,得出客服打分。这样就能全量质检每一通电话每一段语音了。现在研究学界的语音转写率能够普遍达到95%,优良模型能够准确率达到97%以上。要知道质检系统也只是辅助工具,人工复检也要配合进行抽验检测。质检系统的另一重要的功能是数据报表。过去难以从海量语音数据中获取到的宝贵信息,都能通过系统分析将其挖掘出来。比如将客服回答中涉及到的“这个我们也没有办法”一类的词语筛选出来,哪些是客服没有办法的问题呢?工作中还有哪些忽略的问题?将这些分析出来,客户的投诉率必然下降。数据报表功能维度多,字段丰富,对管理者日常运营也有很大助益。定位问题有方向可寻,哪里可以减少不必要的人力浪费,哪里需要资源调度抽配人手,客服中心可以更机动运转起来。智能质检系统使用的好处是比较多的。

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智能质检系统的在各行业的应用:在保险电子销售的应用场景中,智能语音质量检测通过语音到文本实现了全方面的语音转录。关键词检索技术根据客户服务质量检查标准中的语音和基本语音规范等预设标准,通过关键词检索过滤掉非法录音,并提交给质量检查员进行分析。保险行业顾客离职率比较严重,根据数据分析,扩宽了顾客的扩客方式,扩张了市场份额,克服了单一的扩客方式,减少营销推广成本费。总之,通过人工智能的实时质检,不只节省了人工质检的时间,还能很好的统计和分析,客户的具体需求和投诉点,并总结出相关规律,协助业务的开展和投诉的解决。智能质检是呼叫中心系统重要的功能之一。天津质检系统费用

智能质检是如何工作的?天津质检系统费用

智能质检的优势在于,它可以实现全量质检,过去是抽检,现在不论座席多大规模,只需要有足够的存储空间,多少语音都能实现质检。第二,能够及时给出质检结果,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。管理员能够立刻得到刚才是哪个客服有问题,是哪个客户有问题。第三,质检系统因为是机器,所以不会受人的情绪起伏影响到质检结果。现实中,客服中心质检员的心理压力并不比座席小,他们要负责指出座席不规范的行为,本质上就与客服处于对立,人的情绪波动极易受周围人的影响。并且,每个质检员对标准规范的理解又各不相同,有些人要求更高,有些人觉得不必要那么照章行事,这些都是人工质检存在的隐藏弊端。而智能质检,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。天津质检系统费用

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公司坚持科学发展,将技术研发和人才培养作为公司的发展目标,团队成员来自于华为、阿里巴巴、蚂蚁金服、同盾科技、金蝶软件等企业,拥有多年人工智能与企业服务相关产品研发和商业化经验,专注于智能语音、语义理解、语义分析、语音网关等人工智能技术的研究与应用,在音视频互动领域有长期的技术积累能力和商业实践。

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