單條”智能質檢指的是，當客戶提到某個具體的場景，業務人員在回復中必須出現某個語義點（單個）。例如，很多企業的服務規范，要求業務人員遇到“客戶要求反饋”的場景時，及時作出“安撫解釋”。如果沒有出現“安撫解釋”的語義點，即判定該客服或銷售人員未按流程提供服務，須減去一定的分值。首先，我們要配置好“客戶要求反饋場景”的質檢項。 配置完成之后，在智能質檢系統中搜索“客戶要求反饋場景”，就可以找出所有命中該場景的不合格對話。 在這個例子中，智能質檢系統判定在這通對話中，客服人員沒有進行“安撫解釋”，所以要扣除一定的分數。 較后一步，人工進行復檢，看看機器有沒有誤判或漏判。智能質檢，可助力風險防范工作。長沙AI智能質檢

企業使用呼叫中心系統攜帶智能質檢后，通過熱詞、關鍵詞分析將歷史數據中“我沒有辦法”“我們實現不了您的要求”一類機械應答類的語句抓取出來，并定位到語句的上下文，通過自然語言處理技術，分析真實場景中客服與客戶的對話內容，發現究竟是哪些客戶問題讓座席無法作答，分類歸納在一起。管理者就可以通過分析結果，重點倒推企業聯絡中心的服務能力，提升整體客服水平，給用戶帶來更好的服務體驗。智能質檢系統是以語音識別、自然語言理解、大數據處理技術為基礎的全量數據存儲、質檢的系統工具，通過可配置、可訓練的檢測模型實現全量質檢。深圳呼叫中心質檢系統求購如今傳統的人工抽檢已經很難滿足企業需求。

當一個質檢項命中的目標通話量比較少，只有幾百甚至幾十條，就無法產生足夠的“正例”給機器學習模型進行訓練，只能繼續采用“關鍵詞+正則”模式。這是一種被動場景，也是比較常見的場景。 還有一種場景比較特殊：有些質檢項命中的目標通話比較多，原則上可以用來訓練機器學習模型，但是因為“關鍵詞+正則”已經得出不錯的結果，既找得全（術語叫召回率高），又找得準（術語叫準確率高），兩個值都超過 90%，那么暫時就不迫切需要升級到“非正則”質檢模式了。比如很多企業需要的正向質檢項——“禮貌問候”，因為可以窮舉出大部分“禮貌問候”的用詞，用“關鍵詞+正則”模式就能得到雙 90%的結果。

當前人工質檢一條記錄需要6分鐘，其中包含較多問題不明顯的記錄，若擴大質檢量將帶來巨大的人工損耗。，只有提高抽檢準度才能有效降低無效人工耗時。 共享客服平臺應用智能質檢解決方案，通過系統智能化質檢擴大了質檢覆蓋范圍，能夠有效地掌握客戶來電訴求，及時發現客服工作中存在的問題，在降低運營成本的同時提升了服務質量，使服務水平實現質的飛躍。智能質檢系統主要應用在客服監督、客戶業務情況分析等場景，適用于擁有大量客服錄音，需要人工抽檢的方式進行錄音質檢的場景。智能質檢系統的注意事項有哪些？

什么是智能質檢，和傳統質檢有什么差異？智能質檢-基于深度學習技術的“非正則”質檢落地應用效果：在很多質檢項上遠超“關鍵詞+正則”的傳統模式，能多找出 2~10 倍數量的目標通話，并且介紹了其工作原理與“關鍵詞+正則”的區別。隨著自然語言處理（NLP）領域技術的發展，以“非正則”質檢模式為主、“關鍵詞+正則”模式為輔的方案已成為未來發展趨勢。兩種模式將長期共存，因為它們各有其更擅長做的事情、更適配的場景。智能質檢系統主要應用在客服監督、客戶業務情況分析等場景，適用于擁有大量客服錄音，需要人工抽檢的方式進行錄音質檢的場景。智能質檢系統具有什么優勢？音視貝智能質檢系統市場價

智能質檢是呼叫中心系統重要的功能之一。長沙AI智能質檢

智能質檢系統的使用：一般情況專項質檢都需要進行質檢條件的判斷，比如險種回訪場景A險種需要質檢坐席是否告知客戶險種的責任與風險而B險種不需要質檢此項。因為業務特殊性，單一的質檢評分邏輯無法滿足多樣化的業務考核標準，我們需要運用多元化的評分規則邏輯，目前常用到的評分邏輯有，違規扣分、合規加分、階梯評分等。在業務不斷發展過程中，還會遇到 “錯了不全扣分，對了只取邏輯中較高分”的情況。此時可以通過階梯打分來實現客戶需求。長沙AI智能質檢

杭州音視貝科技有限公司專注于人工智能領域智能語音、智能圖像、虛擬數字人等產品的研發，通過將人工智能技術與企業服務場景深度融合，助力企業智能化升級，幫助企業降本提效、升級用戶體驗、挖掘更多的營銷價值，致力于為企業提供營銷、服務、運營、管理一站式智能化解決方案。

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