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语音质检的几种方式及特点
时间: 2022-01-24 15:49 作者: admin
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生活中，当我们需要找客服时，在人工客服接线之前，通常会听见这么一句话：“您好，为保证我们的服务质量，您的电话可能会被录音”。给人的感觉其实并不太友好，那么企业为什么会冒着客户可能会厌烦风险提出这么一句呢？这么做的原因1是为了进行质检，保证客服的服务质量，2也是为了万一出现什么事情，需要下诊断时能有一个证据佐断。
接下来，我们通过文章给大家简单的介绍几种语音质检方式的优缺点。
1、人工智能语音质检
人工智能语音质检到底是怎样质检的呢？首先人工语音机器人能够在客服代表与客户交流过程中，通过语音识别系统将语音转化成为文字，并可以实现100%的质检覆盖。当然，强大的语音机器人可以实现对俚语、小语种的识别，再也不担心质检员听不懂方言了。将录音识别成文字后，通过企业前期录入系统中间的关键词、业务关键点、流程备注、话语重复次数要求等业务模型和服务模型要求对话务员进行业务质检。同时人工智能语音质检能够通过字数（字数/时间）、音量、声道、波动次数、通话静默检测客服代表的服务质量水平及情绪变化情况。通过声纹识别的方式区分服务场景，人工智能语音质检能对分客服与客户的对话进行场景分割，以此来进行数据分析（话务员部分用来质检、客户部分用来进行数据分析：比如营销政策或者客户需求分析等等）。
优点：质检效能高、质检覆盖率高、质检结果公平、可同频质检并在线提醒客户代表、分析报告数据可实时查看、节约人力成本等。
缺点：前期投入成本高（一般小型企业难以承担）、数据库数据巨大、建模麻烦（比如欢迎语需要有欢迎语的质检模型、不同的产品需要有不同产品的质检模型等）、语意需要持续更新、机器人质检无法考虑通话背景（如客服代表插话是否是沟通需要就很难通过机器人进行判别）、运用率较低。
适用范围：通用，但专题质检（如FCR分析等等）建议质检员还是人工听取录音比较好
2、传统后置录音质检
该质检方式是目前大部分的呼叫中心在运用的质检方式，主要是通过后期质检员在线倾听客服代表录音的方式进行，将录音结果登记于表格之中并将表格进行数据分析，同样该质检的方式也有他的优缺点：
优点：客服反复听取录音、能有效发现服务存在的问题、一般而言质检结果的准确性更高、使用普遍性高、成熟度高、技术壁垒低、前期投入低等。
缺点：发现问题的时效性较差、无法第一时间直接处理服务过程中存在的问题、质检工作量大、效率低且覆盖率低，难以有效评价整体服务质量等。
适应范围：日常质检或专题质检。
3、同屏语音质检
同屏语音质检指的是质检员能够通过系统，对话务员进行实时质检，并且能够通过系统管理看到话务员直接的操作界面，并将质检结构直接记录与系统，用于数据分析。
优点：发现问题，解决问题迅速。能够迅速发现服务过程中的流程、人员、业务与客户期望质检的差距，并能及时提醒客服代表的差错并及时进行处理。
缺点：质检结果准确度不高，录音样本抽取不一定科学，适用范围小，质检员工作压力大等。
适应范围：特殊质检（如持续满意度底下的员工）以及新员工质检。
以上三种为呼叫中心主要的语音质检方式，具体的优缺点与运用各位可以根据自己呼叫中心的特点进行甄别运用。在AI技术日渐强大的今天，很多质检都已经能够通过人工智能实现，这不仅仅是时代的推动作用，也是呼叫中心从传统行业转向智能化的趋势。
智能语音质检有以下三个关键技术点：
1.语音识别：用于建立文本索引，将非结构化的语音文件转换为结构化的索引信息的过程。语音识别引擎具有语法识别、自由说识别、关键词检出和语音质检分析四种识别能力，能够正确识别语音文件从而形成对应的文本内容，并提供静音检测、情绪检测、关键词（服务忌语和业务术语等）和话者分离的识别结果。
2.智能质检：提供基于角色区分、全文识别、关键词识别、语速检测、静音检测、叠音检测结果等组合的多维度质检；根据业务需要，可对所有的在线录音进行百分之百覆盖的全量自动质检。
基于说话人区分结果，用户可定义针对坐席或客户的通话内容进行自动质检；
基于全文识别和关键词识别结果，用户可进行针对坐席通话出现服务禁语、缺少规范用语等通话内容的自动质检；
基于语速检测结果，用户可进行针对通话人语速过快的自动质检；基于静音检测结果，用户可进行针对通话中长时静音的自动质检；
基于叠音检测结果，用户进行针对通话人抢插话的自动质检；基于情绪检测结果，用户可进行针对通话中情绪异常自动质检；
3.文本分析：对电销和客服录音内容及相关数据进行统计和主题分析，针对话术、客户反馈、电销周期、成功情况等综合分析后，优化电销策略和客户服务话术；通过数据分析统计，挖掘客户意见和风险，即使调整服务策略，提高客户满意度；
朗深是一家专业的技术型公司，公司多年专注AI智能呼叫中心及呼叫中心中间件的研发。公司所有产品均拥有独立知识产权，19年推出的高可定制电话AI机器人及智能质检系统，也已响应国家号召，完成了国产操作系统的适配。并成功的应用于各机构单位，帮助客服实现呼叫中心的AI赋能。
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