“你好，女士/先生，很高興為您服務，請問有什么可以幫您？”

“感謝您的來電，祝您生活愉快”

這段來自呼叫中心的話語，聽著非常熟悉。對服務行業，例如：銀行，互聯網，電商，金融等，呼叫中心是一個促進企業營銷、市場開拓并為客戶提供良好服務的交互系統，其位置相當重要。為了提高客戶滿意度、完善客戶服務，同時對客服人員工作的考評，很多企業會對此采用質檢的方式來保證其服務質量。

一般質檢內容如下：

態度——

1）開場白，結束語，整個通話過程中語氣是否恰當，態度是否良好；

語言規范——

2）普通話是否流暢規整，抑揚頓挫是否正確；

專業程度——

3）業務嫻熟程度，話術規范程度，操作流程規范是否流暢，是否使用禁語；

工作主動性——

4）是否主動開發客戶，尋找合作機會；

傳統質檢弊端如下：

1）質檢率低——

每天巨大的呼入呼出的信息量極大，人工質檢只能通過抽檢測聽的方式。目前行業內質檢覆蓋率不足10%，人工抽檢意味著很多錄音會被忽略掉，有些錄音信息隱藏的商業價值或者風險，由于抽檢的忽略不能得到有效挖掘和規避。

5000人的客服團隊，配備約100人的質檢團隊，呼入型質檢比率至少1%，不超過30%左右，呼出型質檢比率至少在2%，不超過50%。

2）主觀性強——

人工抽檢的主要弊端就是工作量大，效率低，主觀性強。人工抽檢中不同的質檢員理解能力與判斷能力都不同。在情緒檢測，語音語調檢測，語速檢測等方面無法做到標準統一。

米話呼叫中心采取的“質檢”功能，采用人工智能的特點，對每一通外呼做到100%質檢，從智能質檢、語音轉寫、語音合成、智能電銷、對話式機器人，話者分離，關鍵詞檢出，語速檢測，靜音檢測，情緒檢測等方面幫助企業解決了諸多質檢難題。

1）智能語音質檢功能：智能語音質檢系統實現人工座席與客戶通話內容全量轉寫，并利用

關鍵詞檢測、靜音檢測、語速檢測、情緒檢測等功能，靈活構建質檢規則，對人工座席的業務能力、服務態度等進行全面質檢，并為人工座席提供標準的話術支持。

2）語音轉寫功能：基于自然語言處理技術,將自然語言轉換為文本輸出。把一種字母表

中的字符轉換為另一種字母表中的字符的過程。

3）語音合成功能：又稱文語轉換技術，將任意文字信息實時轉化為標準流暢的語音朗讀出來，相當于給機器裝上了人工嘴巴。

4）智能電銷與對話式機器人：通過大腦神經算法模擬，可以像真人一樣給客戶打電話介紹并推銷自己的產品，主動將意向客戶分類后，方便我們去跟進。

5）話者分離：將客服的說話內容與客戶的說話內容進行語音分離。

6）關鍵詞檢出：通過分析制定語音段落，檢測制定關鍵詞，并返回該關鍵詞在整條語音中的位置。

7）語速檢測：對話者分離后的客服語音通話進行語速檢測，幫助客服，為用戶提供最佳的應答語速。

8）靜音檢測：通過對客服領域錄音中的語音通話內容進行端點檢測，實現對通話內容的靜音檢測。

9）情緒檢測：能夠將客服領域通話錄音中的異常情緒檢測出來，得到包含發音人情緒異常的數據列表，給出對應的異常產生位置及可信度。

米話呼叫中心系統所包含的以上功能已廣泛應用在房產、貸款、金融、培訓、車險等行業，市場反饋使用情況良好。前不久，e聊賺與百度AI達成合作，未來，在人工智能的道路上會越來越強大，相信會為更多企業帶去幫助，解決話務工作上的種種難題。

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