山东机器智能质检系统售价

智能质检的系统搭建：目前分布式架构已经成为信息科技的主流。金融各个子行业包括银行、保险、信托行业，纷纷采取分布式架构和相关技术建设新系统或重构原有系统，利用分布式架构的高可扩展性、高处理效率、强容错能力特点，来提升信息系统的灵活性，降低成本，保障供应安全。企业要构建智能质检系统首先要有一个可以支撑后续数据扩容需求并能够包含多站点、不同格式、不同业务的录音并进行汇总，并且需要整个呼叫中心其他系统的多种数据，如CRM、工单等，其次结合语义理解将语音转化为文本，继而创建规则、模型、自动评分模板等，根据业务不同需要，生成各种类型的质检任务，然后将质检统计、业务统计、评分统计、评分对比等生成可视化的数据报表进行展现。智能质检系统的使用可以更有针对性的进行业务跟进。山东机器智能质检系统售价

怎么实现对智能质检的优化？可通过以下几个方面来进行：一，建立数据库模型，意图特征提取精细化。收集大量行业服务用语，服务规范，业务流程，业务规范等评分数据集，对质检点进行更细化的分类处理，对更深层次的非结构化数据特征的提取，进行更深入的研究。通过不断优化质检模型，进一步提高质检系统意图识别能力。二，优化质检系统设计及配置。当有业务知识需要新增、维护时，运营人员能够在质检系统一键配置业务规则，随时查看规则效果，节省企业学习及后期运营维护成本。三，质检评分逻辑的精细化及多元化。通过加强对录音中座席音频音高等变化幅度的检测，实时预警录音中用户情绪的变化，建立更加细化及多元化的质检评分逻辑，可以不断提高座席通话质量。山东机器智能质检系统售价智能录音质检可以承担的工作将会越来越丰富。

质检项与命中的目标通话量之间的关系也存在“二八法则”——20%的质检项贡献了80%的质检量，所以将质检量大的少数质检项升级到“非正则”模式，往往可以大幅提升整个质检任务的找全率和找准率。这是“非正则”质检模式的第1种适配场景，也是主要的适配场景。某些质检项，虽然从某一家企业的角度看，所命中的目标通话量不算大，但是这个质检项是整个行业中较为成熟的、通用的质检项，其他企业也都在用，那么就可以采用基于深度学习技术的“非正则”模式进行模型训练。

智能质检的价值：1、对客服进行质量检查和绩效考核，帮助客服提升服务质量，提高客服满意度。2、通过质检累积优良的客服和对话的案例，不断沉淀，作为日后客服培训的重要材料。3、通过质检工作，对客户反馈给客服的问题进行汇总，了解哪类问题是当前的热门问题，推动业务部门尽快解决问题。4、客户不只会反馈问题，还会反馈述求，这样的诉求也许就是业务部门新需求的来源，通过对述求的收集和整理，及时同步给业务部门，能帮助业务部门在打市场时准备更加的充足。如今传统的人工抽检已经很难满足企业需求。

当一个质检项命中的目标通话量比较少，只有几百甚至几十条，就无法产生足够的“正例”给机器学习模型进行训练，只能继续采用“关键词+正则”模式。这是一种被动场景，也是比较常见的场景。 还有一种场景比较特殊：有些质检项命中的目标通话比较多，原则上可以用来训练机器学习模型，但是因为“关键词+正则”已经得出不错的结果，既找得全（术语叫召回率高），又找得准（术语叫准确率高），两个值都超过 90%，那么暂时就不迫切需要升级到“非正则”质检模式了。比如很多企业需要的正向质检项——“礼貌问候”，因为可以穷举出大部分“礼貌问候”的用词，用“关键词+正则”模式就能得到双 90%的结果。智能质检除了可应用于服务质量提升外，也可通过挖掘与客户聊天过程中，客户表达的产品需求。山东机器智能质检系统售价

智能质检系统的特点有：全自动化智能质检，节省人力，提高效率。山东机器智能质检系统售价

企业使用呼叫中心系统携带智能质检后，通过热词、关键词分析将历史数据中“我没有办法”“我们实现不了您的要求”一类机械应答类的语句抓取出来，并定位到语句的上下文，通过自然语言处理技术，分析真实场景中客服与客户的对话内容，发现究竟是哪些客户问题让座席无法作答，分类归纳在一起。管理者就可以通过分析结果，重点倒推企业联络中心的服务能力，提升整体客服水平，给用户带来更好的服务体验。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。山东机器智能质检系统售价

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