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智能語音質(zhì)檢如何提高覆蓋率，帶給企業(yè)質(zhì)變

?質(zhì)檢是呼叫中心【呼叫中心就是在一個(gè)相對(duì)集中的場(chǎng)所，由一批服務(wù)人員組成的服務(wù)機(jī)構(gòu)．通常利用計(jì)算機(jī)通信技術(shù)，處理來自企業(yè)、顧客的電話垂詢，尤其具備同時(shí)處理大量來話的能力，還具備主叫號(hào)碼顯示，可將來電自動(dòng)分配給具備相應(yīng)技能的人員處理，并能記錄和儲(chǔ)存所有來話信息。】質(zhì)量管理中非常重要的手段，傳統(tǒng)的質(zhì)檢以人工為主，除投入成本高外，還呈現(xiàn)出覆蓋率低、時(shí)效性差、發(fā)現(xiàn)問題數(shù)量少等不足。以某公司呼叫中心為例，在線話務(wù)月均需求量30萬，熱線50萬，人工質(zhì)檢覆蓋率僅為0.3%，服務(wù)交互記錄的平均質(zhì)檢間隔時(shí)間為6~7天。如何提高智能質(zhì)檢效率，提升質(zhì)檢的覆蓋率，及時(shí)預(yù)警服務(wù)瑕疵，有效評(píng)價(jià)整體服務(wù)質(zhì)量，是呼叫中心質(zhì)量管理的痛點(diǎn)所在。智能質(zhì)檢主要以語音識(shí)別、語音轉(zhuǎn)文為基本，可實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞檢出、語速、語氣等識(shí)別功能；更進(jìn)一步的是文本信息挖掘，利用文本挖掘技術(shù)、建模、機(jī)器學(xué)習(xí)算法【機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。】等，識(shí)別會(huì)話業(yè)務(wù)，判斷座席對(duì)需求的判斷、理解與解決能力，可核查業(yè)務(wù)處理情況、是否有違規(guī)行為，客戶是否有升級(jí)等風(fēng)險(xiǎn)，達(dá)到提升覆蓋率，做到服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防控與服務(wù)質(zhì)量提升的雙目的。提升智能質(zhì)檢的覆蓋率應(yīng)從兩方面入手：邏輯設(shè)計(jì)：要想高效的搭建功能，減少后續(xù)功能優(yōu)化調(diào)整工作，邏輯設(shè)計(jì)工作是至關(guān)重要的。即整理人工質(zhì)檢的時(shí)候，從頭到尾是經(jīng)過怎么樣的思考操作步驟、判斷邏輯。功能設(shè)計(jì)者最好和質(zhì)檢人員溝通了解，收集各類場(chǎng)景和特殊情況。比如服務(wù)禁語的場(chǎng)景，整體邏輯：主要依托關(guān)鍵字匹配、語義模型【語義模型是在關(guān)系模型基礎(chǔ)上增加全新的數(shù)據(jù)構(gòu)造器和數(shù)據(jù)處理原語，用來表達(dá)復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和豐富的語義的一類新的數(shù)據(jù)模型。】進(jìn)行綜合判斷（如只通過普通的關(guān)鍵字匹配，易誤判）。在檢索出的包含服務(wù)禁語詞匯的通話后，再結(jié)合語義模型，根據(jù)語氣助詞、禮貌用語句對(duì)結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的篩選，提高結(jié)果準(zhǔn)確度。詞庫(kù)管理：部分功能的搭建需涉及詞庫(kù)搭建以用于功能開發(fā)模型使用，比如服務(wù)禁語、推諉用語詞庫(kù)、業(yè)務(wù)詞庫(kù)、需求意愿詞庫(kù)、開頭語詞庫(kù)等等，詞庫(kù)內(nèi)容從日常人工質(zhì)檢的歷史樣本中做收集即可。如客戶營(yíng)銷意愿識(shí)別：結(jié)合客戶端與人員端的聊天記錄、外呼記錄，通過業(yè)務(wù)主體詞典、業(yè)務(wù)操作詞典、業(yè)務(wù)意愿詞典匹對(duì)，檢測(cè)客戶是否有辦理某一業(yè)務(wù)的意愿。