得助智能：94％的客户因为客户服务质量问题流失，呼叫质检很关键

客服人员的解答质量和效率会直接影响到用户后续对产品的使用。国际权威机构调查表明67%的客户会因为服务质量不满意而投诉，94%的客户会因为客户服务质量问题而流失，若采取有效的措施解决客户投诉问题则可挽回75%的客户，而吸引一个新客户是维护一个老客户花费的6倍。

为了提高客服效率和质量，客服中心会对客服电话录音进行人工质检。通过对客服电话录音进行分析、跟踪，可以发现问题，并制定相应的改善计划，以提升服务水平。但人工质检的效率比较低，单个工作人员差不多一天可以质检70-80通客服录音，如果客服接听数量较大，则很难覆盖所有坐席录音。

随着大数据、人工智能和语音识别技术的发展，智能质检逐步取代人工质检。通过智能质检，精准锁定问题语音，大幅提升质检覆盖率和工作效率，确保质检结果的客观性，帮助企业挖掘数据价值。

另外，通过智能质检，对客服录音进行自动筛选，发现客服中存在的质量问题，进而优化客户服务策略，提高客服人员的专业服务能力，改善客户服务体验，提升客户满意度。

智能质检功能：

1、文本、语音数据全量质检

对海量语音数据进行全方位、多角度的深入挖掘和分析，帮助企业深入了解客户的需求。

促进人工服务的质量和效率的提升，拓展和增强自助服务手段，全面改善用户体验。

2、高灵活度质检模型和质检规则

支持自定义建立需要分析的业务类型、关注热点等标签。

确定语言文本内容的对象，生成相应的分析模型，实现对录音多条件过滤筛选。

3、全方位数据分析结果反馈

针对分析录音对话内容、客户相关信息数据，对客户打标。

相关信息进行热词分析与关联分析，呈现客户画像结果信息。

数据聚类及报表统计。

4、自有智能引擎，可支持模型持续优化

自有性能指标处于行业领先的6大引擎：语音识别引擎、关键词识别引擎、场景分割引擎、静音检测引擎、语义理解引擎、情绪分析引擎。

跟随业务发展进行持续性模型优化，不断提升、保障模型的高可用性。

智能质检主要通过自动语言识别（ASR）、自然语言处理（NLP）等技术，实现对于语音录音的监测、评价及控制。通过数据采集（转化+整合）及分析，最终实现对语音的自动评分、自动标签分类、关键词/敏感信息告警、趋势统计分析、质检任务管理等。能够准确分析客户以及坐席个性化行为特征，发掘客户潜在需求，同时进行热点分析、聚类分析、分类分析等，是呼叫中心质检人员发现问题的能力大幅提升，最大程度挖掘录音价值。