客服智能质检系统（客服智能质检系统开发需要多少钱）

本篇文章给大家谈谈客服智能质检系统，以及客服智能质检系统开发需要多少钱对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享客服智能质检系统的知识，其中也会对客服智能质检系统开发需要多少钱进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、智能质检是什么情况？
• 2、智能语音质检都有什么功能？
• 3、什么是智能客服系统？AI客服的优势在哪里？
• 4、有没有效果比较好的针对线下营业网点柜员的智能质检产品？
• 5、智能语音质检有哪些功能
• 6、让智能质检做得更多

智能质检是什么情况？

质检是客服的工作内容进行检测，或找到服务中的漏洞，进行纠正提高服务水平，智能客服系统拥有语音识别的技术、人工智能和大数据技术通过自动对客服工作情况进行质检。具体您可以咨询下生产厂商，目前市面上比较常见的是容联。

智能客服系统分别是在线的客服和语音客服，语音客服是通过与客户交流，质检是利用自然语义处理技术先将语音转成文字再对内容进行检测，通过数据分析，帮助客服人员改正错误，改善服务质量。

容联是专业的信息技术公司。容联服务的客户包括但不限于国家电网、中移在线、海尔控股、中国银行、兴业银行、浦发银行、招商证券、中石油、中石化、中车集团、中国平安、现代汽车、腾讯、京东、百度、360、小米、今日头条、学而思、顺丰等，全面覆盖金融、制造、能源、互联网等行业。

智能语音质检都有什么功能？

智能质检功能通过更加多元化的自定义规则，实现对录音或本文对话内容的智能分析，帮助企业快速全面发现服务中的问题，提升服务质量，优化服务策略。

智能语音质检功能旨在通过质检机器人帮助呼叫中心系统的质检员是自动完成对录音的调听和打分，从以前2%-5%的质检率提升到20%-50%，同时质检系统提供大数据建模，分析功能，可以帮助企业经营者从中发现客户的关注焦点、产品焦点、业务焦点、问题焦点、服务焦点等，从而可以提升企业的经营管理水平以及业务营销水平。

智能质检系统包括语音识别、语音转写文本、质检规则库管理、关键词管理、质检任务管理、告警管理、评分管理、录音筛选管理、统计分析等核心功能模块，AI-QAA支持静音检测、情绪检测、语速检测、通话时长检测、抢话检测等，可以对座席员的声音和情绪进行智能检测。

智能语音机器人融合了云计算、语音处理、商业智能和互联网技术，以实现语音数据高效转写、分析统计和数据挖掘等广发应用为目的，面向语音数据密集型行业和客户，提供数据处理所需资源、能力和应用服务的云平台，能够提升企业的客服质量，助力企业营销。

智能语音质检系统建设主要有三种模式：

1、公有云：企业无需购买机柜、服务器、网络设备、也无需准备机房，智能语音质检系统部署在云服务器上，企业只需具备上网条件，就可以使用专业的智能语音质检系统，还提供7*24小时的运维保障。

2、私有云：企业准备好机房、服务器、网络设备，直接将质检系统安装部署在企业的自有机房里，智能语音质检系统数据都储存在企业内部，由企业自己的运维人员负责维护管理。

3、混合云：企业呼叫中心系统采用云平台，质检系统建立在其云平台上，企业只需准备质监系统所需要的服务器，机柜空间，网络资源即可，质监系统则由企业自行进行维护。

什么是智能客服系统？AI客服的优势在哪里？

关于智能客服，360百科给出如下定义：

智能客服系统是在大规模知识处理基础上发展起来的一项面向行业应用的，适用大规模知识处理、自然语言理解、知识管理、自动 问答系统 、推理等等技术行业，智能客服不仅为企业提供了细粒度知识管理技术，还为企业与海量用户之间的沟通建立了一种基于自然语言的快捷有效的技术手段；同时还能够为企业提供精细化管理所需的统计分析信息。

