临平语音智能质检采购

智能质检是如何工作的？智能质检是呼叫中心系统重要的功能之一，通过与语音识别以及大数据分析等结合，改变了传统质检的方式，节约了人工成本，也大幅度提升了质检的效率与准确度。语音识别转化除了通话录音，还会有在线的会话内容也是质检的一部分，智能质检一般是将语音转化为文本，所以公司不用担心要检测的通话录音数量过多，系统会直接转化录音，这样一定程度上保证了质检结果的全方面性和准确性。智能质检通过语音识别技术将通话录音转化成文字格式保留，一是占用储存空间小，二是便于后期浏览，不需要质检员通录音评分，系统直接根据公司评判规则进行检测，提高了工作效率。质检是客服中心质量管理的重要抓手。临平语音智能质检采购

智能质检系统的使用是很有必要的，我们都知道在质检领域，一场变革正在蓄势待发。客观来说，由于人口红利消失、听录音工作重复枯燥等因素，导致人工成本增高、效率低、错误率高。传统语音质检依靠关键字匹配和传统机器学习NLP方法，语言理解能力弱，需要的标注多，领域适配能力差，只能达到70%-85%的识别率。智能质检在企业内的应用，其价值取决于是否较大程度为企业降本增效。我司的智能质检系统可以为客服的服务情况打分，监督客服的服务效果，降低成本和运营风险。临平语音智能质检采购人工智能、自动化技术的应用，为智能质检提供无限可能。

智能质检系统上线运行的过程中，会进行24小时在线监测，实现自动化防错漏。因此，无需人工来看守，节省了在这方面的人工成本。当然，服务商在开发的过程中，都会对质检系统的运行和操作要求上都会去合理的去掌握好，这样才能够真正在监测运行时会更加高效快捷，发挥出来的作用也会更加突出。因此，在行业领域中推广时会备受欢迎。智能质检系统是以语音识别、自然语言理解、大数据处理技术为基础的全量数据存储、质检的系统工具，通过可配置、可训练的检测模型实现全量质检。

要考虑到质检项的成熟度——太新的、标准尚不明确的质检项，适合先用“关键词+正则”模式迭代起来，再决定何时升级到基于深度学习技术的“非正则”模式。综合来看，在实践中采用“双模”方案，让两种模式各司其职，可以较大程度提升质检效率。、智能质检系统：主要应用在客服监督、客户业务情况分析等场景，适用于拥有大量客服录音，需要人工抽检的方式进行录音质检的场景。以语音识别、自然语言理解、大数据处理技术为基础的全量数据存储、质检的系统工具，通过可配置、可训练的检测模型实现全量质检，一方面可以为客服的服务情况打分，监督客服的服务效果，降低成本和运营风险；另一方可以在录音中收集客户的信息，形成客户画像，更有针对性的进行业务跟进。如今的社会对智能质检的需求比较大。

智能质检系统的在各行业的应用：在通讯行业中应用智能语音系统质量检验解决方法，保持人工服务座席和顾客语音通话內容全量转写，运用关键字检验、降噪检验、声音速度检验、心态无损检测技术搭建灵便的质量检验标准。金融业客服中心的视频语音信息量极大，而这种统计数据包括了顾客身份证信息、要求、满意率、举报业务流程资询等关键的信息内容，单纯性借助人工服务抽样检验，会导致掩藏着的有使用价值的信息内容外流，另外潜在性的风险性没法及时处理并避开。应用智能语音系统质量检验，能够全方面遮盖语音统计数据信息内容，开展语音转文字，开展关键字查找获取，对在线客服服务项目工作中开展检测，根据对这种文字特点开展统计分析与系统化剖析保持统计数据深层发掘与效率高应用。智能语音质检是以语音识别、自然语言理解、大数据处理技术为基础的全量数据存储、质检的系统工具。临平语音智能质检采购

智能质检，可助力风险防范工作。临平语音智能质检采购

底层数据的处理是建立质检规则的基础。数据来源较好是行业历史及当前客服语音数据。数据的预处理主要包括两部分：第1通过语音转译引擎将获取的录音音频数据转化为结构化的文本格式数据，第二对获取到的原始文本、音频数据进行二次加工处理，找出搭建质检规则需要的重要数据。智能质检系统一方面可以为客服的服务情况打分，监督客服的服务效果，降低成本和运营风险；另一方可以在录音中收集客户的信息，形成客户画像，更有针对性的进行业务跟进。临平语音智能质检采购

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