近幾年隨著AI智能質(zhì)檢技術的發(fā)展，客服語音質(zhì)檢行業(yè)出現(xiàn)了較大的結構動蕩，過去以人工質(zhì)檢為主的質(zhì)檢系統(tǒng)，逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸悄苜|(zhì)檢+人工復檢”模式。這種創(chuàng)新的客服語音質(zhì)檢結構，到底是如何提高質(zhì)檢工作效率的呢？
1、從“抽檢”到全量質(zhì)檢
傳統(tǒng)單一的人工質(zhì)檢模式無法進行全量質(zhì)檢，尤其是在客服語音質(zhì)檢方面存在著抽檢比例低的情況，多數(shù)僅能保持5%左右的抽檢概率，風險和規(guī)劃效率低。
對應之下，“智能質(zhì)檢+人工復檢”則在質(zhì)檢量上有了效率提升。首先智能質(zhì)檢可同時進行量化質(zhì)檢，不遺漏任何一通客服通話，針對錄音內(nèi)容進行智能質(zhì)檢，滿足了合規(guī)監(jiān)管要求。過去人工質(zhì)檢無法完成的潛在風險屏蔽壁壘，可以依賴于智能質(zhì)檢來打破。
且智能質(zhì)檢完成前期量化質(zhì)檢之后，人工質(zhì)檢坐席可進行人工復檢，將AI智能質(zhì)檢可能存在的非人性化評估一一排除，進一步提升質(zhì)檢質(zhì)量。
從效率的角度來說，過去人工質(zhì)檢存在嚴重的滯后性，“智能質(zhì)檢+人工復檢”則可以實現(xiàn)同步質(zhì)檢和高效質(zhì)檢，無需浪費過多時間。
2、從“周報”到每日報告
傳統(tǒng)客服中心采用人工質(zhì)檢模式時往往要求人工質(zhì)檢坐席每周進行質(zhì)檢報告的提交，這會導致一些關鍵信息及決策出現(xiàn)慢一拍的情況。
AI智能質(zhì)檢則可以打破周報模式，在主動質(zhì)檢完成之后可以及時生成報告，并給出智能化的分析，給運營者提供決策建議。AI智能質(zhì)檢不僅針對客服服務品質(zhì)進行質(zhì)檢報告生成，也可以針對客戶進行畫像報告及標簽報告，科學分析客戶意向，及時發(fā)現(xiàn)輿情風險、咨詢風險，及時捕捉轉(zhuǎn)化可能，迅速構建客戶資料卡，優(yōu)化提升了客戶畫像繪制的工作效率。
3、從“被動”到主動學習
客服語音質(zhì)檢在質(zhì)檢過程當中一旦發(fā)現(xiàn)客服坐席存在問題往往需要進行培訓調(diào)整，過去人工質(zhì)檢過程當中對于關鍵問題的歸納存在不足，智能質(zhì)檢則可以通過數(shù)據(jù)匯總捕捉優(yōu)質(zhì)分析坐席工作能力，并形成坐席服務模板，以供新人進行學習；同時還可以形成在線應答模板，輸入關鍵字之后可通過應答模板所展現(xiàn)的內(nèi)容提供給客戶更標準的、專業(yè)的回復和答案。
另外AI智能質(zhì)檢還能夠進行模型在線訓練和優(yōu)化，簡而言之就是通過沙盒驗證的方式實時進行模型訓練，化被動為主動，應用多種算法類型，對語音內(nèi)容數(shù)據(jù)進行上傳收集，通過自動學習的方式訓練出符合業(yè)務場景的個性化模型。
總結：
過去人工質(zhì)檢過程當中，質(zhì)檢報告延遲、質(zhì)檢效率低下、數(shù)據(jù)匯總不穩(wěn)定，如今通過“智能質(zhì)檢+人工復檢”雙重結合，可以及時給出質(zhì)檢報告、優(yōu)化提升質(zhì)檢效率，并通過對數(shù)據(jù)的合理抓取形成更好的數(shù)據(jù)庫構建，如此來逆向服務于一線客戶坐席，使客戶服務品質(zhì)綜合提升。