这一长段专业化的语言说下来，估计非行业人士都被说蒙了。

在大多数人的认知里，智能客服就是打开网页客服弹出来的千篇一律的机器人，回答问题从来不在点上，让人恼火，所以大多数人的选择是直接跳过，转人工客服。

在此说明，智能客服=AI客服+传统客服（在线客服+工单客服+呼叫中心），这里的AI客服指的是AI在客服系统的能力。上面说到的机器人问答只能是它的冰山一角，而且是之前的，现在已经做的好很多了。

我们来简单说一下AI客服，这里我们不提智能客服的全渠道接入、一体化的整合、大数据分析、开放性与定制化，我们只聊AI方面的。小能的AI客服有三大特性；

1、垂直场景的业务渗透与交互能力；

2、全流程的人机协同的能力；

3、训练师平台带来的知识库构建能力。

1、垂直场景的业务渗透与交互能力

对于行业大量重复的访客咨询，传统的机器服务就是简单问答，智能场景则可以很好的解决这个问题。拿电商行业来说，可以将访客和企业业务的数据进行关联，智能、精准的对访客进行优惠活动咨询、商品推荐、退换货处理、售后，以及营销等问题的处理

小能客服采用了超媒体+智能代理的模式，利用AI可以实现80%高频业务的自动办理，交互形式也非常智能，超级炫酷，有效提高企业的形象。

2、全流程的人机协同的能力

AI客服会渗透到客服的各个环节，利用AI的能力来优化业务，辅助人工，或产生功能的革新。

一个完整的客服系统，其流程是从客户从多渠道进入开始，客户先是被识别出来，然后进入分配系统，根据预制的或动态的分配机制分配到相应的客服组，然后再根据优先级的不同或插入相应的队列，或直接进线，进入咨询对话过程，咨询结束后离开。

在这一过程中，AI首先能够给予大数据智能识别出客服的身份，然后进行动态分配，然后辅助人工进行业务处理，这个过程的智能辅助、实时质检监控 智能营销等智能功能不但能大大提高客服工作效率，还能提高服务单满意度，提高订单转化率。

举个例子来说明：

某个电商网站的老顾客张先生，因为经常买东西，AI客服就能够根据他以往的消费记录及活跃度指标识别为高等级的顾客，所以无需排队可以直接进线。在张先生进入在线客服时，对话框内就会弹出“嗨，张先生，好久不见“，如果是通过电话的方式打进来，AI客服也能在听到他声音的时候，利用语音识别技术识别出，并语音回复同样的内容。

客服在与张先生聊天的过程中，AI会依据谈话的内容启动上下文识别、语义分析来自动搜索出相关内容，供客服选择回复，这对于业务量大或新客服来说，是非常好的解决方案。并且，在谈话过程中，AI还能根据情绪识别、关键字及行为来实时质检，如果客服态度不好或者回复的内容有问题，就会实时给出提醒，问题严重的话将会拦截客服的回复，避免给客户造成不好的影响。

3、训练师平台带来的强知识库构建能力

      智能客服离不开知识库的配置，很多企业因为没有专业的人才，在知识库的构建过程没有办法做到与业务的有机融合，导致问题解决率不高。在后期的知识库不断填充过程还会越来越冗余，导致我响应速度变慢。

      小能的训练师平台可以做到利用AI的能力自动对知识库进行清洗、对业务问题进行分析与聚类，找出核心热点问题。还能够利用机器深度学习来自动对知识库进行梳理，删除冗余的寂静词，增加热点位置问题的回复。客户还可以直接购买小能的训练师平台+训练师服务，帮助企业建立一套完善的数据里，同时为企业培训训练师人才。                                                                                                                                                                                                                                              

其他

AI客服只是开始，未来会更加注重拟人化与营销方向的研究,做到全服务过程的无机器感知，提高用户体验。通过大数据及其他功能来提高AI的营销能力，为企业的销售转化率做出更多贡献。