這也說明了詞庫(kù)的重要性所在。智能質(zhì)檢的問題挖掘與風(fēng)險(xiǎn)防范1）比如響應(yīng)時(shí)間、掛機(jī)時(shí)間、轉(zhuǎn)接規(guī)范是否到位、是否有開頭結(jié)束語、規(guī)范用語等，這些基本每通來話都會(huì)涉及，可評(píng)估借助智能質(zhì)檢，來替代人工重復(fù)機(jī)械的質(zhì)檢工作。如采用系統(tǒng)智能質(zhì)檢方式，準(zhǔn)確率一般可在70%以上，直接替代人工質(zhì)檢存可行性。2）應(yīng)用智能質(zhì)檢，通過挖掘客服人員側(cè)的服務(wù)禁語、錯(cuò)漏辦記錄、虛假營(yíng)銷等，客戶側(cè)的投訴意向、不良信息（如騷擾涉黃涉暴）這些高風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，及早預(yù)警、介入，可助力風(fēng)險(xiǎn)防范工作。員工執(zhí)行力提升傳統(tǒng)的人工質(zhì)檢覆蓋率低，給了部分員工僥幸的心理和偏門操作的空間：如部分業(yè)務(wù)/解釋對(duì)公司或客戶很重要，但由于會(huì)影響個(gè)人指標(biāo)（如占用較長(zhǎng)通話時(shí)間），員工會(huì)選擇不做、不執(zhí)行。針對(duì)對(duì)此種情況，傳統(tǒng)的管理只能采用扣罰的方式，發(fā)現(xiàn)一宗處理一宗，但從效果來看是屢禁不止。智能質(zhì)檢的出現(xiàn)，一定程度彌補(bǔ)了此方面的不足，如針對(duì)客戶挽留，采用智能質(zhì)檢手段開展建模挖掘，及時(shí)發(fā)現(xiàn)員工不操作、操作的不規(guī)范、挽留不徹底的情況，不斷提升員工的攜轉(zhuǎn)挽留能力，進(jìn)而達(dá)到提升執(zhí)行力的目標(biāo)。潛在目標(biāo)客戶挖掘運(yùn)用智能質(zhì)檢建模識(shí)可挖掘客戶表達(dá)的產(chǎn)品需求，再結(jié)合客戶辦理情況、年齡性別、網(wǎng)頁(yè)瀏覽軌跡等數(shù)據(jù)標(biāo)簽綜合判斷，找到潛在客戶，運(yùn)用智能外呼、人工外呼、或網(wǎng)格線下實(shí)體聯(lián)系面談等形式開展進(jìn)一步商機(jī)轉(zhuǎn)化嘗試。其精準(zhǔn)度極高。4、應(yīng)用成效：仍以上述公司為例，應(yīng)用智能質(zhì)檢后，取得了如下的突破：服務(wù)禁語：質(zhì)檢覆蓋率100%，功能準(zhǔn)確率約40%，問題發(fā)現(xiàn)量約為人工質(zhì)檢4倍，其中 “搪塞推諉”、“質(zhì)疑反問”問題較為突出。這也為服務(wù)管控提供了明確的方向。是否錯(cuò)辦：質(zhì)檢覆蓋率100%，功能準(zhǔn)確率約70%，問題發(fā)現(xiàn)量約為日常人工質(zhì)檢的10倍是否符合響應(yīng)規(guī)范：功能準(zhǔn)確率約85%，問題發(fā)現(xiàn)量約為日常人工質(zhì)檢的275倍；是否符合掛機(jī)規(guī)范：功能準(zhǔn)確率約60%，問題發(fā)現(xiàn)量約為日常人工質(zhì)檢的7.5倍執(zhí)行力是否提升：某業(yè)務(wù)規(guī)范執(zhí)行率提升近15%智能語音質(zhì)檢提高質(zhì)檢效率，提升覆蓋率，及時(shí)預(yù)警服務(wù)瑕疵，有效評(píng)價(jià)整體服務(wù)質(zhì)量，給企業(yè)帶來了質(zhì)變。

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巨人網(wǎng)絡(luò)通訊聲明：本文標(biāo)題《智能語音質(zhì)檢如何提高覆蓋率，帶給企業(yè)質(zhì)變》，本文關(guān)鍵詞智能,語音,質(zhì)檢,如何,提高,；如發(fā)現(xiàn)本文內(nèi)容存在版權(quán)問題，煩請(qǐng)?zhí)峁┫嚓P(guān)信息告之我們，我們將及時(shí)溝通與處理。本站內(nèi)容系統(tǒng)采集于網(wǎng)絡(luò)，涉及言論、版權(quán)與本站無關(guān)。