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智能语音质检从关键词检索到情感识别
语音质检情感识别

在呼叫中心行业按照产品化思路来理解,每通人工电话就是我们的产品,针对这个产品的质检检控就是“质检”,它包括通话质量、服务质量、业务解决质量以及满意度等等。一般企业质检团队的配置比例为50:1~80:1.

做质检的目的是做席员工进行工作质量评定,传统上都是通过抽检比例的形式来调查做席工作质量。但是这样的传统质检不仅仅是在考验坐席员工、更是考验质检员工的工作态度。并且质检员工作非常繁重需要尽可能的覆盖更多的做席员工,这样的传统质检使得质检员和坐席员工都很不适。

想要了解质检的原因,就要先明白质检的目的。其实质检的目的很简单就是要提升客户满意度,提供企业收入。不难想象,客户拨打客服电话的动机:寻求解决问题的方法、反馈问题、发泄不满闲聊。做席接通电话的目的:解决客户问题、解决不了帮助客户反馈问题,但是坚决抵制闲聊。

我们搭建质检团队,制定详细繁杂的质检指标和质检管理策略,但是仍然有一个主要问题没有解决——很多数据无法进行精细化分析。

从人为质检向智能质检转变
通过量化指标,真正把坐席人员当作强大的生产力去培养,允许部分的个人特色。后期允许用户选择坐席,而不是靠坐席等待客户的模式去推动生产服务。

从单纯质检向质检分析转变

传统质检,就是需要一堆人去抽样听录音质量。录音的作用就是被抽样出来做质检使用,或者留存以后备投诉核查。这么多年录音的作用就是被这样使用掉的,业支不要,客服中心不爱。

但是现在技术的发展可以使得我们把全量录音数据转化为富文本数据、转化为个人情绪判定的结构化数据。之前我们建立的客户画像都是数字化的画像,但结合录音,我们可以把客户画像变成一个“带感情的人”。

结合事后语音转写和事前语音分析转变

我们质检的动作提前,利用现有技术手段,比如坐席助手、语音助手、情绪监测、可视化质检等手段可以尽早提醒坐席人员注意调整和休息,改善服务质量,提升工作效果。

随着近十年人工智能技术的发展,语音和自然语音处理技术不断取得突破,采用智能化的方法对电话语音中的内容进行深层次的分析,可以有效的节约人力成本并提高工作效率。就现在技术而言,语音质检方案主要涉及语音关键词检索、音频对比、情感识别等核心技术。

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