有没有效果比较好的针对线下营业网点柜员的智能质检产品？

本人在客服行业从业多年，据我了解，针对线上客服的智能质检产品有很多，但是针对线下台席服务的智能质检产品可以说是凤毛麟角。原因其实很简单，线下营业网点环境嘈杂，容易受到各种噪声干扰，很难做到清晰录音。
对于硬件麦克风拾音，有部分AI智能企业在做，比如科大讯飞、快鱼等，但是基本都是针对线上的会议系统开发的。功能比较单一，没有匹配后台的智能质检系统。
我们公司目前正在使用的是上海容大的豚音智能质检终端，是专门针对线下营业厅服务质检场景，研发的软硬件结合产品。阵列麦克风AI降噪录音可以得到高保真的清晰音频，同时后台匹配了高效的质检系统，能有效地对台席的服务质量进行全量质检和数据分析。

智能语音质检有哪些功能

1、应用语音分析技术，对海量录音文件进行自动处理，可大幅提高质检效率和抽检覆盖面，提升呼叫中心客服质量，降低运营成本，提高运营管理水平。
2、通过对呼叫中心核心指标的统计，结合时间、地域、坐席、班组、客户、品牌等维度进行多维分析，形成呼叫中心运营分析报告，为呼叫中心管理提供数据支撑，提升管理能力。
智能语音质检系统应用场景：利用智能语音核心技术，对各行业客服中心海量非结构化客服录音进行解析，针对解析结果进行客服服务质量质检及业务运营数据分析。

让智能质检做得更多

随着通讯技术、IT技术和互联网客服智能质检系统的发展客服智能质检系统，市场竞争越来越激烈客服智能质检系统，市场发展也越来越成熟，客户对企业服务的要求越来高，近乎苛刻，服务要素已经成为企业之间寻求更大差异化，增加自身附加价值的主要手段。因此，现代企业对服务质量的控制和管理已经变成企业经营管理活动中的重要组成部分，其中对服务质量的检查和评估是做好服务质量管控的重要环节。

传统的服务质量检查方式主要以人工为主，无论是过往的热线服务或是新兴的在线文字互动，基本都是靠质检人员的“听”和“看”结合自己的业务理解来检验服务品质的好坏，这种方式固然可以帮助企业发现部分服务质量问题，但不可否认也存在不少问题。

首先最直接的就是质检的覆盖率问题，传统方式的效率限制导致一般只能采用抽检方式，在大量的服务工单里面随机抽取小部分进行人工检查。通常实际的抽检覆盖率达不足百分之一，服务量大的企业甚至达不到万分之一，这样非常容易产生问题遗漏客服智能质检系统；另外一个明显不足就是效率低，人工质检十分耗时，质检人员在检查过程中需要去听或看，然后还要思考判断，有时候甚至要反复回放，这过程会消耗不少时间。据我们曾接触的某个企业客户反馈，单条服务记录质检时长至少要6分钟，并且不少抽检的服务记录实际并无明显问题，这样造成客服智能质检系统了一定的人工损耗。

鉴于上述人工质检的不足，同时随着语音识别技术的发展，慢慢地催生了一些智能质检的应用产品。在对这些产品的探索和了解过程，我们发现其主要的功能方向一般包括两大类：一个是基于语音本身的特点，如音强、音长、音色等去检测和评估类似静音、情绪变化、语速变化等内容，从而去辅助判断客服人员的情绪控制、客户是否满意等；另外一个则是借助语音转文本后，对文本形式的服务记录进行特定内容的关键字匹配，如业务关键词、服务禁语等，从而来简单搜索定位一些服务热点，以及客服人员是否有违规用语等行为。

这种智能质检应用相对于传统人工质检方式，最明显的就是提高了服务质检效率，可以实现服务质检全覆盖，而且在自动质检过程中也解决了部分服务质量问题的定位和检测工作，并协助做基础的业务统计分析，这样释放了一定的人力资源。然而，对于服务质检本身要解决的问题以及要达到的目标来说，智能质检要完成的工作也许不仅于此。

