质检是客服中心质量管理的重要抓手，用于发现人员、系统、业务等方面的问题作跟进提升。然而面对日均少则几百，多则过万、甚至十万的话务量，单靠人工质检模式会存在质检覆盖率低、时效性差、抽样准度低的缺点。于是，不少企业引入了智能质检的概念，探索应用“智能+人工”的质检模式。即现借助智能系统先把全量通话质检一遍，输出经系统判定存在问题的通话，再交给人工作进一步质检。要开发智能质检的功能，首先要明确该关注什么。关注的主要是做智能质检的目的，只有明确了目的需求，才好开展下一步具体工作。引入智能质检系统，对于质检工作向良好方向发展有着十分重要的意义，也是当下质检的发展趋势。北京人工智能智能质检系统如何运用

怎么实现对智能质检的优化？可通过以下几个方面来进行：一，建立数据库模型，意图特征提取精细化。收集大量行业服务用语，服务规范，业务流程，业务规范等评分数据集，对质检点进行更细化的分类处理，对更深层次的非结构化数据特征的提取，进行更深入的研究。通过不断优化质检模型，进一步提高质检系统意图识别能力。二，优化质检系统设计及配置。当有业务知识需要新增、维护时，运营人员能够在质检系统一键配置业务规则，随时查看规则效果，节省企业学习及后期运营维护成本。三，质检评分逻辑的精细化及多元化。通过加强对录音中座席音频音高等变化幅度的检测，实时预警录音中用户情绪的变化，建立更加细化及多元化的质检评分逻辑，可以不断提高座席通话质量。上海常见智能质检价格智能质检系统可以根据企业的实际发展状况，制定相应的服务方向和服务内容，从而为顾客提供优良的服务。

具体的质检项是，首先需要判断一个对话是在讲什么事情，然后再判断针对这件事情，业务人员的回答是否满足一个或多个规范条件。 其实，也可以认为智能质检是一种 2 个以上质检项（语义点）的复合质检。复合质检若想做到比较好的效果，需要每个语义点都能实现较高的召回率和准确率。因此，在传统的“关键词+正则”模式之外，引入效果更好的、基于深度学习模型的“非正则”模式来生产质检项（语义点）势在必行。智能质检系统是主要应用在客服监督、客户业务情况分析等场景，适用于拥有大量客服录音，需要人工抽检的方式进行录音质检的场景。

智能质检系统是人工智能技术与传统人工质检相结合的产物，首先通过语音识别技术将录音转换成文本，然后通过自然语言处理对转换后的录音文本进行理解，其次采用预设的质检规则模式对文本数据进行检测评分。智能质检系统主要包括三部分：建立质检业务场景、数据处理、质检规则模式设计。建立质检业务场景的主要任务是坐席的服务礼仪、服务规范、业务能力、技能技巧等问题，面对不同的业务需求，需要建立符合业务需求的质检场景；在数据处理方面，底层数据的处理是建立质检规则的基础，数据来源可以是行业历史及当前客服语音数据，通过语音转译引擎将获取的录音音频数据转化为结构化的文本格式数据，再对获取到的原始文本、音频数据进行二次加工处理，找出搭建质检规则需要的重要数据；质检规则模式设计是智能质检系统重要部分，智能质检系统中录音定位、问题检出、报表输出等功能都是通过对质检规则的学习得以实现，一般业务场景会建立一套常规质检+多套专项质检规则，在实际应用中质检规则需灵活配置以满足多种业务场景需求。智能质检系统的使用可以降低运营风险。

智能质检系统的功能是如何实现的？视频质检。就是对视频中出现的语音、文字、图像等进行多维度检测，可以准确识别视频中出现的不合规现象，还可以实时跟进新政策，大幅度减少了人力时间成本。智能质检系统优势是具有丰富的VLP及多个领域场景数据，支持20多种常见的语料库数据以及几十种特有的场景数据。自主研发NLP，可对客户语音进行分词，语义识别、相似度检测，意图理解等模块。得助智能质检系统基于数小时电话场景数据和先加的深度神经网络声学建模技术，超过了准确率超过了行业的应用标准。智能质检系统相对于传统人工质检方式，较明显的就是提高了服务质检效率。北京人工智能智能质检系统如何运用

智能质检系统包括：自动评分、自动标签分类、关键词/敏感信息告警、趋势统计分析、质检任务管理等。北京人工智能智能质检系统如何运用

智能质检就是使用人工智能技术将客户与客服之间的对话实时转译成文字，语音文字双重保存进行检测。近几年，犹豫智能质检效率高，覆盖面广客进行全方面的公正的质量检测，因此受到广大企业的好评与追捧。智能质检不只可以代替人工，而且比人工做得还好，系统可以做到100%全量覆盖，不眠不休，不带情绪和主观因素，支持实时和事后质检，是完全用大数据说话，更加公正和科学。智能质检不只只是能检测客服服务的质量还有具体的数据报表，统计到周期性变化，也可以将不同组别的所有客服工作进行纵向对比，通过由点到面的全方面监测，发现正面和负面的问题，个别问题和普遍性问题。通过优化人员配置、加强针对性培训等来提升服务质量。北京人工智能智能质检系统如何运用

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