長久以來，呼叫中心質(zhì)量管理部門對坐席的質(zhì)檢主要通過人工的方式，對坐席的錄音記錄進行抽檢。隨著呼叫中心業(yè)務量的急劇增大，多種聯(lián)絡方式的展現(xiàn)，人工質(zhì)檢已經(jīng)無法滿足現(xiàn)代化呼叫中心的需求。因此，需要高效而準確地進行座席質(zhì)檢，只有依靠先進的技術手段才能實現(xiàn)。
覆蓋率
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，隱藏的價值或者風險并沒有被有效地挖掘出來
業(yè)務價值
由于覆蓋率比較低，無法對所有數(shù)據(jù)進行分析，無法準確把握客戶需求抓住商機，質(zhì)檢人員的業(yè)務價值無法很好體現(xiàn)
質(zhì)檢延時
人工質(zhì)檢一般是事后定期抽檢，這種方式無法在事件發(fā)生的第一時間定位到問題，更無法對風險進行及時響應
工作效率
質(zhì)檢客服針對每一通隨機選擇的電話，往往都需要反復進行復聽，導致效率低下，在工作時間內(nèi)發(fā)現(xiàn)的問題有限
質(zhì)檢標準
人工抽檢受限于對業(yè)務的認知，不同的人對事件的判斷，往往會有不同的結論，甚至相同的人在不同時間對同一事件的看法也會發(fā)生改變，這都造成了標準上的不統(tǒng)一
質(zhì)檢成本
質(zhì)檢工作重復性高，任務繁重，隨著業(yè)務量的增加，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滿足質(zhì)檢的需要
應用場景
隨著人工智能技術的發(fā)展，通過智能語音識別、大數(shù)據(jù)挖掘等技術可以實時或離線地將海量錄音數(shù)據(jù)轉化為文本等非結構化的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了對語音文件的100%全覆蓋，大幅降低了人工質(zhì)檢成本，通過對文本的分析和數(shù)據(jù)挖掘，可以實現(xiàn)對合規(guī)的檢查、風險的預警、趨勢的分析、商機的挖掘等
技術架構
系統(tǒng)架構
功能特性
將大規(guī)模語音通話識別處理成文本索引，為長時間范圍內(nèi)的語音數(shù)據(jù)高速檢索、調(diào)聽和分析應用提供支持
系統(tǒng)提供豐富、靈活的檢索條件進行全文本檢索，可高亮顯示檢索關鍵詞，清晰標記通話內(nèi)容，來去話分顏色顯示
通話聲音、內(nèi)容、時間軸可視化展示，來去話分離，一目了然
可通過點擊關鍵語句，直接定位播放，提高效率
通過應用角色設定、位置設定、范圍設定和表達式組合，實現(xiàn)將符合標準作業(yè)流程的質(zhì)檢行為轉化為系統(tǒng)可識別的規(guī)則，將規(guī)則的定義和系統(tǒng)的實現(xiàn)剝離出來，支持質(zhì)檢客服的靈活自定義
根據(jù)設定質(zhì)檢規(guī)則（包含關鍵字、情緒指標、靜音等指標），對人工坐席的業(yè)務能力、服務態(tài)度等進行全面自動評分，從而實現(xiàn)高覆蓋率，解決人工質(zhì)檢覆蓋率低的情況
系統(tǒng)會將評分低的通話篩選出來供質(zhì)檢人員調(diào)聽，讓人工質(zhì)檢做到有的放矢，形成“智能質(zhì)檢泛聽+質(zhì)檢員精聽”的質(zhì)檢新模式，進而全面把握、提升客服/呼叫中心人工坐席服務質(zhì)量
通過報表引擎以及可由客戶自行使用的報表設計器，為客戶提供靈活、適應性強的報表內(nèi)容，并改善報表顯示與內(nèi)容查詢之間的關聯(lián)，可實現(xiàn)由報表到內(nèi)容查詢的數(shù)據(jù)挖掘顯示
