上海大数据技术质检系统技术服务
从客服人员的管理角度来说,智能录音质检应用如果可以结合实际的质检结果,准定位客服人员短板,并与业务知识进行智能关联。 主动推荐适合客服人员学习和提升的知识材料或课程,就能促进客服人员的服务能力提升,从根本上提高服务质量。 整体而言,当前大多数的智能录音质检应用对于文本分析技术还是不够深入,这也导致了很多智能录音质检本应该做而且可以做到的工作没有得到有效解决。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。如今的社会对智能质检的需求比较大。上海大数据技术质检系统技术服务
为什么现在大家都使用智能质检系统?灵活可配的质检模型,企业在智能质检选型过程中,由于系统使用方为业务/运营人员而非技术团队,所以质检模型的创建方式备受关注。过于复杂的模型创建难度高、耗时长,业务人员上手困难,维护成本也相对较高,希望选型厂商能够实现多种形式的模型创建方式和对应工具,以满足质检建模灵活便捷、准确率高的需求。数据分析可视化,传统质检需要质检员在抽检结束后,将抽检结果导入Excel表格,根据检查项、检查内容、要求描述、错误数等信息进行简单的统计分析,这种方式不只耗时长且效率低。相较于传统Excel数据统计方式,智能质检拥有强大的数据分析能力,可以对多维全量数据自动生成质检分析报告,将数据可视化展示,帮助运营管理人员及时发现业务问题并干预处理,协助坐席优化服务质量。上海大数据技术质检系统技术服务智能质检系的使用范围比较广。
智能质检的必要性:人工智能和语音识别技术的发展,质检工作已经由智能技术来辅助人工质检,准锁定问题语音,大幅提升质检效率,确保质检结果的准确度与客观性,帮助企业挖掘数据价值,有效提高客户服务水平质量。过去,呼叫中心语音质检以人驱动,需要人工听录音再进行分析考评。随着话务量的增长,人为驱动的质检模式加重了效率低下的问题,无法做到语音数据全量质检,只能依赖于抽检的形式,导致抽检样本缺乏针对性,甚至问题语音漏检的情况,较终得出的质检结果片面也不准确,无法真实反应呼叫中心的客服水平与质量。我司的智能质检系统可以帮助企业降低成本和运营风险,系统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。
想了解一家企业是否值得信赖,打一次热线电话,咨询下常见问题,就知道了。企业的客服或者销售人员,指的是企业直接与客户交流的,他们能否快速定位和解答问题,就可以体现出企业的专业性和规范性,为了赢得更多客户信赖,企业不断总结出客户常见问题的标准作业流程(SOP),要求业务人员按流程帮助客户定位和解答问题。那么,如何监督业务人员在遇到特定场景或客户的特定问题时,有没有执行标准流程呢?有没有按要求进行回复呢?智能质检的主要目标是,判断员工与客户沟通时“是否按照规范流程,解决了客户的问题”。智能质检系统支持各种词性学习、如分词、肯定成、脏词、热词、TTS词、等词库在线维护与管理。
近年来,随着智能质检解决方案在设计的过程中的不断提高,所体现出来的优点也越来越多,普遍的运用在不同的场景当中,质检效率上会有着大幅度的提升,为的就是在质检成本方面合理的去控制好,对服务客户的品质上去努力的提升。智能质检系统是应用在客服监督、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。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。智能质检系统可助力风险防范工作。上海大数据技术质检系统技术服务
智能质检系统是完全用大数据说话,更加公正和科学。上海大数据技术质检系统技术服务
情绪识别是人工智能与质检结合的特点之一,通过分析坐席人员的语气语调来判断坐席的情绪波动情况,例如坐席语气是否积极,情绪是否饱满等,情绪识别一般在客服工作比重大的公司较为常见,目前人工智能技术可以判断相对极端的情绪,轻微的还需要技术的不断更新与优化。 如何解决传统质检存在的问题,让质检更加有效率是公司要面对的问题,也是呼叫中心系统服务商重点关注的问题。以人工智能技术为基础的智能质检是质检发展过程中一个大的跳跃,一方面,通过规范质检流程,采用机器检测,避免主观判断,解决了质检结果随机性问题;另一方面,不管是通话录音还是会话内容,都统一转为文字格式保存检测,有利于节约人力成本和储存成本,减轻质检人员工作负担,提高了质检效率。公司在选择呼叫中心智能质检方案时,要了解公司的质检需求,判断系统服务商人工智能技术的运用能力。上海大数据技术质检系统技术服务
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在此基础上结合ASR、NLP、TTS和人脸识别等技术,打造出了智能客服、智能外呼、智能质检、智能语音机器人、虚拟数字人、智能媒资等产品。团队拥有出色的商业化和项目交付能力,已成功积累了多个行业的成功案例,目前已服务于曹操专车、中移在线、赣南医学院等多家单位。
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