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榮耀標識智能質檢如何賦能傳統人工質檢？帶來4點價值提升（系列文2）
編輯導語：智能質檢對于企業提升競爭力來說十分重要，本篇文章作者分享了智能質檢賦能傳統人工質檢的價值提升，以及講述了哪些企業需要智能質檢等內容，一起來看一下，希望對你有幫助。
在上一篇文章《淺談傳統人工質檢的4大痛點》，我們講述了什么是質檢：
質檢，是質檢員從坐席、銷售等業務員與用戶/客戶的對話中（如：電話錄音、聊天記錄、監控視頻等），檢查判定其行為是否符合企業合規、管理的要求，以確保業務員有效地開展工作。
以及，講述了傳統人工質檢的4大痛點：對話抽檢風險高、質檢效果提升難檢查對話效率低、違規響應間隔久。
本篇文章順著上面的內容，將介紹講述什么是智能質檢，它能為企業帶來哪些價值提升，以及哪些類型的企業需要智能質檢。
一、什么是智能質檢
以電話錄音的傳統人工質檢為例，質檢員檢查錄音時，需要反復聽錄音確認，檢查1通錄音往往需要花費2-3倍的時間，因此效率很低。
況且，由于企業的業務員遠多于質檢員，導致質檢員每天需要檢查大量的錄音，所以難以全部檢查，只能抽檢部分對話。
隨著企業質檢的信息化，以及AI技術的發展與應用，上述的問題也逐漸被改善。
以ASR（自動語音識別）為例，它的核心就是能夠將人的語音自動轉寫成文本。
應用在質檢業務中，輔助質檢員能更方便、快捷地定位到業務員與用戶溝通中的問題，極大地縮短了聽錄音確認的耗時，提高了效率。
接著上面提到的質檢業務開展工作的例子，進一步說明AI技術，也就是智能質檢帶來的變化。
業務員在結束一天的工作后，系統會在每天的凌晨，根據企業設置的質檢規則對前一天產生的所有對話自動質檢，并會檢測出一批系統評判「疑似違規」的對話。
第二天，質檢員上班后，針對這批「疑似違規」的對話進行復核，確認業務員是否違規。不必再像原先一樣，需要人為地從所有對話中，抽出部分對話進行檢查及評判。
對比原先質檢員從不確定是否違規的所有對話中抽檢，而現在是基于系統全部檢測后，只需從疑似違規的對話中檢查，在檢出違規的概率上就有了極大得改善。
所以總的來說，智能質檢本質上是對傳統人工質檢的升級，基于現有的AI技術，能夠輔助、替代質檢員完成一些相對簡單、重復的工作（比如，將所有對話都聽一遍），以提升質檢業務的檢查效率，從而能夠更全量地開展質檢、更快速的反饋質檢結果，最終降低企業合規、管理的風險。
二、智能質檢帶來的價值
對比傳統人工質檢，和智能質檢2種模式、痛點與價值如下圖所示：
從中可以對比看出，智能質檢會對業務員與用戶/客戶溝通產生的對話，系統會在當天或隔天，甚至實時進行全量質檢，并自動分配質檢員，在系統在對話里檢出的疑似違規，由質檢員人工復核是否屬于實際違規。
1. 價值1：基于對話全檢，降低合規、管理風險
在傳統人工質檢中，無論以何種抽檢方式，都只能檢查業務員對話中的部分行為，而只要是未檢查的部分，就可能存在違規，進而存在合規、管理的風險。
而智能質檢，能夠檢查業務員對話中的全部行為，全檢后，能夠將所有對話中的疑似違規，都檢查出來，再由人工復核評判實際違規。
因此，企業就可以有效規避，因為抽檢而無法覆蓋全部對話的檢查而帶來的違規風險，進而幫助企業降低了風險，舉個例子：
某家運營商，每天呼入15萬通，呼出60萬通，總計75萬通的錄音。
