样品快速质检费用标准

智能质检的流程通常是先将录音转化为文本，然后系统基于自然语言处理技术进行关键词对比、标准话术的语义对比、规则逻辑（语速、时间相隔、字数、上下文等）等对文本文件进行分析判断。智能质检基于先进的ASR、NLP、知识图谱等AI技术所构建。在语音识别方面，智能质检采用国内的LC-BLSTM-DNN/LFR-DFSMN混合模型，相对传统方法降低了30%的错误率。LFR解码技术，将解码速率提高3倍以上，针对特定的领域定制专属模型，识别效果大化。智能质检支持关键字和正则检测、静音检测、抢话检测、通话时长检测、语速检测、语义检测、情绪检测等，可以从多个维度对客服工作进行质检。工业AI质检表面缺陷检测能够寻找质量薄弱环节，降低产品质量波动，形成生产和质量提升的闭环控制。样品快速质检费用标准

智能质检应用场景：1.互联网场景。两类业务，多项子业务都需要质检，每天语音数据量巨大，人工质检只能发现很少的问题，无法挖掘语音中存在的价值信息，支持单轨、双轨录音处理，支持时长、较终意图、情感、肯定意图、否定意图、情感意图、情感词、肯定词、否定词、识别结果、识别结果分词、话术标准评分、和分析雷达图等。2.催收场景。人工质检率低，需要实现客服坐席的实施质检，每天语音数据量巨大，人工质检只能发现很少的问题，需要对里面的脏话进行实时掐断。智能质检支持各种词性学习、如分词、肯定成、脏词、热词、TTS词、等词库在线维护与管理。样品快速质检费用标准影响AI质检技术价格的因素是什么?

智能质检应用于我们生活中的方方面面，那么智能质检是如何工作的呢？1、关键词检测。关键词检测主要是针对敏感词和违禁词等需要注意的字眼，关键词都是根据公司的不同要求来设置，如果在通话内容或者在线会话中发现了关键词，系统可以快速识别并在后台提醒相关人员，避免下次再出现此种情况，提高通话或者会话的质量。2、情绪识别情绪识别是人工智能与质检结合的特点之一，通过分析坐席人员的语气语调来判断坐席的情绪波动情况，例如坐席语气是否积极，情绪是否饱满等，情绪识别一般在客服工作比重大的公司较为常见，目前人工智能技术可以判断相对极端的情绪，轻微的还需要技术的不断更新与优化。

智能质检方案优势：1.全覆盖。智能质检解决方案全方面覆盖人工客服与用户的每一次对话，全覆盖，无遗漏。依托强大的人工智能技术和云计算能力加持，智能质检颠覆传统人工质检模式，实现语音数据自动化全量质检。2.低成本。智能质检解决方案自动分析人工客服对话内容，节约大量的人工成本。传统的人工质检，实行按比例抽检的方式，工作量和人工成本居高不下，企业面临话务量增多喜忧参半的局面。话务量越多，商机挖掘性就越强，但与此同时企业需要投入的人力财力就越大。自建智能质检系统，企业初期的投入和后续的维护成本很高，且系统的配套升级难以与业务需求保持一致。集成的AI质检管理系统可通过追踪和分析问题的复发来帮助组织识别和缓解长期的系统性风险。

智能质检可以做到100%全量质检，而且标准客观，质检效率大幅增加，这样就在提高质检效果的同时，有效降低银行客服中心的人力成本。而且，大部分智能质检产品都可以实现实时质检，可随时监测客服工作状况，发现违规操作时及时提醒客服，降低客诉风险。对于管理者来说，通过智能质检可以对客服中心“运筹帷幄”之中，能够全方面了解客服人员工作状况，在进行人员和资源配置时，就更加客观和高效，并可以根据质检数据开展针对性培训，提升客服服务水平。质检作为管控服务质量的重要环节，它的优化和更迭迫在眉睫，我们可以使用智能质检开启全新的质检模式。样品快速质检费用标准

我们在使用AI质检技术的时候，要注意好很多细节，例如使用频率等。样品快速质检费用标准

现今越来越多的企业开始关注语音数据中隐藏着的巨大、可挖掘的商业价值，中金数据更是提前关注到客户的真正需求，利用自身得天独厚的数据中心资源优势，先于行业竞争者提供以大数据架构为基础的关键技术平台，为金融行业呼叫中心提供大数据分析应用的业务价值，同时协助呼叫中心客服质检人员预测业务热点趋势，发现潜在客户，有针对性的进行产品推荐及业务投放，获得更加准确高效的营销效果，提高销售线索的转化率、实现质检部门真正的价值所在！“质检的目的是找到客服的问题的根源，通过建立质检规则和模型，配合相应的大数据分析技术进行分析统计，减少客户投诉率，提高客户满意度，提升客户体验的过程！”样品快速质检费用标准