呼叫中心系统质量检验的关键目的是检验客服人员的工作质效，有效地提升人工客服整体的水平与服务品质。质量检验专员也是呼叫中心系统的标准配置岗位。伴随着AI人工智能技术在呼叫中心系统这一个劳动密集型行业领域的采用日渐变多，智能质检也成为了呼叫中心系统供应商的重点研究开发点。
一般而言，质量检验员从每日的全量录音中选取其中一部分来进行试听，依据相关业务规范来进行打分，该分数是呼叫中心客服绩效的重要构成部分。而且，质量检验员担负着监督管理服务、发现问题、经验总结、建言献策、检查督促改善的责任。
传统的质量检验工作流程含有下述几个关键环节：制定出打分规范；录音抽样检验；录音试听；录音打分；反馈和总结。
大部分的呼叫中心系统均标准配置质量检验系统，能够配备详细的打分规范范本、抽样检验规范，并设定定时抽样检验任务，及其质量检验結果相对应呼叫中心客服kpi的规范。特别是需求收集获得的信息内容，数据汇总后解析对人工客服整体服务品质的影响。针对有好处的方面，多加提炼推广。针对不好的方面，进行检查督促更正。与此同时，对客服人员的服务品质来进行跟踪解析，可建立人工客服的历史服务资料。
当公司企业快速发展壮大，呼叫中心系统业务量不断飙升，人工质量检验费时长、效率低、高成本、精确度差、评定主观性强，传统的的呼叫中心系统质量检验配备也不能支撑大批量繁琐的质量检验工作，很难适应公司企业快速成长的脚步。而且人工听一通录音大概要6分钟，抽样检验占比一般而言为全部录音的1%—2%。呼叫中心系统座席与质量检验员的占比一般而言为50:1，座席量大的呼叫中心系统甚至是到达120:1。
智能质检将AI人工智能技术作为采用核心，采用AI技术替代规范化工作，以质量检验的日常工作来看，监听巨量录音、依据既定规范打分、输出规范化解析文档、还可精准定位存在问题的录音，且在短时间内可实现全量无死角质量检验全部录音；以质量检验员的工作标准来看，公平公正、服务品质监管、结合专业知识等要求，智能质检比人工质量检验更具有优势，工作质量平稳、效率高，与此同时减少了质量检验员解析基础数据的工作量。因而，采用AI技术的全量日志质量检验和实时质量检验比人工质量检验员的优势更加突显。
呼叫中心系统质量检验是公司企业与其它兄弟部门、分公司的质量检验部门增强联系、交流心得、互通有无、共同进步，促进客服服务的水平的提高的重要一环。智能质检依托团队的NLP和语音算法底层能力，能够根据公司企业需求，给出不同的智能质检解决方法，结合公司企业实际来进行降本增效。
