1、人工質(zhì)檢速度存在局限性
人工質(zhì)檢計算能力弱，處理錄音數(shù)據(jù)較慢，滯后性導(dǎo)致質(zhì)檢人員無法快速定位到服務(wù)過程中出現(xiàn)的問題，及時采取補救手段。
2、人工質(zhì)檢抽樣比覆蓋率不足
隨著業(yè)務(wù)量的增加，導(dǎo)致質(zhì)檢人員缺口增加，質(zhì)檢抽樣比度大大下降，導(dǎo)致無法全面了解客戶需求，業(yè)務(wù)價值低。
3、人工質(zhì)檢存在人為判斷誤差
如人工質(zhì)檢受限于員工人情、情緒波動以及工作疲勞等因素的影響，造成了質(zhì)檢標準的不統(tǒng)一，無法保證質(zhì)檢結(jié)果的公平性與公正性。
4、人工質(zhì)檢結(jié)果無法歸類分析
現(xiàn)有的質(zhì)檢結(jié)果信息較單一，無法分類匯總或做類別交叉分析，進行最根本原因分析，更無法形成相對正式的規(guī)劃類數(shù)據(jù)報表。
本期的集時小先生課堂，為大家?guī)砑瘯r智能呼叫中心的主功能之五——智能質(zhì)檢。
1、語音轉(zhuǎn)寫文本
針對電信領(lǐng)域大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練優(yōu)化后的連續(xù)自然語音識別引擎，可講語音轉(zhuǎn)為文本文件，便于搜索與挖掘。
2、話者分離
雙軌錄音，準確分離客服與客戶語音，針對角色進行質(zhì)檢，對于用戶語音進行文本分析。
3、語速檢測
分析出坐席人員說話的平均語速及實時語速，以作為其服務(wù)態(tài)度、熟練程度及服務(wù)質(zhì)量的依據(jù)。
4、關(guān)鍵詞檢測
對于指定語音，根據(jù)預(yù)設(shè)質(zhì)檢詞語，檢測出相應(yīng)位置，可供人工質(zhì)檢人員有目的測聽。
5、靜音檢測
可檢測出坐席未應(yīng)答、冷場、技能不熟練、客戶等待超長等情況。
6、搶話檢測
通過檢測客服與客戶語音的重疊，分析出客服人員服務(wù)質(zhì)量和服務(wù)結(jié)果作為依據(jù)。
7、情緒檢測
通過語音及文本中的各種信息，聲臨其境分析對話者的情緒
8、質(zhì)檢報表
報表詳盡，不同角色報表、整體報表、關(guān)鍵詞報表，可查閱話務(wù)檢測結(jié)果、內(nèi)容結(jié)果等。
集時通訊智能質(zhì)檢將客服質(zhì)檢工作變“聽”為“看”，有效提升質(zhì)檢工作效率、擴大質(zhì)檢覆蓋范圍、有效了解客戶真正的來電意圖，及時洞悉存在的業(yè)務(wù)及服務(wù)問題、發(fā)現(xiàn)客戶需求與商機，在降低運營成本的同時提升服務(wù)質(zhì)量。
