語速均勻、吐字清晰、5秒之內回應、必說的禮貌用語，每天李小雨坐上工位后，這些詞條都會像彈幕一樣在大腦里刷屏。作為一家B2B企業客服中心的座席員，她每天的工作都會按照標準化的工作流程進行，量化的質檢標準讓她倍感壓力，考核難度也是越來越高。

作為質檢員，王峰拿到了當天的質檢報表，他發現跟小雨一樣出現未二次確認客戶信息的客服人員不在少數，他將這一問題及時反饋給管理人員，迅速組織對客服人員的新一期培訓。

當客戶的訴求增多、耐心降低，客服已經不是簡單的聲線甜美、禮貌用語就能使客戶滿意。因為行業客戶數量有限，每一個客戶的流失意味著企業放棄市場，這使得B2B企業更加追求企業級服務的高水平高質量，“專業”才能讓自己與客戶保持長久可持續的合作關系。同樣，對于面向廣大消費者的B2C模式企業，留住客戶就是守衛企業的生命線。

巨人網絡通訊智能質檢賦能呼叫中心質檢能力，有效破解質檢三大問題：質檢手段單一、質檢員工作低效、缺少質檢工具。

在人工智能技術還未問世之前，呼叫中心語音質檢還是以人驅動，需要人工聽錄音再進行分析考評，質檢手段單一，但人工首先面臨三個問題：一是靠人力，聽錄音的速度有限，導致整個質檢流程運轉速度慢。二是人的體力不支，無法對大量的錄音數據一一檢測，無法集中精力對質檢報表進行統計分析。三是人工受限于各自的思維和經驗，評判標準不一，差異化較大，質檢結果不夠客觀準確。同時企業還要付出高額的人力成本來達到質檢率。

傳統質檢方式把人的工作重心牢牢鎖在聽錄音的基礎部分，而脫離了質檢本身的目的——分析評判。每聽一個錄音的時間成本是6分鐘，并且重復聽一段錄音的情況常有發生，造成精力分散，質檢效率低。低效導致人工質檢只能通過抽檢的形式進行，問題錄音無法精準鎖定，漏檢率高。

目前仍有許多企業使用傳統的表格工具做質檢模板，這樣不僅過于繁瑣、整理速度慢，匯總難，而且還不易查詢，統計分析的效果不佳。同時企業想根據客服情況隨時調整考核標準的操作難度大，無法適應企業針對當前業務重點對客服提出的新要求。

依托云計算、人工智能和語音識別技術的發展，智能質檢成為提升呼叫中心客戶服務的利器，將質檢員從聽錄音的基礎工作中解放出來，促使質檢員工作職能回歸到統計分析評判的本身，在大幅提升質檢效率的同時，保證質檢質量，幫助管理者及時發現客服問題，及時整改，為客戶提供更高水平的客戶服務。

質檢告別大海撈針，得益于人工智能技術和云計算能力加持。智能質檢顛覆了過去傳統人工質檢模式，實現語音數據自動化全量質檢。以強大的語音轉寫技術和數據處理能力，實現語音轉寫文本，釋放人工聽錄音消耗的時間成本。對產生的語音數據做到100%全量質檢，掃除語音質檢盲區。

智能質檢無需人工逐一排查，反復聽錄音，保證質檢效率，同時還能從海量錄音數據中精準鎖定需檢錄音，展開專項檢查，節省90%以上的時間聚焦目標問題，輸出高質量質檢報表，幫助質檢員更快更準地發現客服問題。

不同于一般的工具，智能質檢是深根于呼叫中心場景，專門為語音質檢而生的應用工具。其模板定義、智能建模、評分評級、質檢報表等功能輕松為企業呼叫中心所用，輔助人工高效完成質檢工作，并能隨企業對客服座席要求的提升而進行及時調整，協助企業培養質量更高的客服團隊。

因為智能質檢，不用糾纏于聽錄音，王峰有了大把時間去跟質檢這件事較真。每隔一段時間他都會調整質檢方向，并依照要求來設定質檢模板。在得知近期有客服座席推諉客戶問題的事件發生后，王峰立馬在以往的考核標準之上，將“不知道”、“沒辦法”等推脫詞匯新增為服務禁語，并通過圖形界面拖拽就完成了智能建模，方便快捷，實時生效。如果客服人員服務過程中說了推諉詞就會被扣分，但評判也不是單靠質檢工具“一刀切”，當智能質檢識別出服務禁語之后，王峰會在系統中復核當時的對話情景，確保質檢結果客觀準確。

除此之外，智能質檢還可以通過智能識別高頻詞匯、敏感詞匯及講話人語速等，來提取關鍵詞和通話特征，進行錄音篩查，幫助質檢員快速精準鎖定問題錄音。質檢評語、錄音標簽支持批量導出，省去質檢流程不必要的繁瑣環節。