編輯導語：智能質檢平臺能對服務語音數據、文本數據進行智能質檢分析，是幫助客服內部提高服務質量的重要工具。本文作者從智能質檢的專業優勢、業務流程、產品設計和操作流程幾個方面，對此作出了分析，一起來看一下吧。

一、智能質檢的優勢

智能質檢平臺基于ASR語音識別、NLP語義分析、情感模型、數據挖掘等技術，對服務語音數據、文本數據進行智能質檢分析；

• 實現企業服務質檢全渠道100%全量覆蓋；
• 針對異常服務、服務風險進行實時預警，提升用戶滿意度；
• 以數據驅動的方式，為運營管理提供有效、可量化的服務管理手段。

二、背景

數智化技術的在客服場景下廣泛應用，智能質檢是幫助客服內部提高服務質量的重要手段工具。

三、質檢業務流程

通過話務質檢業務調研與真實場景體驗，抽象用戶故事地圖，完成業務價值鏈梳理，如下：

四、數智“進化”之產品設計

建設一套利用語音識別技術把呼叫中心的錄音轉成文本，然后利用機器學習以及NLP語義分析技術對轉寫后的文本進行深度挖掘，從·而分析出語音中包含的關鍵詞以及關鍵詞出現的位置信息、說話人的情緒、長時不說話（靜音）等特征的信息，最終實現對語音文件的快速檢索和語音中知識的挖掘。

1. 產品架構

• 通過智能任務模型建立質檢平臺基礎架構；
• 通過ASR能力將文本能力轉換為語音；
• 質檢模板通過專家配置+算法中心機器學習能力完成質檢項的執行；
• 通過友好的錄音核查操作界面，完成人工評分核查。

2.?產品功能模塊

1）業務詞庫管理

1. 關鍵詞在詞庫內添加、修改等維護；
2. 多個關鍵詞分類別組成關鍵詞分類。

2）評分標簽管理

1. 評分標簽為有一定邏輯關系的關鍵詞或關鍵詞分類；
2. 標簽邏輯關系：AND，OR，NOT，（），{}；
3. 設計標簽是否與NLP算法關聯。

3）質檢項管理

1. 質檢項由一個或多個評分2標簽組成；
2. 質檢項分為人工類型或系統類型；
3. 系統類型的質檢項需要配置標準分數，系統根據標準分數自動打分，分數在人工評分時可以修改；
4. 每個質檢項對應一個分數，可以加分，可以減分。

4）質檢模板管理

1. 質檢模板由一個或多個質檢項組成；
2. 一個質檢項目匹配一個質檢模板。

5）錄音標簽管理

設置業務錄音標簽，標記錄音，如已成交，已售出，典型錄音。

6）質檢項目

1. 質檢項目匹配一個質檢模板；
2. 質檢項目組成要素：質檢模板、錄音來源、檢查對象。錄音來源可由SQL靈活篩選；
3. 質檢項目可手動或自動周期執行。

7）質檢結果

1. 質檢結果通過篩選項：質檢項目，質檢來源，批次名稱，關鍵評分標簽，關鍵詞，坐席信息
2. 查詢各質檢項目中的錄音的質檢結果。
3. 數據源為各質檢項目中的錄音。

8）全文搜索

1. 通過篩選項、批次名稱、關鍵評分標簽、關鍵詞、坐席信息
2. 查詢全量錄音文件然后選擇質檢模板來進行評分。
3. 數據源為整體錄音。

9）質檢批次查詢

1. 展示每次質檢情況。
2. 帶入查詢數據攜篩選條件：項目名、批次名、命中狀態，跳轉到【質檢結果界面】

10）多租戶

1. 租戶間數據隔離
2. 數據傳輸加密

五、數智”進化“后的操作流程

• 通過建立質檢模板完成多租戶支撐；
• 通過質檢項目的執行完成系統初步質檢結果；
• 通過人工評分核查，完成質檢結果的復核；

六、總結

基于語音識別和文本挖掘技術，將400電話、座席外呼的全量錄音轉化為結構化的索引信息，實現自動質檢，提高質檢效率。將不足10%的抽檢比例提升到100%，以實現對違規內容、服務質量進行多維度的評價。

智能質檢系統同時具備對客戶行為進行來電原因、營銷效果、服務感知、用戶問題解決率等進行后期數據挖掘，生成各類報表，提供給業務部門提供方案和建議，客服不再是被動處理客戶投訴，而且可以主動預防問題的發生。

本文由 @小于哥 原創發布于人人都是產品經理，未經作者許可，禁止轉載。

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