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一、智能质检的专业优势
智能质检平台基于ASR语音识别、NLP语义分析、情感模型、数据挖掘等技术，对服务语音数据、文本数据进行智能质检分析。
- 实现企业服务质检全渠道100%全量覆盖
- 针对异常服务、服务风险进行实时预警，提升用户满意度
- 以数据驱动的方式，为运营管理提供有效、可量化的服务管理手段
数智化技术已在客服场景下广泛应用，智能质检已是帮助客服内部提高服务质量的重要工具。
二、业务流程
通过话务质检业务调研与真实场景体验，抽象用户故事地图，完成业务价值链梳理，如下：
三、产品设计
建设一套利用语音识别技术把呼叫中心的录音转成文本，然后利用机器学习以及NLP语义分析技术对转写后的文本进行深度挖掘，从而分析出语音中包含的关键词以及关键词出现的位置信息、说话人的情绪、长时不说话（静音）等特征的信息，最终实现对语音文件的快速检索和语音中知识的挖掘。
1. 产品架构
- 通过智能任务模型建立质检平台基础架构
- 通过ASR能力将文本能力转换为语音
- 质检模板通过专家配置+算法中心机器学习能力完成质检项的执行
- 通过友好的录音核查操作界面，完成人工评分核查
2. 产品功能模块
1）业务词库管理
- 关键词在词库内添加、修改等维护
- 多个关键词分类别组成关键词分类
2）评分标签管理
- 评分标签为有一定逻辑关系的关键词或关键词分类
- 标签逻辑关系：AND，OR，NOT，（），{}
- 设计标签是否与NLP算法关联
3）质检项管理
- 质检项由一个或多个评分2标签组成
- 质检项分为人工类型或系统类型
- 系统类型的质检项需要配置标准分数，系统根据标准分数自动打分，分数在人工评分时可以修改
- 每个质检项对应一个分数，可以加分，可以减分
4）质检模板管理
- 质检模板由一个或多个质检项组成
- 一个质检项目匹配一个质检模板
5）录音标签管理
设置业务录音标签，标记录音，如已成交、已售出、典型录音。
6）质检项目
- 质检项目匹配一个质检模板
- 质检项目组成要素：质检模板、录音来源、检查对象。录音来源可由SQL灵活筛选
- 质检项目可手动或自动周期执行
7）质检结果
- 质检结果通过筛选项：质检项目，质检来源，批次名称，关键评分标签，关键词，坐席信息
- 查询各质检项目中的录音的质检结果
- 数据源为各质检项目中的录音
8）全文检索
9）质检批次查询
- 展示每次质检情况
- 带入查询数据携筛选条件：项目名、批次名、命中状态，跳转到【质检结果界面】
10）多租户
- 租户间数据隔离
- 数据传输加密
四、操作流程
- 通过建立质检模板完成多租户支撑
- 通过质检项目的执行完成系统初步质检结果
- 通过人工评分核查，完成质检结果的复核
五、总结
基于语音识别和文本挖掘技术，将400电话、座席外呼的全量录音转化为结构化的索引信息，实现自动质检，提高质检效率。
将不足10%的抽检比例提升到100%，以实现对违规内容、服务质量进行多维度的评价。
智能质检系统同时具备对客户行为进行来电原因、营销效果、服务感知、用户问题解决率等进行后期数据挖掘，生成各类报表，提供给业务部门提供方案和建议，客服不再是被动处理客户投诉，而且可以主动预防问题的发生。
给作者点赞，鼓励TA抓紧创作！
来源：http://www.woshipm.com/pd/5463768.html
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