相較于純人工抽檢，系統全檢是按質檢規則將75萬通錄音全部檢查一遍，并檢出疑似違規的錄音，再由人工復核其中的實際違規。
由于每天的錄音都會被全部檢查，業務員為了避免受罰而嚴格遵守企業要求，因此對話里的實際違規變得少了，進而降低了企業合規、管理的風險。
2. 價值2：通過系統檢出，減少漏檢、誤檢情況
在傳統人工質檢中，即使企業提供完善的質檢標準、海量的案例輔助，但如果僅憑質檢員的理解檢查，難免會誤判降低質檢的效果，舉個漏檢的例子：
對于企業要求坐席「客戶出現負面情緒時安撫」，當客戶情緒激動提出再不退款要投訴時，坐席只說了：“你先別著急”，于是就繼續往下溝通了。對企業而言，客戶退款和投訴行為都可能會造成企業的損失，所以此時安撫的目標是要盡可能避免損失的風險，因此安撫要更有力度。
比如坐席可以說“很抱歉給您到來困擾，您的問題已經反饋了，我們會盡快核實并給您回電答復，您看這樣可以嗎？”
由于質檢員會存在對企業要求理解的不一致，進而主觀評判覺得坐席說了“別著急”屬于安撫行為，于是就不計做違規，從而導致誤判產生的漏檢。
誤判的根源在于人對標準理解的偏差，因此即使企業試圖通過給質檢員做培訓，從而理解質檢標準。
但是做再多的培訓，也難以達到預期的質檢效果。
而智能質檢，能夠基于企業的質檢標準和案例，設置質檢規則，檢查業務員對話中的行為，相較于人為主觀判斷會更加地標準、客觀。
為了確保系統檢出的結果與業務預期匹配，以及逐步減少質檢員的誤判。
首先，系統會將對話中企業禁止業務員做但系統評判他做了，以及要求業務員做但系統評判他沒有做的這2類行為，都視作疑似違規并檢出。
同時為了避免漏檢，系統也會將企業要求業務員做且系統評判他做了的這類行為一并檢出，整體情況如下：
然后，人工復核會去評判出實際違規，再基于系統評判與業務預期是否匹配的結果，不斷優化系統的質檢規則，逐漸提升并達到企業期望的質檢效果，接著上面的例子：
當系統識別出「客戶出現負面情緒」，則會檢測業務員是否有做出「安撫」
這里涉及到的智能質檢檢出效果優化，由于概念較多，會在后續的文章中單獨說明。
再然后，企業質檢業務能夠基于系統開展，不僅統一了質檢標準，降低了對質檢員培訓的成本。
而且由于質檢標準沉淀在系統內，降低了對人的依賴，避免了因遺忘、人員流動而可能造成的誤判增加，進而導致質檢效果變差的可能。
最終，幫助企業降低誤判帶來額外人力成本，以及合規、管理的風險。
3. 價值3：輔助對話質檢，提升定位、檢查效率
在傳統人工質檢中，質檢員檢查錄音時為了避免誤判，在發現疑似違規時會反復聽上下文來確認，因此檢查1通錄音的耗時往往是錄音時長的2-3倍。
而智能質檢，在系統質檢時不僅能將錄音轉寫成文本，輔助質檢員檢查對話內容，而且基于系統檢出的業務員疑似違規，質檢員只需要復核業務員實際是否違規即可，如下圖所示：
于是，質檢業務的流程從原先的聽錄音，到發現并反復確認違規，最后記錄違規信息。
變成了現在的參考轉寫后的文本檢查錄音，到復核違規，最后記錄違規信息。
不過，轉寫由于錄音環境、口音等原因無法做到100%的正確，因此當轉寫不準時，仍然需要質檢員聽錄音復核違規。
上述流程的轉變，使得質檢員能夠更快速地定位到錄音中業務員的違規，以及更高效地檢查對話內容，進而提升了檢查對話的效率，最終幫助企業降低了人力成本。
4. 價值4：憑借實時質檢，避免合規、管理損失
