金融业客服中心发展联盟2016年系列专题研讨会—质检工作专题会议于8月30日在北京召开，中国工商银行、中银商务、交通银行、中国邮政储蓄银行、银联商务、光大银行、华夏银行、中信银行、北京农商银行和农村信用社联合社等十余家金融机构参会，参会大拿们围绕语音质检工作现状，从成本、效率、营销、风险控制等多个维度，深入探讨了大数据语音转文本技术对呼叫中心质检的作用空间。
活动由《金融电子化》杂志旗下的中国金融业客服中心发展联盟主办
说到为什么大数据语音转文本技术在呼叫中心领域这么被关注，我们先来看看参会银行分享的几个呼叫中心质检关键数据：
1．质检覆盖率，最高的不足2%
10家银行中，4家银行分享了自身的呼叫中心质检覆盖率，分别是1%，1.7-1.9%，0.5%，1.1%；而天玑之前的呼叫中心大数据质检项目中，客户原始质检覆盖率几乎都在2%以下，说明质检覆盖率低是呼叫中心质检的一个普适难点。
2．质检人员与坐席配比，平均1:40-1:50
10家银行中，7家银行分享了自身呼叫中心质检人员与坐席的配比，其中1:30的3家，1:40的2家，1:50的1家，1：65的1家。而天玑呼叫中心大数据质检项目中，客户原始质检人员配比率平均1:50，即每100坐席配置2个质检人员，说明质检人员对比坐席配比不高，同样是行业惯例。
3．80%以上采用纯人工质检
10家银行中，仅2家银行表示曾采用或正在采用质检工具，其中1家表示尝试过语音转文本技术改进质检（并借此在不增加人员的基础上实现了1：65的质检与坐席配比，为此次10家银行里的最高配比），但由于没有语音转文本后的大数据文本分析技术，效果有限。
4．90%希望借工具及大数据技术达成阶段目标
10家分享银行呼叫中心具体质检现状及期望如下(以下隐去银行具体名称)：
银行A
坐席1000人，质检人员配比1:50。
期望：借助新技术提高质检的效率。
银行B
质检人员配比1:30。
期望：结合大数据，实现
（1） 大数据分析，价值信息挖掘；
（2） 降低运营成本；
（3） 新员工辅导。
银行C
已采用系统和人工结合方式抽检录音，每月每坐席抽检电话4通）。
期望：进一步通过工具/系统，给质检工作提供便利。
银行D
质检人员配比1:30，覆盖率1%，每月每坐席抽检电话15-20通。
期望：（1）实现一定规则的随机分配，并且实施专项业务的拨测；
（2）实时可视问题库：把投诉、表扬内容抽取，上传到知识库，坐席能够实时看到，暴露问题以及表扬；
（3）最大化质检部门的能量，能够最大化提高坐席人员质量以及服务水平。
银行E
质检人员配比1:30，质检覆盖率为1.7%-1.9%，实行质检入组，质检人员绩效和一线坐席绑定，调听内容随入职年限变化。
期望：短视钱没有大的期望，目前在同业已做的比较全面。
银行F
参会银行中唯一在使用语音转文本进行质检的，质检人员配比1:65。
期望：目前的质检系统仍不够智能，希望进一步增加大数据分析功能，并解决专项业务拨测、实现全量质检、解决评分困难、语言多样化、无法统一标准等问题。
银行G
质检人员配比1:40，每月每坐席抽检4-6通录音。
期望：提升整体服务水平，提升客户感受，但是没有系统支撑。
银行H
质检人员配比1:40，根据新老、组别等策略分配，每个坐席每月10-15通，质检覆盖率为0.5%。
期望：（1） 改进手工派任务方式，制定分派原则非常浪费时间；
（2） 注重服务的同时进行营销；
（3） 提升客服的服务水平；
（4） 提高质检覆盖率。
银行I
质检覆盖率为1.1%，标杆录音纳入知识库，分享给其他坐席。
期望：希望从制定质检评分规则到实际评判都可以标准化，一线坐席人员，知识库人员，质检人员能互相配合。
银行J
目前全人工质检，人工分配。
期望：实现全媒体接入方式以及接入后的质检和风控提示。
对照上述银行期望，呼叫中心大拿眼中现阶段最具既视感问题/难点，笔者总结如下：
1．既想提高质检覆盖率，又想降低成本
质检平均覆盖率不超过2%，但通过增加人工的方式提升覆盖率在成本上不允许，成本的增加与覆盖率的提升也不成比例（人员成本加倍时，覆盖率可能只能提升1-2%）。
2．需要通过系统及管理统一服务水平
希望提高并且能够统一服务水平和服务质量；希望合规性检查来帮助客服降低客服人员服务差异性，从而统一客服服务水平。
3．信息挖掘将成为呼叫中心下一个竞争点
希望通过质检挖掘有价值的信息，也就是大数据分析对营销的帮助。
4．需要更好的方式降低交易风险
希望质检系统能够做到风险控制，如高风险交易客户，疑难投诉客户，欺诈客户等。
综上，考虑成本和效率提升的平衡，通过工具而非人工提升效率，成为银行呼叫中心质检的首要诉求；而加入大数据分析来进一步提升电话质量（尤其是外呼型电话、营销型电话），降低交易风险，或提升管理效率（如上述B银行提出的新坐席辅导，D银行提出的大数据分析问题库）则成为银行的更深诉求。
针对这些问题，天玑科技基于大数据技术对非结构化数据（语音文件）的提取及分析，将使质检效率达到质的飞跃，语音转文本正确率可达到85%！
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呼叫中心质检关键点1：语音转文本
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呼叫中心质检关键点2：大数据分析
除了解决质检的效率之外，天玑还关注大数据挖掘，通过呼叫中心庞大的语音文件，提取出对企业有价值的信息，并进行大数据分析，得出有价值的结果，为企业的完善与发展提供有力支持！下面是天玑客户（某国有银行）大数据挖掘的客服分析场景：
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