“机器质检+数据分析”如何为企业降本增效？

随着新经济的发展，越来越多的企业对「客户体验」的要求正在提升，传统客服质检的人工抽查方式无法满足需求，AI人工智能在质检领域发挥着越来越大的作用，智能质检产品深度应用到客服管理工作，帮助企业实现质检效率和效果的双重优化、改进客户服务、提升客户体验。

在数字化转型过程中，企业的管理需求也在不断提升。面对应用场景的拓展，客服管理需要更高的质检精度，避免偏差带来的误导；丰富的数据分析维度，辅助管理者洞察数据反映的问题，为业务决策提供支撑。

AI 正在重构客服行业，助力行业进入智能化管理。针对客服质检管理的难题和痛点，沃丰科技GaussMind智能质检依托人工智能、大数据、云计算等核心技术，通过机器进行全量质检，实现自动化、数字化管理；深挖数据价值，进行多维度可视化数据分析，充分把控投诉风险，并能对客服人员的服务进行评分、辅助考核，优化绩效管理，用技术提升客户体验，满足企业降低客服管理成本、提升管理效率的需求，让企业、员工、客户都满意。

机器质检

传统质检通常是指质检员抽取一部分通话、对话数据进行检查，检测坐席在服务过程中是否有违规或非标准话术行为，如骂人、嘲讽、推诿、过度承诺等，以规范坐席人员行为，进而提升客户服务质量。按照行业数据，抽检率只有1%~10%左右，对于部分不重视该流程的公司，抽检率甚至更低。

传统方式下，人工质检存在诸多问题，严重影响客户服务管理价值的实现：

– 质检效率低、成本高：覆盖率低<10%，人力成本高< span=””>；

– 风险预警滞后：客户情绪与真实意图难以掌握，业务风险不可控；

– 质检评价不一致：对质检标准的理解和执行因人而异，受质检员个人素质的影响，难以做到客观一致；

– 质检数据难汇总：不能深入挖掘客户需求，造成丢失销售线索、损失潜在客户。

随着语音识别、自然语言理解、深度学习等AI技术的快速发展，智能质检系统获得了广泛关注。沃丰科技GaussMind智能质检通过自动化机器质检，提升客户服务管理效率。

基于AI能力，沃丰科技GaussMind智能质检具备以下功能价值：

1）质检模型引擎丰富、规则多样、组合方式灵活

多维度设置质检模型，充分满足企业的个性化需求，进一步提升质检能力的丰富程度。

– 话术维度：深刻理解话术内容，指定检测角色、检测范围，支持流程检测；

– 交互维度：静默、抢话、重复话术；

– 特征维度：句长、句式、语速、音量、情绪分析；

– 信息维度：随路数据检测，质检更准确。

2）机器自动化质检+人工抽检，工作更高效、检查更准确

机器人全量质检，可以按照规则自动化完成质检任务，质检人员仅需查看少量问题会话即可完成复检，效率提升超过10倍，同时有效节省大量人力成本。

3）质检准确率高

在语音识别上，沃丰科技采用纠错模型，针对客户业务的专业名词进行纠错，例如汽车行业的滤芯、服务站、汽油、机油等，大大提升了识别的准确率，有利于语义理解更准确。在语义理解上，沃丰科技采用TextCNN、BERT等深度学习模型，基于对业务的理解使用相应规则，充分考虑业务场景、语气、上下文等因素，质检准确率超过90%。此外，在人工抽检的同时，也能够对质检的模型进行训练优化，使质检模型越用越智能，越用越准确，达到「训练反哺」的效果。

数据分析

随着使用的深入，越来越多的企业认识到智能质检系统的价值，同时，也希望借助AI能力搭建自己的客服关键绩效指标体系，对客服人员的工作质量做出检测评估，找到服务中的漏洞，提高客服中心整体的服务水平；并能通过高价值的数据分析，发现业务热点、难点、问题点，为业务运营、组织决策提供参考。

基于业务场景大数据，沃丰科技GaussMind智能质检具备以下数据分析能力：

1）用户画像标签：根据对话内容，分析业务标签、客户情绪、关键词云，了解客户，知己知彼、百战不殆。

2）客服人员画像：有针对性和有侧重的调整管理方式，提升客服的满意度，激发客服的工作热情，以将更好的服务带给客户。

3）业务分析：充分利用客服高价值数据，进行舆情发现、业务分析，及时调整服务策略和业务策略，能够有效辅助经营决策，提高ROI。

4）风险预警：系统全时段持续风控，一旦发现风险点（检测到客户人员出现反问客户、投诉等现象），系统会自动发布预警，通知责任人第一时间进行处理，将潜在风险遏制在萌芽阶段。

双剑合璧

沃丰科技GaussMind智能质检系统已在保险、汽车、电商、奶粉等行业获得了诸多成功实践，知名客户包括得物、金佰利、威马汽车、飞鹤奶粉、伊利奶粉等，有效提升客服管理的智能化程度。

1）提升工作效率，降低人力成本

智能质检通过对语音、文本对话、企业微信会话等客服渠道进行全量质检，质检覆盖率100%、准确率超过90%，降低人工质检成本，实现人力资源高效配置。

2）提升服务质量，降低业务风险

智能质检帮助客服团队提升服务质量，提高品牌满意度；智能挖掘高频问题反馈给业务部门进行优化改进，降低客户投诉率。

3）通过数据分析找到更多线索，促进企业增长

质检过程中的数据分析，能够及时发现客户对产品的好评，并反馈给运营部门，推进产品的销售提升。