呼叫中心智能質(zhì)檢系統(tǒng)是具有可變性的，可以針對不同行業(yè)、不同場景、不同業(yè)務需要來進行質(zhì)檢模型的制定設計，為企業(yè)提供更具有針對性的呼叫中心智能質(zhì)檢解決方案。
一、呼叫中心質(zhì)檢痛點
多數(shù)呼叫中心質(zhì)檢痛點主要體現(xiàn)在4個方面：
1、服務態(tài)度質(zhì)檢評估波動：由于一線客服坐席常常面臨著較為枯燥的量化工作，在服務的過程當中容易出現(xiàn)負面情緒和心理壓力，因此在服務態(tài)度上的變化起伏較大。過去人工質(zhì)檢會針對客服的語音語調(diào)進行質(zhì)檢評估。然而這種評估常常包含了個人觀點，難以用統(tǒng)一標準來衡量，這使得客服坐席考核評估面臨著不公平不公正的情況。
2、質(zhì)檢成本不可控：客服作為服務性行業(yè)人員流動性較大，大多數(shù)選擇從事客服的都是年齡較小的年輕人，企業(yè)花成本進行培訓，年輕人的留存率卻并不高，這使得招聘資本和培訓資本同步提升。值得關注的是因為人員流失較大，想要找到碾子較深且具備質(zhì)檢能力的質(zhì)檢作息往往需要支付更高的聘用成本。
3、業(yè)務準確度不足：傳統(tǒng)人工質(zhì)檢的錯誤率相對較高，且無法做到全量質(zhì)檢，往往會導致一些常見問題隱藏于盲區(qū)之中，錯誤一再發(fā)生，無法及時糾正。且由于質(zhì)檢人員可能存在崗位流動，新質(zhì)檢人員的業(yè)務熟練度不足，會直接導致質(zhì)檢效果下降。
4、工作效率低下：質(zhì)檢工作人員需要有高度的敏銳性，面對大量的數(shù)據(jù)要能夠及時捕捉錯誤，然而人工智檢往往存在著抽檢耗時時間長、效率相對低下的情況，這些痛點是沒有辦法及時突破的。
二、呼叫中心智能質(zhì)檢解決方案
隨著AI技術的不斷深化，呼叫中心智能質(zhì)檢系統(tǒng)出現(xiàn)在大眾視野當中，擊碎了過去單一人工質(zhì)檢難以摒棄的痛點，可針對不同場景制定不同的質(zhì)檢模型，從而提供更貼合企業(yè)需求的解決方案。值得關注的是，即便質(zhì)檢模型不同，底層原理仍是相同的。
1、設定智能規(guī)則：在進行質(zhì)檢模型針對打造的過程當中，首先需要設定智能規(guī)則，智能規(guī)則的設定需根據(jù)行業(yè)對話特征點來進行，智能規(guī)則一旦設定可通過智能對話分析得出錄音或?qū)υ捨谋?，并針對文本?nèi)容挖掘相對應的數(shù)據(jù)信息
2、圖形化規(guī)則編輯：呼叫中心智能質(zhì)檢解決方案當中需要融合更一目了然的圖形列表，這就需要進行圖形化規(guī)則編輯，并融合場景需要進行在線測試，可實現(xiàn)邊輸入邊測試，同步調(diào)整規(guī)則，如此才能夠構建提升效率的解決方案。
3、自學習平臺引入：AI是具備自行學習能力的，優(yōu)質(zhì)的呼叫中心智能質(zhì)檢系統(tǒng)當中應該融合通用模型，還需要根據(jù)客戶的需求設計好業(yè)務自訓練模型，由此才能夠幫助使用者提高客戶自有業(yè)務的識別率。
總結：
技術是推動人類文明發(fā)展的關鍵，技術的升級就意味著行業(yè)發(fā)展的升級。在呼叫中心智能化質(zhì)檢流程當中，針對場景制定不同的質(zhì)檢模型，才能夠幫助解決呼叫中心質(zhì)檢痛點。
合力億捷智能質(zhì)檢系統(tǒng)基于ASR/NLP/情感模型/數(shù)據(jù)挖掘等能力支撐，支持在線文本/通話錄音/工單文本等多數(shù)據(jù)源檢測，提供開放的個性化質(zhì)檢模型匹配，人工質(zhì)檢與機器質(zhì)檢相輔應用，提升質(zhì)檢準確性和質(zhì)檢效率。