在傳統人工質檢中，從生成業務員對話，給到質檢員檢查，再到統計質檢結果并反饋，不僅路徑長，而且由于檢查效率低、統計結果耗時久等問題。
導致從業務員出現違規，到企業發現業務員違規，響應間隔至少十幾個小時以上，舉個例子：
對于證券公司來說，對于客戶提到“證監會”、“舉報”等詞匯，意味著他大概率會向監管部門投訴，而次數頻繁可能會導致企業停業整頓，甚至吊銷牌照的風險。如果等到十幾個小時之后響應違規，客戶可能都已經投訴完了，對企業造成的損失已經無法挽回了。
而智能質檢，能通過系統檢測縮短并改變整個路徑，能根據企業對響應間隔的不同訴求，可以做到實時質檢、當天或隔天質檢。
其中，實時質檢是指：在業務員與用戶對話時，可以實時將通話內容轉寫成文本并質檢，當業務員違規時能夠實時檢出并告知，接著上面的例子：
大多數客戶投訴的期望，要么是賠償，要么是需要重視并給予合理的答復。所以如果在對話中，客戶說“當初買你們產品時可承諾說用了不會虧錢，一定能賺錢。我這用了幾個月下來，虧了這么多，今天要是不賠我，我馬上就去證監會投訴你們”。
“證監會”、“投訴”，此時系統首先會檢出疑似違規，然后推送給質檢員復核確認是否屬實。接下來，質檢員需要從歷史的全部對話中，確認業務員是否真的有「承諾收益」這類違規行為。
最后在確認了具體情況后，需要即時通知并告知售后情況，由售后快速介入與客戶溝通。
并基于業務員是否真的違規、違規嚴重性等因素，在合理范圍內滿足客戶期望，客戶就可能不投訴了，進而降低了企業合規、管理的風險。
當天或隔天質檢，是指：在業務員與用戶通話后，系統會定時按設置好的質檢規則全檢，在檢出疑似違規后再由人工復核確認是否為實際違規。
實時質檢與當天或隔天質檢的區別在于：
因此，企業可靈活選擇不同的質檢模式，解決因為違規響應間隔慢而帶來的違規風險，進而幫助企業降低了合規、管理的風險。
三、哪些類型的企業，需要智能質檢
需要智能質檢的企業，首先，是企業的業務是需要質檢的。
如果業務都不需要質檢，表示其質檢的收益很低，企業不愿意投入資源，自然也就不存在使用智能質檢的動機。
其次，在企業需要質檢的基礎上，如果企業期望在當前人工開展質檢業務的基礎上，能夠進一步改善質檢業務所帶來的收益情況，會考慮使用智能質檢。
1. 哪些類型的企業，需要質檢
需要質檢的企業可以分2類，第1類是企業的業務有合規要求，且要求做質檢。
這是因為企業開展的業務本身受有關部門監管，如果被查到企業沒有做質檢，會認為其業務經營存在合規風險，輕則會被處罰，重則會被吊銷營業執照，因此企業需要質檢。
第2類是企業的業務有管理要求，且質檢收益是會大于其成本的企業，企業會因為正向收益需要質檢。
這是因為企業如果不質檢，難以確保業務員都能按要求、高效地工作，進而使業務能夠健康的增長，為企業持續帶來利潤。
以企業接待咨詢客戶的服務場景為例：
企業要求坐席「結束服務后5秒內掛機」，如果坐席長時間未掛機而處于接待中的狀態，會使客戶排隊等待空閑坐席接入的時間變長。久而久之，會增加客戶對企業服務響應慢而引發不滿意的概率，增加客戶投訴與流失的風險。
2. 哪些開展質檢業務的企業，需要智能質檢
當企業期望改善質檢業務的收益情況時，會考慮使用智能質檢。
下面根據需要質檢的2類企業，進一步說明他們為什么需要智能質檢。
1）企業的業務有合規要求需要質檢，但人工質檢符合要求成本高、風險大