首先，从服务质检本身要处理的内容，服务质检要检查和评估的内容绝对不止于服务禁语、违规用语这类用语行为规范内容，结合我们对客服业务的理解以及对实际企业客户的调研，归纳了几项内容：

（1） 质量检查：是否准确理解客户意愿，是否错漏办或错漏答等

（2） 规范检查：服务流程是否规范、是否出现违规操作、用词用语是否规范等；

（3） 意愿检查：服务态度是否端正、积极、是否主动服务等；

（4） 服务效率：响应效率和服务效率是否正常等；

这上面所涉及的质检项，如果不针对服务的对话内容以及服务流程来做分析，单纯靠简单的关键字搜索匹配，是很难去解决这么多问题。我们从服务的根本问题来看，服务就是为了解决客户提出的需求，而客服人员是否准确完整解决了客户的需求，这应该是服务质检的基础要求，但这个最基本的要求在当前普遍的智能质检应用中都几乎没有提及到。再回到这个问题上，我们要如何去判断客服人员是否达到这一基本服务要求，核心就是找出客户的意愿，然后去评估客服人员服务行为与客户意愿的一致性。客户意愿的直接体现就是与客服人员的对话内容，如果单纯去做语音特点分析或者单纯的关键词搜索，是无法有效地提取客户详细需求的，这是因为客户的习惯性描述往往非常口语化、零散、随性、简略，而且前后表达往往具有关联意义，如果不能很好地对客户的“自然语言”进行有效处理和分析，就无法准确地捕捉到客户的真实需求并反馈给系统去评估客服人员的服务操作是否准确。当然，除了准确解决客户需求的基本服务要求以外，客服人员的服务态度、情绪控制等服务表现，也是服务质量检查需要解决的内容。对于一个完整的智能质检系统来说这些问题同样需要去解决，这也就要求智能质检系统必须具备更高的技术处理能力，如情感分析、语义分析等。

接着，我们再从服务质检本身的目标来说，无非就是发现服务问题，及时补救挽回，避免服务问题升级；挖掘服务短板，强化培训；同时总结经验，完善服务知识体系，最终达到服务质量的根本提升。从这个角度出发来看，智能质检系统应用如果只是单纯地做业务热点、服务问题的基础统计分析，还是远远不够的，一个完整的智能质检系统应该还可以为服务管理人员优化服务质量、提高人员素质提供辅助决策建议，才能真正体现智能的意义。我们先从知识学习和积累角度来说，在大量的服务工单内容中，如果能自动归纳和分类服务情景，对比分析同类场景下的服务方式和结果，智能提炼正反面话术规则，就可以为话术推广提供数据支撑，普及优秀话术，提升客户满意度；同时，如果还能从服务工单记录中自动分析并提取、更新客户行为特征标签，就可以帮助丰富企业内部的客户画像，为后续的精准客户服务提供更多的信息支撑。除此之外，我们从客服人员的管理角度来说，智能质检应用如果可以结合实际的质检结果，精准定位客服人员短板，并与业务知识进行智能关联，主动推荐适合客服人员学习和提升的知识材料或课程， 就能促进客服人员的服务能力提升，从根本上提高服务质量。

整体而言，当前大多数的智能质检应用对于文本分析技术还是不够深入，这也导致了上述提到的很多智能质检本应该做而且可以做到的工作没有得到有效解决。随着人工智能技术的持续火热，以及自然语言处理、机器学习、文本挖掘等技术研究应用逐步成熟，智能质检可以承担的工作将会越来越丰富。

当然，智能质检应用的诞生不是为了取代业务人员的服务管理工作，而是通过解放大量繁琐低效的服务记录人工监听、查看工作，并提供一定的决策分析参考，以此协助业务人员快速、有效、全面、准确地发现服务质量问题，促进业务人员集中精力在解决服务问题、改善服务质量的思考上。总结而言，借助机器处理和人为决策共同作用，可以解决传统人工服务质检存在的不足，助力企业更加高效地开展服务质量管理工作。

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