目前行業(yè)的抽檢比例大概在1-2%，意味著大量的錄音被忽略，隱藏的價(jià)值或者風(fēng)險(xiǎn)并沒(méi)有被有效地挖掘出來(lái)

　　由于覆蓋率比較低，無(wú)法對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，無(wú)法準(zhǔn)確把握客戶需求抓住商機(jī)，質(zhì)檢人員的業(yè)務(wù)價(jià)值無(wú)法很好體現(xiàn)

　　人工質(zhì)檢一般是事后定期抽檢，這種方式無(wú)法在事件發(fā)生的第一時(shí)間定位到問(wèn)題，更無(wú)法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行及時(shí)響應(yīng)

　　質(zhì)檢客服針對(duì)每一通隨機(jī)選擇的電話，往往都需要反復(fù)進(jìn)行復(fù)聽(tīng)，導(dǎo)致效率低下，在工作時(shí)間內(nèi)發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題有限

　　人工抽檢受限于對(duì)業(yè)務(wù)的認(rèn)知，不同的人對(duì)事件的判斷，往往會(huì)有不同的結(jié)論，甚至相同的人在不同時(shí)間對(duì)同一事件的看法也會(huì)發(fā)生改變，這都造成了標(biāo)準(zhǔn)上的不統(tǒng)一

　　質(zhì)檢工作重復(fù)性高，任務(wù)繁重，隨著業(yè)務(wù)量的增加，在保證抽檢比例的情況下，公司需要投入大量的人力物力來(lái)滿足質(zhì)檢的需要

　　隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，通過(guò)智能語(yǔ)音識(shí)別、大數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)可以實(shí)時(shí)或離線地將海量錄音數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為文本等非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)語(yǔ)音文件的100%全覆蓋，大幅降低了人工質(zhì)檢成本，通過(guò)對(duì)文本的分析和數(shù)據(jù)挖掘，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)合規(guī)的檢查、風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警、趨勢(shì)的分析、商機(jī)的挖掘等

　　將大規(guī)模語(yǔ)音通話識(shí)別處理成文本索引，為長(zhǎng)時(shí)間范圍內(nèi)的語(yǔ)音數(shù)據(jù)高速檢索、調(diào)聽(tīng)和分析應(yīng)用提供支持

　　系統(tǒng)提供豐富、靈活的檢索條件進(jìn)行全文本檢索，可高亮顯示檢索關(guān)鍵詞，清晰標(biāo)記通話內(nèi)容，來(lái)去話分顏色顯示

　　通話聲音、內(nèi)容、時(shí)間軸可視化展示，來(lái)去話分離，一目了然

　　可通過(guò)點(diǎn)擊關(guān)鍵語(yǔ)句，直接定位播放，提高效率

　　通過(guò)應(yīng)用角色設(shè)定、位置設(shè)定、范圍設(shè)定和表達(dá)式組合，實(shí)現(xiàn)將符合標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程的質(zhì)檢行為轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)可識(shí)別的規(guī)則，將規(guī)則的定義和系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)剝離出來(lái)，支持質(zhì)檢客服的靈活自定義

　　根據(jù)設(shè)定質(zhì)檢規(guī)則（包含關(guān)鍵字、情緒指標(biāo)、靜音等指標(biāo)），對(duì)人工坐席的業(yè)務(wù)能力、服務(wù)態(tài)度等進(jìn)行全面自動(dòng)評(píng)分，從而實(shí)現(xiàn)高覆蓋率，解決人工質(zhì)檢覆蓋率低的情況

　　系統(tǒng)會(huì)將評(píng)分低的通話篩選出來(lái)供質(zhì)檢人員調(diào)聽(tīng)，讓人工質(zhì)檢做到有的放矢，形成“智能質(zhì)檢泛聽(tīng)+質(zhì)檢員精聽(tīng)”的質(zhì)檢新模式，進(jìn)而全面把握、提升客服/呼叫中心人工坐席服務(wù)質(zhì)量

　　通過(guò)報(bào)表引擎以及可由客戶自行使用的報(bào)表設(shè)計(jì)器，為客戶提供靈活、適應(yīng)性強(qiáng)的報(bào)表內(nèi)容，并改善報(bào)表顯示與內(nèi)容查詢之間的關(guān)聯(lián)，可實(shí)現(xiàn)由報(bào)表到內(nèi)容查詢的數(shù)據(jù)挖掘顯示