【大坝云3.0即将开售】智能质检“四大升级”，助力企业深挖数据价值

　大坝云智能质检升级概述
　　
　　1.智能全量质检：数据规整分类
　　
　　2.自动化质检：统一量化评判标准
　　
　　3.智能统计分析：自主拖拽创建图表
　　
　　4.质检数据跟踪：发现、确定及解决问题
　　
　　随着企业业务的不断拓展，企业对客户满意度的高度追求，使得企业服务质量的检验、督查要求也更加严苛。
　　
　　而基于传统人工质检方式存在的诸多弊端，使得质检效果差强人意，不仅质检数据价值的利用率低，很多价值信息也难以通过人工质检的方式被检验出来。
　　
　　传统质检方式的弊端还有哪些 　　 　　覆盖率较低，质检精确度较差
　　
　　人工质检由于客观因素限制，一般通过随机抽检的方式，在员工大量的服务工单里，随机抽取服务部门的服务内容进行检验、督查。而受限于随机抽检的方式，使得质检漏检率较高，不能精准反映服务中存在的问题录音。
　　
　　工作效率低，且受主观判断影响
　　
　　以通信服务领域为例，单条服务记录质检时长至少需要5分钟，而多数抽检的服务记录即便无明显问题，但却无形增加了质检人员的工作量，从而便造成一定的人工损耗。
　　
　　另外，有些服务记录需要质检人员多次反复播放来确定服务问题，这一过程也会消耗不少的时间。
　　
　　再者，无论是通信服务，还是线上文字客服，都把质检人员的工作重心牢牢锁在听和看的工作部分，质检效果更受限于质检人员的自身的主观思维和经验判断，使得不同的质检人员检验、督查的标准难以统一，存在差异化，从而也导致了质检结果不够客观准确。
　　
　　缺乏质检工具，数据汇总难 　　 　　传统的质检方式不仅基于人工抽检来进行，质检结果更依赖于传统的表格工具来实现数据汇总。而表格工具的操作不仅过于繁琐、整理速度慢，且还不易于精准查询，统计分析的效果更为不佳。
　　
　　另外，若企业要对某个客服的工作情况进行考核，传统的表格工具难以从简易操作方面，直观、快速的筛出单个客服的整体工作情况，更无法适应企业针对当前业务重点对客服提出新的要求。
　　
　　诚然，传统的人工质检方式能帮助企业发现部分服务质量问题，但这种质检方式显然已难以适应企业快速成长的脚步。
　　
　　四大升级深度挖掘潜藏的数据财富
　　
　　基于大数据、AI和语音识别技术的发展，通过持续不断的探索与实践，我们大坝云智能质检已实现四大升级，有效破解传统人工质检存在的弊端。
　　
　　智能全量质检：数据规整分类
　　
　　智能质检颠覆传统人工质检方式，能智能全量质检语音和文本服务记录，并将质检内容进行归档分类。
　　
　　而基于语音编写算法和科大讯飞的商用ASR引擎，大坝云智能质检能更精准识别语音内容并实现文本转写，帮助质检人员基于文本记录能快速检索、复查智能质检的质检任务结果。
　　
　　自动化质检：统一量化评判标准 　　 　　可自定义设置质检考核标准，从而确定创建智能质检模板，实现基于关键词、情绪值、语速等标准限定的自动化质检。
　　
　　例如：企业可以深入业务场景，对相应业务的专用词语进行词频统计，以此来考核服务人员的用语规范。
　　
　　通过智能质检基于统一限定的评判标准来客观评判服务质量，能有效消除质检结果受主观因素影响，使质检结果能够相较真实反映服务问题，从而帮助企业快速聚焦服务中普遍存在的问题，便于管理者能及时与服务团队沟通，或及时加强相应的业务培训，以此来提升服务团队的整体水平与质量。
　　
　　智能统计分析：自主拖拽创建图表
　　
　　基于智能统计将服务记录标签分类的数据库，实现数据类目细分显示，以此还支持企业根据业务需求，通过图形界面的拖拽方式，一键实现简易、快键的创建多维统计图表。
　　
　　质检数据跟踪：发现、确定及解决问题
　　
　　大坝云智能质检能精准识别高频率词汇、敏感词汇等服务记录，再智能标记异常服务记录并生成多维统计图表，及时提醒给质检人员进一步复查、分析。而基于人工复检判断来核查智能质检结果，就能有效避免服务记录的错判、漏判。
　　
　　另外，智能质检在标记有问题的服务记录的同时，还基于系统的知识库智能检索，输出相应场景的正反面话术规则，显示同类场景下的服务方式和结果，为改进企业服务短板和优化话术提供数据依据。
　　
　　服务质量对企业的重要性不容置疑，而其的重要性也相应衬托了质检工具对企业的重要性。
　　
　　那么，优秀的质检工具不仅直接体现在帮助企业降低成本，更要体现在其是否具备基于精准的语音识别能力和语音转写文本能力支撑的数据分析统计库。
　　
　　毕竟，语音识别能力和语音转写文本能力对数据的准确性有至关重要的影响，而精准的数据分析统计库能有效帮助企业了解客户关注的内容、产品满意度、服务反馈等信息，企业还能基于细分领域的数据分析来了解市场趋势和产品在市场中认可度，再基于数据依据挖掘潜在用户信息，优化市场营销策略。