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?上篇文章我們講解了呼叫中心質檢是什么，有怎樣的作用，這篇我們再來說一說對于人工質檢，呼叫中心質檢的優勢有哪些吧！一般質檢分為幾個流程：制定質檢規則、范圍——進行抽檢（聽錄音、看會話）——形成質檢報表。看似簡單的流程，但卻充滿問題：1、質檢執行不客觀：采用人工質檢的方式產生的問題有兩個，一是人自身的主觀因素會對業務判斷存在偏差，二是人對執行標準的認知偏差，這些都會導致質檢結果不客觀。2、質檢范圍小：企業沿用抽檢的方式，很大程度上存在漏檢、錯檢的情況，質檢范圍也無法保障整體全量。3、成本高、效率低：高成本：一個質檢員的平均薪資是普通客服的1.5-2倍，薪資成本高，每20-50人就要配置至少1-2名質檢員，成本十分高昂。效率低：很多企業為了規避成本，采用臨時抽調一線客服、培訓等組員執行質檢任務。當面對海量客服中心交互數據時，每名質檢員至多一天聽取200條左右錄音，而缺乏經驗的質檢員可能每天最多聽取50-100條錄音，效率非常低。4、數據價值低：數據樣本的不足，以及抽檢方式和執行結構不客觀的因素等，導致質檢數據所反饋的價值并不大，很難形成有指導優化意義的數據。上述流程中所出現的問題，反映出一般的質檢并不能從整體上有效的衡量客戶服務質量，也不能客觀的反饋出業務中的問題。相比一般的人工質檢，呼叫中心質檢有幾大優勢：客觀的質檢執行通過對規則的提前配置，AI會完全按照規則來進行質檢工作，不存在個人主觀因素，質檢結果也更客觀。100%全量質檢與抽檢不同，AI能夠完全做全范圍質檢，不用擔心漏檢的情況發生。成本低，效率高呼叫中心質檢前置，可以有效節省人力成本的投入，只需通過標記即可進行人工復檢。而在效率方面，AI的數據處理能力是人的成百上千倍。數據價值更高充足的樣本量和客觀規則比對，使質檢數據更具有說服力和依據性，管理者可以通過數據反饋做出相應策略優化與調整。以上就是對于人工質檢，呼叫中心質檢的優勢體現。

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