普強千察語音質檢系統

最懂企業需要的語音質檢產品

導讀：語音質檢產品那么多，究竟什么樣的質檢產品才更適合企業需要？一款優秀的質檢產品具體應該看技術數據還是場景方案搭建，本期與你共同揭秘

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什么是智能質檢，智能質檢為我們解決了什么問題？

智能質檢的誕生伴隨著呼叫中心的發展。從航空售票預定或"114"時代起的客戶撥打特定服務號碼查詢對應信息，到基于WEB的呼叫中心服務階段，這不僅經歷了技術的革新，更經歷了數據量的巨大更迭。從最初的幾個人、以電話接入為主的語音服務，到語音、多媒體等數據合并，超百人座席的大型呼叫中心，每日數據量的生產實現了指數級倍增。

智能質檢產品的誕生便是為了解決呼叫中心大量數據產生與座席人員與服務難以同步的人工質檢困境。科技的發展和企業的前進，傳統人工質檢已經完全無法滿足企業日常需要，呼叫中心常規50:1——120:1的數名座席人員面對上萬級的（語音）服務數據，抽檢現狀可想而知，巨大的難以覆蓋的錄音下掩蓋的不止有落后的生產力，還有難以獲知與無法滿足的客戶需要。

人工抽查通常僅能實現全量錄音的1%-2%抽檢效果，且主要依靠質檢人員抽調客服人員錄音，通過聽錄音、看記錄并結合自己的專業判斷實現對客服人員日常工作評價。這樣的弊端不夠明顯嗎？

人工抽檢覆蓋面小，抽檢效率低

人工抽檢大多采用抽檢方式，隨機性強，抽檢覆蓋率通常僅達到1%，無法獲取有效價值信息的同時，潛在風險和問題更是難以發現并及時避免。客服也會因極低的覆蓋率心存僥幸心理，看到質檢在查的業務，下意識避開高壓線。

質檢人員判斷具備主觀性

尺度不一，要求參差不齊使得整體服務質量難以獲得有效的客觀評價。

人工成本高，難以實現對客服人員的技能提升

客戶中心的巨大語音數據量使人工成本不斷攀升，傳統人工抽檢對質檢人員的專業能力與從業經驗要求強烈。

非實時性

事后抽取錄音范本，對于異常指標、異動業務難以在第一時間發現，服務質量管控存在滯后同時，效率不高，存在風險隱患。

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智能質檢又是如何破解困境？

ASR語音識別，實現系統100%全量質檢，拉升工作效率，再大的數據量也能通過建模的方式快速將繁雜語音信息進行分類篩選，輕松搞定。質檢效率高，實效快，實現質檢評分的自動化、系統化、規范化和統一化。

客服服務與用戶滿意度雙重提升，實現雙贏。提升的質檢率不僅可以以標準化流程規范客服對特定場景的話術監督，提升客服服務能力，也能快速獲取用戶需要，提升客戶滿意率。

快速“監控”捕捉盲點，變不可知為可知。通過人機協作實現違規質檢率有效提升。

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智能質檢模型是如何搭建的？

質檢模型的搭建目標主要是為了解決質檢熱線服務中關于座席服務禮儀、服務規范、業務能力、技能技巧、客戶滿意度等問題，因此模型搭建的重要標準即是否貼合客戶實際需要

確定質檢業務場景

質檢業務場景通常為呼入/呼出場景，因此面對不同場景考察側重點也有所不同。比如呼入場景重點關注業務解答規范及技能技巧；呼出場景則根據行業、業務的不同搭建場景，比如保險行業搭建險種回訪、保險電銷、續期提醒等場景，金融行業則在滿意度回訪、在線客服等場景。

