在客服中心，坐席人員服務(wù)質(zhì)量一直是最重要的考核標(biāo)準(zhǔn)，在銀行、保險(xiǎn)、運(yùn)營(yíng)商等對(duì)服務(wù)要求較高的行業(yè)，尤為如此�？头�質(zhì)量直接決定了客戶(hù)滿(mǎn)意度，和企業(yè)品牌在客戶(hù)心中的定位。質(zhì)檢作為保障服務(wù)質(zhì)量的必要環(huán)節(jié)，無(wú)論在成效、流程、成本控制還是運(yùn)營(yíng)管理上都面臨著嚴(yán)峻考驗(yàn)。

　　產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展進(jìn)程中，客服中心是最早擁抱人工智能技術(shù)的領(lǐng)域之一，通過(guò)將AI與自身業(yè)務(wù)深度融合，實(shí)現(xiàn)質(zhì)效雙重利好。在質(zhì)檢層面，借助語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、大數(shù)據(jù)分析等人工智能技術(shù)，將原本由人工抽檢的錄音數(shù)據(jù)完全交由質(zhì)檢機(jī)器人，自動(dòng)完成對(duì)坐席通話(huà)的全量質(zhì)檢，成倍提升質(zhì)檢效率。

　　某世界500強(qiáng)企業(yè)自與捷通華聲合作，搭建靈云智能語(yǔ)音分析系統(tǒng)以來(lái)，直接節(jié)省成本億元以上，客戶(hù)投訴率連續(xù)3年控制在閥值以下。

　　傳統(tǒng)人工質(zhì)檢為抽樣測(cè)評(píng)，普遍控制在3%左右，抽樣低，隨機(jī)性強(qiáng)，結(jié)果不具有代表性；以銀行為例，質(zhì)檢規(guī)則近40項(xiàng)，質(zhì)檢人員壓力大，進(jìn)而會(huì)造成由主觀情緒帶來(lái)的結(jié)果不客觀情況。

　　靈云智能語(yǔ)音分析系統(tǒng)對(duì)通話(huà)錄音轉(zhuǎn)寫(xiě)后，根據(jù)設(shè)定的質(zhì)檢規(guī)則，包括質(zhì)檢模型、標(biāo)準(zhǔn)話(huà)術(shù)、關(guān)鍵詞、錄音屬性等方式，進(jìn)行全量自動(dòng)質(zhì)檢，輸出質(zhì)檢評(píng)分。包括通過(guò)語(yǔ)速、音量、異常情緒等因素篩選出情緒激動(dòng)或有爭(zhēng)論現(xiàn)象的通話(huà)，對(duì)業(yè)務(wù)能力不強(qiáng)、服務(wù)態(tài)度不好的坐席進(jìn)行標(biāo)注。

　　為方便質(zhì)檢人員根據(jù)機(jī)器人的評(píng)定結(jié)果，再抽取部分錄音進(jìn)行復(fù)檢，靈云語(yǔ)音分析系統(tǒng)將每通電話(huà)錄音都轉(zhuǎn)為文字，并以話(huà)者分離和音字對(duì)照的形式進(jìn)行可視化呈現(xiàn)，將文字及音頻精準(zhǔn)匹配到對(duì)應(yīng)的坐席與客戶(hù)角色上，質(zhì)檢人員只需選取所標(biāo)注的違規(guī)片段即可。

　　客服熱線錄音不僅體現(xiàn)客服服務(wù)質(zhì)量，也反應(yīng)了客戶(hù)滿(mǎn)意度、忠誠(chéng)度，關(guān)注的熱點(diǎn)等。傳統(tǒng)質(zhì)檢只進(jìn)行服務(wù)質(zhì)量分析，造成數(shù)據(jù)的嚴(yán)重浪費(fèi)。

　　通過(guò)靈云語(yǔ)音分析系統(tǒng)，管理人員可以全面了解和分析坐席服務(wù)情況，評(píng)估服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)及業(yè)務(wù)流程的規(guī)范性。對(duì)坐席服務(wù)常見(jiàn)的問(wèn)題，可根據(jù)質(zhì)檢情況進(jìn)行提醒、再培訓(xùn)等改善工作，進(jìn)而提升坐席人員服務(wù)能力，避免客戶(hù)投訴，提高客戶(hù)滿(mǎn)意度。

　　在運(yùn)營(yíng)層面，管理團(tuán)隊(duì)還可以利用靈云語(yǔ)音分析系統(tǒng)提供的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，按需求查看坐席服務(wù)質(zhì)量、業(yè)務(wù)熱點(diǎn)、客戶(hù)畫(huà)像、輿情等藏于海量錄音數(shù)據(jù)中的結(jié)果，挖掘市場(chǎng)動(dòng)態(tài)與業(yè)務(wù)熱點(diǎn)，為業(yè)務(wù)決策提供數(shù)據(jù)支撐。