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智能語音質檢如何提高覆蓋率，帶給企業質變

?質檢是呼叫中心【呼叫中心就是在一個相對集中的場所，由一批服務人員組成的服務機構．通常利用計算機通信技術，處理來自企業、顧客的電話垂詢，尤其具備同時處理大量來話的能力，還具備主叫號碼顯示，可將來電自動分配給具備相應技能的人員處理，并能記錄和儲存所有來話信息。】質量管理中非常重要的手段，傳統的質檢以人工為主，除投入成本高外，還呈現出覆蓋率低、時效性差、發現問題數量少等不足。以某公司呼叫中心為例，在線話務月均需求量30萬，熱線50萬，人工質檢覆蓋率僅為0.3%，服務交互記錄的平均質檢間隔時間為6~7天。如何提高智能質檢效率，提升質檢的覆蓋率，及時預警服務瑕疵，有效評價整體服務質量，是呼叫中心質量管理的痛點所在。智能質檢主要以語音識別、語音轉文為基本，可實現關鍵詞檢出、語速、語氣等識別功能；更進一步的是文本信息挖掘，利用文本挖掘技術、建模、機器學習算法【機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。】等，識別會話業務，判斷座席對需求的判斷、理解與解決能力，可核查業務處理情況、是否有違規行為，客戶是否有升級等風險，達到提升覆蓋率，做到服務風險防控與服務質量提升的雙目的。提升智能質檢的覆蓋率應從兩方面入手：邏輯設計：要想高效的搭建功能，減少后續功能優化調整工作，邏輯設計工作是至關重要的。即整理人工質檢的時候，從頭到尾是經過怎么樣的思考操作步驟、判斷邏輯。功能設計者最好和質檢人員溝通了解，收集各類場景和特殊情況。比如服務禁語的場景，整體邏輯：主要依托關鍵字匹配、語義模型【語義模型是在關系模型基礎上增加全新的數據構造器和數據處理原語，用來表達復雜的結構和豐富的語義的一類新的數據模型。】進行綜合判斷（如只通過普通的關鍵字匹配，易誤判）。在檢索出的包含服務禁語詞匯的通話后，再結合語義模型，根據語氣助詞、禮貌用語句對結果進行進一步的篩選，提高結果準確度。詞庫管理：部分功能的搭建需涉及詞庫搭建以用于功能開發模型使用，比如服務禁語、推諉用語詞庫、業務詞庫、需求意愿詞庫、開頭語詞庫等等，詞庫內容從日常人工質檢的歷史樣本中做收集即可。如客戶營銷意愿識別：結合客戶端與人員端的聊天記錄、外呼記錄，通過業務主體詞典、業務操作詞典、業務意愿詞典匹對，檢測客戶是否有辦理某一業務的意愿。這也說明了詞庫的重要性所在。智能質檢的問題挖掘與風險防范1）比如響應時間、掛機時間、轉接規范是否到位、是否有開頭結束語、規范用語等，這些基本每通來話都會涉及，可評估借助智能質檢，來替代人工重復機械的質檢工作。如采用系統智能質檢方式，準確率一般可在70%以上，直接替代人工質檢存可行性。2）應用智能質檢，通過挖掘客服人員側的服務禁語、錯漏辦記錄、虛假營銷等，客戶側的投訴意向、不良信息（如騷擾涉黃涉暴）這些高風險點，及早預警、介入，可助力風險防范工作。員工執行力提升傳統的人工質檢覆蓋率低，給了部分員工僥幸的心理和偏門操作的空間：如部分業務/解釋對公司或客戶很重要，但由于會影響個人指標（如占用較長通話時間），員工會選擇不做、不執行。針對對此種情況，傳統的管理只能采用扣罰的方式，發現一宗處理一宗，但從效果來看是屢禁不止。智能質檢的出現，一定程度彌補了此方面的不足，如針對客戶挽留，采用智能質檢手段開展建模挖掘，及時發現員工不操作、操作的不規范、挽留不徹底的情況，不斷提升員工的攜轉挽留能力，進而達到提升執行力的目標。潛在目標客戶挖掘運用智能質檢建模識可挖掘客戶表達的產品需求，再結合客戶辦理情況、年齡性別、網頁瀏覽軌跡等數據標簽綜合判斷，找到潛在客戶，運用智能外呼、人工外呼、或網格線下實體聯系面談等形式開展進一步商機轉化嘗試。其精準度極高。4、應用成效：仍以上述公司為例，應用智能質檢后，取得了如下的突破：服務禁語：質檢覆蓋率100%，功能準確率約40%，問題發現量約為人工質檢4倍，其中 “搪塞推諉”、“質疑反問”問題較為突出。這也為服務管控提供了明確的方向。是否錯辦：質檢覆蓋率100%，功能準確率約70%，問題發現量約為日常人工質檢的10倍是否符合響應規范：功能準確率約85%，問題發現量約為日常人工質檢的275倍；是否符合掛機規范：功能準確率約60%，問題發現量約為日常人工質檢的7.5倍執行力是否提升：某業務規范執行率提升近15%智能語音質檢提高質檢效率，提升覆蓋率，及時預警服務瑕疵，有效評價整體服務質量，給企業帶來了質變。

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