當企業的業務涉及到用戶人身財產安全時，為了確保用戶的決策是在其資源、熟悉風險，且在自身承受虧損的范圍內進行，避免企業出現誘導、未提示風險等違規行為，會有監管部門對企業進行管控。
管控的方式之一，就是要求企業按合規要求全檢對話，及時處理企業與用戶之間的矛盾，減少用戶向監管部門投訴的數量。
如果用戶向監管部門投訴，監管部門調查企業時發現用戶提供的投訴資料屬實，而企業卻不知情，也就是既未聯系用戶解決矛盾，也未對業務員進行違規處理。
監管部門會置疑企業經營存在嚴重的合規風險，輕則警告處罰，重則要求企業停業整頓。
因此這類企業為了避免上面提到的合規風險，同時出于人力成本、質檢效率等的因素，就會考慮使用智能質檢。
2）企業的業務有管理要求需要質檢，且業務員規模較大
當企業的業務員數量越多，需要質檢的對話也就越多，進而傳統人工質檢中存在的痛點，包括：對話抽檢、質檢效果、檢查效率、違規響應，它們對企業的影響就會越大。
因此這類企業為了減少，甚至解決這些痛點，進而改善質檢業務的收益會更加明顯，于是就會就會考慮使用智能質檢。
四、小結
智能質檢，能通過AI技術的手段，能輔助解決傳統人工質檢中遇到的4個痛點：
- 由系統按質檢規則全部檢查，質檢員只需要復核系統檢出的疑似違規，進而降低潛在合規、管理的風險；
- 質檢業務基于系統展開，統一了質檢標準，并將質檢經驗沉淀在系統內，進而提升質檢效果；
- 系統能將錄音轉寫成文本，并定位到檢出違規在錄音中的位置，進而提升質檢員工作效率；
- 系統支持將業務員與客戶對話，實時轉寫成文本并質檢，及時檢出違規，進而降低潛在合規、管理的風險。
雖然企業傳統人工質檢中存在這4個痛點，但由于在不同規模企業中的嚴重程度不同，因此并不是所有企業都有采購智能質檢的動機。
整體來說，有采購動機的企業，一種是由于經營模式特殊，比如：證券、保險、銀行等，出于合規政策的要求需要每天全檢對話；
另一種是由于業務員數量多，需要以更低的成本完成質檢業務的中大型企業。
那么，我們要以怎樣的思路設計智能質檢，進而給以上2種類型的企業帶來價值呢？在后續的文章中，我會進一步的介紹。
感興趣的朋友可以關注，而且如果你也有其它見解，歡迎討論~
PS：我本人從事的是金融行業的智能質檢，因此在視角上可能存在偏頗，如有問題歡迎大家討論指教。
#專欄作家#
空，公眾號：小木盒產品記，人人都是產品經理專欄作家。一名在迷茫道路上，成長前進的B端AI產品經理。希望能通過不斷思考、不斷復盤，讓自己成為一個思考有深度，表達有條理的產品人。
本文原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。
題圖來自 Unsplash，基于 CC0 協議。
降低人工成本同時有沒有因為硬件成本提高導致原有成本沒有真正下降？這里做個評估文章會更有實戰性，AI領域的痛點是硬件成本，維護成本，以及可復制性。
嗯嗯，具體像硬件、服務器資源、機器人并發、后續維護等這類成本會因為每家企業服務客戶的體量不同具體評估，其實更偏向于具體實施這塊了，基于不同企業的業務規模，成本也是不一樣的。
我的理解，這塊屬于項目經理、售前工作內容，而我的這篇文章更側重產品領域，因此就不涉及這塊了~
最小MVP模型的基礎是在符合大客群群體下進行的一個錨定模型，如果沒有成本分析就不可能有推出市場的步驟， 當然如果只是偏向內部人員用這個成本估計就另當別論，市場分析在產品所有設計環節里都是必不可少的，成本將是關鍵。