明確業務場景對應的質檢項，即機器質檢過程中需要抓取的質檢規則

例如呼入場景質檢項集中在回訪話術是否嚴謹、服務態度是否規范，當客戶對個人提出表揚、質疑時，應禮貌時是否合理回應等；呼出場景則主要集中在業務流程辦理是否合規，是否有偽冒公檢法等威脅恐嚇、夸大事實的行為，是否有使用銷售技巧等質檢項。

判斷質檢項類型及質檢條件

在明確業務場景及場景對應質檢項同時，需要快速判斷質檢項屬于常規質檢或專項質檢。常規質檢主要質檢通話過程中座席服務禮儀、服務規范、客戶感受等服務類規則，專項質檢則是根據業務要求質檢業務流程、業務技能、銷售能力等業務規則。一般情況專項質檢都需要進行質檢條件的判斷，比如險種回訪場景A險種需要質檢座席是否告知客戶險種的責任與風險而B險種不需要質檢此項；再比如北京分公司業務不需要質檢是否本人簽收合同而河北分公司需要質檢此項。我們就需要根據質檢項類型來明確哪些錄音需要設置質檢條件。

設計符合業務考核標準的評分邏輯

因為業務特殊性，單一的質檢評分邏輯無法滿足多樣化的業務考核標準，我們需要運用多元化的評分規則邏輯，目前常用到的評分邏輯有，違規扣分、合規加分、階梯評分等。比如保險行業的新契約回訪，可以通過“違規扣分”方式實現，即沒有明確告知條款內容就違規，違規就扣分。通話過程中客戶主動表揚座席時，可以通過設置“合規加分”滿足業務需求。在業務不斷發展過程中，還會遇到 “錯了不全扣分，對了只取邏輯中最高分”的情況。此時可以通過階梯打分來實現客戶需求。

數據處理底層數據的處理是建立質檢規則的基礎。數據的預處理主要包括兩部分：第一通過語音轉譯引擎將獲取的錄音音頻數據轉化為結構化的文本格式數據，第二對獲取到的原始文本、音頻數據進行二次加工處理，找出搭建質檢規則需要的重要數據。

質檢規則模式設計對預處理后的數據進行規則設計是智能質檢方案設計最核心部分。智能質檢系統中錄音定位、問題檢出，報表輸出等功能都是通過對質檢規則的學習得以實現。

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如何選擇一款最適合企業級智能質檢產品？

什么才是一款優秀智能質檢產品的必備條件？

語音質檢產品作為一款企業應用級產品，比起五花八門的宣傳噱頭，深度了解用戶真實使用場景需求，擁有大量行業搭建案例，直擊企業用戶痛點，有效交付落地才更重要。

普強千察語音質檢系統，懂你所需，場景最貼合，落地最真實

1、擁有全自研底層ASR語音識別引擎能力與非結構化數據分析技術雙準確率精準保證！質檢精準率較市場通用質檢率提升2%！

2、多種建模能力真實切換，支持情緒識別……搭建場景真實匹配企業用戶所需，高準確率更高分析能力，讓語音數據化繁為簡。

3、10余年行業經驗積累，真實掌握銀行、保險、證券、政務等行業數十款獨家業務模型，自有標準模型（針對性場景方案搭建）即可立即使用，滿足市場上80%以上用戶場景需求，完整的操作性與用戶場景深度匹配，即裝即用，不止拼數據，還能看療效！

4、場景化資源包形成數據看板及輿情分析，支持自定義任務流轉模式，可自由配置多個質檢流程，多接口支持，有效更靈活。

5、統一團隊全流程售后服務體驗，雙7*24小時服務，放心依賴。產品7*24小時無障礙運行，自有團隊7*24小時全天候響應，無縫對接售前、使用及售后服務流程。從使用初期便有專門團隊專項服務，沒有二次換“隊”風險，最懂你的場景需要。

“試用是檢驗真理的唯一標準”，普強十余年深耕智能行業，豐富行業經驗與億萬級數據積累形成普強智能質檢平臺產品護城河，懂企業所需才能真正解企業困境！

審核編輯 ：李倩