呼叫中心智能質檢系統是具有可變性的，可以針對不同行業、不同場景、不同業務需要來進行質檢模型的制定設計，為企業提供更具有針對性的呼叫中心智能質檢解決方案。

一、呼叫中心質檢痛點

多數呼叫中心質檢痛點主要體現在4個方面：

1、服務態度質檢評估波動：由于一線客服坐席常常面臨著較為枯燥的量化工作，在服務的過程當中容易出現負面情緒和心理壓力，因此在服務態度上的變化起伏較大。過去人工質檢會針對客服的語音語調進行質檢評估。然而這種評估常常包含了個人觀點，難以用統一標準來衡量，這使得客服坐席考核評估面臨著不公平不公正的情況。

2、質檢成本不可控：客服作為服務性行業人員流動性較大，大多數選擇從事客服的都是年齡較小的年輕人，企業花成本進行培訓，年輕人的留存率卻并不高，這使得招聘資本和培訓資本同步提升。值得關注的是因為人員流失較大，想要找到碾子較深且具備質檢能力的質檢作息往往需要支付更高的聘用成本。

3、業務準確度不足：傳統人工質檢的錯誤率相對較高，且無法做到全量質檢，往往會導致一些常見問題隱藏于盲區之中，錯誤一再發生，無法及時糾正。且由于質檢人員可能存在崗位流動，新質檢人員的業務熟練度不足，會直接導致質檢效果下降。

4、工作效率低下：質檢工作人員需要有高度的敏銳性，面對大量的數據要能夠及時捕捉錯誤，然而人工智檢往往存在著抽檢耗時時間長、效率相對低下的情況，這些痛點是沒有辦法及時突破的。

二、呼叫中心智能質檢解決方案

隨著AI技術的不斷深化，呼叫中心智能質檢系統出現在大眾視野當中，擊碎了過去單一人工質檢難以摒棄的痛點，可針對不同場景制定不同的質檢模型，從而提供更貼合企業需求的解決方案。值得關注的是，即便質檢模型不同，底層原理仍是相同的。

1、設定智能規則：在進行質檢模型針對打造的過程當中，首先需要設定智能規則，智能規則的設定需根據行業對話特征點來進行，智能規則一旦設定可通過智能對話分析得出錄音或對話文本，并針對文本內容挖掘相對應的數據信息

2、圖形化規則編輯：呼叫中心智能質檢解決方案當中需要融合更一目了然的圖形列表，這就需要進行圖形化規則編輯，并融合場景需要進行在線測試，可實現邊輸入邊測試，同步調整規則，如此才能夠構建提升效率的解決方案。

3、自學習平臺引入：AI是具備自行學習能力的，優質的呼叫中心智能質檢系統當中應該融合通用模型，還需要根據客戶的需求設計好業務自訓練模型，由此才能夠幫助使用者提高客戶自有業務的識別率。

總結：

技術是推動人類文明發展的關鍵，技術的升級就意味著行業發展的升級。在呼叫中心智能化質檢流程當中，針對場景制定不同的質檢模型，才能夠幫助解決呼叫中心質檢痛點。

合力億捷智能質檢系統基于ASR/NLP/情感模型/數據挖掘等能力支撐，支持在線文本/通話錄音/工單文本等多數據源檢測，提供開放的個性化質檢模型匹配，人工質檢與機器質檢相輔應用，提升質檢準確性和質檢效率。