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人工智能语音质检

发布：烟台培训
来源：互联网
时间：2018-01-17 16:44

    米领通信认为呼叫中心做语音质检的目的是座席员工进行工作质量评定，传统上都是通过抽检比例的形式来调查座席工作质量。但是这样的传统语音质检不仅仅是在考验座席员工、更是考验质检员工的工作态度。并且语音质检员工作非常繁重需要尽可能的覆盖更多的座席员工，这样的传统质检使得质检员和座席员工都很不适。
    为什么企业需要语音质检？
    想要了解质检的原因，就要先明白质检的目的。其实质检的目的很简单就是要提升客户满意度，提供企业收入。不难想象，客户拨打客服电话的动机：寻求解决问题的方法、反馈问题、发泄不满闲聊。座席接通电话的目的：解决客户问题、解决不了帮助客户反馈问题，但是坚决抵制闲聊。
    企业搭建语音质检团队，制定详细繁杂的质检指标和质检管理策略，但是仍然有一个主要问题没有解决--很多数据无法进行精细化分析。
    从人为质检向人工智能语音质检转变

通过量化指标，真正把座席人员当作强大的生产力去培养，允许部分的个人特色。后期允许用户选择座席，而不是靠座席等待客户的模式去推动生产服务。

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    从单纯质检向人工智能语音质检分析转变
    传统质检，就是需要一堆人去抽样听录音质量。录音的作用就是被抽样出来做质检使用，或者留存以后备投诉核查。这么多年录音的作用就是被这样使用掉的，业支不要，客服中心不爱。
    但是现在技术的发展可以使得我们把全量录音数据转化为富文本数据、转化为个人情绪判定的结构化数据。之前我们建立的客户画像都是数字化的画像，但结合录音，我们可以把客户画像变成一个“带感情的人”.
    结合时候语音转写和事前语音分析转变
    我们人工智能语音质检的动作提前，利用现有技术手段，比如座席助手、语音助手、情绪监测、可视化质检等手段可以尽早提醒座席人员注意调整和休息，改善服务质量，提升工作效果。
    随着近十年人工智能技术的发展，语音和自然语音处理技术不断取得突破，采用智能化的方法对电话语音中的内容进行深层次的分析，可以有效的节约人力成本并提高工作效率。就现在技术而言，语音质检方案主要涉及语音关键词检索、音频对比、情感识别等核心技术。

例如：米领通信智能语音质检系统基于语音识别ASR、自然语言处理NLP等技术，可快速建立文本索引，将非结构化的语音文件转化为文本格式的待检数据，待检数据在 [智能分析引擎] 中经过管理人员预先设置的 [分析规则],生成分析结果，将匹配规则的内容进行分类标记，并生成统计数据，特别是核心功能里的风险监控功能更能体现目前企业客服的急需性。

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