北京工业智能质检系统如何运用

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。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。北京工业智能质检系统如何运用

智能质检的系统搭建：目前分布式架构已经成为信息科技的主流。金融各个子行业包括银行、保险、信托行业，纷纷采取分布式架构和相关技术建设新系统或重构原有系统，利用分布式架构的高可扩展性、高处理效率、强容错能力特点，来提升信息系统的灵活性，降低成本，保障供应安全。企业要构建智能质检系统首先要有一个可以支撑后续数据扩容需求并能够包含多站点、不同格式、不同业务的录音并进行汇总，并且需要整个呼叫中心其他系统的多种数据，如CRM、工单等，其次结合语义理解将语音转化为文本，继而创建规则、模型、自动评分模板等，根据业务不同需要，生成各种类型的质检任务，然后将质检统计、业务统计、评分统计、评分对比等生成可视化的数据报表进行展现。北京工业智能质检系统如何运用智能质检系统的使用可以降低成本。

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。

多条件”智能质检，指的是当客户提到某个具体的场景，业务人员在回复中必须出现多个特定的语义点。例如，某个专业的、提供居住服务的企业，要求当客户提到“空调不运转”的场景时，在线客服人员需要向客户确认“插座是否通电”、“物业地址”和“维修时间”，如果没有提到其中任何一个，都会被判定为不合格。同样，首先我们要配置好“空调不运转场景”的质检项。 配置完成之后，在智能质检系统中搜索“空调不运转场景”，即可找出所有命中该场景的不合格对话。 在这个例子中，在线客服人员没有提到“插座是否通电”，因此被判定为不合格，需要扣除一定的分数。 较后一步，同样是人工进行复检，看看机器有没有误判或漏判。智能质检系统可以实现质检结果的剖析。

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。为什么现在大家都使用智能质检系统？北京工业智能质检系统如何运用

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。北京工业智能质检系统如何运用

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。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。本产品可以应用在客服监督、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。北京工业智能质检系统如何运用

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