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智能语音质检如何提高覆盖率，带给企业质变

质检是呼叫中心【呼叫中心就是在一个相对集中的场所，由一批服务人员组成的服务机构．通常利用计算机通信技术，处理来自企业、顾客的电话垂询，尤其具备同时处理大量来话的能力，还具备主叫号码显示，可将来电自动分配给具备相应技能的人员处理，并能记录和储存所有来话信息。】质量管理中非常重要的手段，传统的质检以人工为主，除投入成本高外，还呈现出覆盖率低、时效性差、发现问题数量少等不足。以某公司呼叫中心为例，在线话务月均需求量30万，热线50万，人工质检覆盖率仅为0.3%，服务交互记录的平均质检间隔时间为6~7天。如何提高智能质检效率，提升质检的覆盖率，及时预警服务瑕疵，有效评价整体服务质量，是呼叫中心质量管理的痛点所在。智能质检主要以语音识别、语音转文为基本，可实现关键词检出、语速、语气等识别功能；更进一步的是文本信息挖掘，利用文本挖掘技术、建模、机器学习算法【机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。】等，识别会话业务，判断座席对需求的判断、理解与解决能力，可核查业务处理情况、是否有违规行为，客户是否有升级等风险，达到提升覆盖率，做到服务风险防控与服务质量提升的双目的。提升智能质检的覆盖率应从两方面入手：逻辑设计：要想高效的搭建功能，减少后续功能优化调整工作，逻辑设计工作是至关重要的。即整理人工质检的时候，从头到尾是经过怎么样的思考操作步骤、判断逻辑。功能设计者最好和质检人员沟通了解，收集各类场景和特殊情况。比如服务禁语的场景，整体逻辑：主要依托关键字匹配、语义模型【语义模型是在关系模型基础上增加全新的数据构造器和数据处理原语，用来表达复杂的结构和丰富的语义的一类新的数据模型。】进行综合判断（如只通过普通的关键字匹配，易误判）。在检索出的包含服务禁语词汇的通话后，再结合语义模型，根据语气助词、礼貌用语句对结果进行进一步的筛选，提高结果准确度。词库管理：部分功能的搭建需涉及词库搭建以用于功能开发模型使用，比如服务禁语、推诿用语词库、业务词库、需求意愿词库、开头语词库等等，词库内容从日常人工质检的历史样本中做收集即可。如客户营销意愿识别：结合客户端与人员端的聊天记录、外呼记录，通过业务主体词典、业务操作词典、业务意愿词典匹对，检测客户是否有办理某一业务的意愿。这也说明了词库的重要性所在。智能质检的问题挖掘与风险防范1）比如响应时间、挂机时间、转接规范是否到位、是否有开头结束语、规范用语等，这些基本每通来话都会涉及，可评估借助智能质检，来替代人工重复机械的质检工作。如采用系统智能质检方式，准确率一般可在70%以上，直接替代人工质检存可行性。2）应用智能质检，通过挖掘客服人员侧的服务禁语、错漏办记录、虚假营销等，客户侧的投诉意向、不良信息（如骚扰涉黄涉暴）这些高风险点，及早预警、介入，可助力风险防范工作。员工执行力提升传统的人工质检覆盖率低，给了部分员工侥幸的心理和偏门操作的空间：如部分业务/解释对公司或客户很重要，但由于会影响个人指标（如占用较长通话时间），员工会选择不做、不执行。针对对此种情况，传统的管理只能采用扣罚的方式，发现一宗处理一宗，但从效果来看是屡禁不止。智能质检的出现，一定程度弥补了此方面的不足，如针对客户挽留，采用智能质检手段开展建模挖掘，及时发现员工不操作、操作的不规范、挽留不彻底的情况，不断提升员工的携转挽留能力，进而达到提升执行力的目标。潜在目标客户挖掘运用智能质检建模识可挖掘客户表达的产品需求，再结合客户办理情况、年龄性别、网页浏览轨迹等数据标签综合判断，找到潜在客户，运用智能外呼、人工外呼、或网格线下实体联系面谈等形式开展进一步商机转化尝试。其精准度极高。4、应用成效：仍以上述公司为例，应用智能质检后，取得了如下的突破：服务禁语：质检覆盖率100%，功能准确率约40%，问题发现量约为人工质检4倍，其中 “搪塞推诿”、“质疑反问”问题较为突出。这也为服务管控提供了明确的方向。是否错办：质检覆盖率100%，功能准确率约70%，问题发现量约为日常人工质检的10倍是否符合响应规范：功能准确率约85%，问题发现量约为日常人工质检的275倍；是否符合挂机规范：功能准确率约60%，问题发现量约为日常人工质检的7.5倍执行力是否提升：某业务规范执行率提升近15%智能语音质检提高质检效率，提升覆盖率，及时预警服务瑕疵，有效评价整体服务质量，给企业带来了质变。

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