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有了人工智能加持,呼叫中心语音质检将是什么样?

摘要:呼叫中心语音已经越来越成为体现竞争差异、提升公司形象、增加客户满意度的必争质地,对客服体系服务质量的管理和控制已经变成了企业经营管理者日常的重要工作,而语音质检就是其中的主要组成部分。

有了人工智能加持,呼叫中心语音质检将是什么样?-北京呼叫中心米领通信

呼叫中心语音已经越来越成为体现竞争差异、提升公司形象、增加客户满意度的必争质地,对客服体系服务质量的管理和控制已经变成了企业经营管理者日常的重要工作,而语音质检就是其中的主要组成部分。

       一直以来,语音质检的工作方式以人工抽查为主,形式上主要依靠质检客服听录音、看记录并结合自己的专业判断来进行合规性检测。在目前业务量越来越大的情况下,传统的语音质检方式的弊端越来越明显的暴露出来:

覆盖率

    目前行业的抽检比例大概在1-2%,这个比例意味着大量的工作录音被忽略了,这其中隐藏的价值或者风险并没有被有效地发掘出来;

工作效率

       质检客服针对每一通随机选择的电话,往往都需要反复进行复听,导致效率低下,且在工作时间内发现的问题有限;

质检成本

       质检工作重复性高,任务繁重,随着业务量的增加,在保证抽检比例的情况下,公司需要投入大量的人力物力来满足质检的需要。

       根据以上传统质检形式的工作现状,一个新的智能质检工作平台就变成迫切的需求,这个平台需要能够实现全量自动化的质检;能够实时、准实时或者批量地输出质检结果;能够有效提升质检客服的工作效率;促成质检客服的价值升级;能够显著降低企业成本。

智能质检实践:系统应如何部署和应用

部署和应用智能质检系统,我们需要考虑如何才能够实现上述的几种场景?两个模型是关键,一是语音模型,二是业务模型。

1.智能语音识别

    随着智能语音技术的发展,市场上的主要语音厂商都能提供,或者在一定的模型优化后,提供准确率达到80%以上的服务,这在一定程度上已经为文本分析扫除了障碍。但是在选择语音厂商时,仍需要注意到,语音模型不是一成不变的,需要考虑到随着业务的发展、产品的变化和服务的升级,会有阶段性的关键词变化,这也要求语音产品需要具备模型迭代、热词更新能力。

2.智能语义处理

       人工智能的一个典型层面即是自然语义处理,在模型设定中,语义处理有着广泛的作用。一个问题,会有多种不同的表达方式,在模型设定时,如果仅使用关键字识别,势必会需要穷举到所有的可能性。而语义理解可以智能地识别出相近的句子和相似的意思,在识别过程中,通过对上下文的语义处理,实现对用户意愿和服务效果的精确匹配。

3.数据挖掘

    目前,智能质检大部分的应用还是通过解放繁琐低效的人工监听、查看等行为,来协助业务人员快速、有效地发现服务质量问题,而这只是基础能力的应用,能够为管理人员优化服务质量、提高人员素质提供辅助决策建议,才是更深层次的应用。

       随着人工智能、云计算技术的不断深入应用和自然语言处理、机器学习、文本分析技术的逐渐成熟,智能质检平台应用除了在合规风险管理方面发挥优势外,更加能够在舆情分析、商机挖掘、精准营销等方面提供更多的智能服务。

 

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