客服中央传统人工质检属于事后管理，核心目的在于监控坐席做事质量，以此来优化改进做事策略，提升整体的做事效果。
但是随着业务繁芜度的提高，做事哀求的提高，传统的人工质检也存在诸多劣势。

1. 坐席问题创造难，内部投诉居高不下

人工抽检依赖于质检员一通通的听取录音、查看文本，整体抽检率非常低，大型呼叫中央，抽检比例不敷1%，导致坐席作业问题的创造机会有限，客户投诉量高。

2. 坐席水平提升难，案例沉淀、培训需求无数据支撑

坐席做事水平提升紧张来源于培训，而培训需求来源一是业务线提出，二是培训师主动创造，两者均缺少客不雅观数据支撑和坐席差异化培训，且培训师在制作培训课程时，存在案例网络难、耗时长等痛点。

3. 客户数据运用难，未赋能到产品优化、策略调度

呼叫中央日积月累的客户原始通话、会话数据量级特殊大，但这些客户数据未能得到充分挖掘、剖析、运用。

随着人工智能、大数据技能的发展，以上的问题也逐渐得到办理。
下文笔者将结合个人的实际项目产品履历，先容客服智能质检产品培植方案。

一、智能质检系统流程

当前企业客服中央紧张做事渠道分为电话、在线两种，个中电话录音须要先通过语音识别（ASR）技能转译成文本数据。

全体智能质检系统主流程紧张包含全量数据智能质检跑批、人工抽检复核、坐席复议三个环节，如下：

根据系统用户角色，可以再细分拆解系统的细流程，如下：

二、智能质检产品架构

结合实际项目履历、市场调研，设计如下的产品架构，从原始数据的接入，到质检结果数据的输出运用，形成完全闭环。

三、智能质检产品功能模块

结合产品方案方案，落地到智能质检产品功能模块，包含规则管理、任务管理、质检作业、质检结果、案例管理、数据挖掘六大模块，下面分别就里面功能进行解释。

1. 规则管理

规则管理系统是产品中的核心模块，它卖力配置和管理业务质检点的模型规则。
通过这个模块，管理员可以灵巧地定义关键词规则、正则表达式规则、流程质检规则、语义理解规则和做事质量规则，从而确保坐席的做事质量符合业务哀求。

同时，系统还支持规则的组合配置、质检评分模板的配置，以及面向工具（客户/坐席）的分值设置（加分/减分），为产品供应全面的质检和评分功能。

2. 任务管理

任务管理系统是产品中的核心组件，卖力智能质检任务、人工抽检任务和专项质检任务的配置与管理。
该模块通过灵巧的任务配置，实现对话务数据的抽取、质检条件的设置、评分模板的关联以及质检任务的分配，确保质检过程的高效与准确。

3. 质检作业

质检作业模块是任务管理系统的核心组成部分，它专为质检员设计，用于实行日常的抽检作业。
该模块供应了质检员个人中央的任务清单，以及一个功能丰富的作业页面，支持质检员听取录音、查看转译文本、质检规则评分等操作。

4. 质检结果

质检结果模块是系统中用于展示质检完成结果数据的核心组件。
该模块供应了个人情形汇总、小组情形汇总和业务线情形汇总的视图，并支持查看明细结果。
此外，坐席可以针对个人质检明细结果发起申说复议，并填写复议内容，系统将复议任务会旋转到质检员的任务列表中。
质检结果的展示也须要结合业务实际需求进行定制化开拓。

5. 案例管理

案例管理模块是质检系统中的赋能工具，专门用于网络、整理、展示质检员提交的正向和负向案例。
这些案例旨在帮助坐席职员通过学习和剖析，提升做事质量，减少缺点，增强客户满意度。
案例管理模块将供应一个集中的学习平台，方便坐席随时查看和学习案例。

6. 数据挖掘

在智能质检的赋能下，数据挖掘成为了一个强有力的工具，它能够帮助企业从大量的质检数据中提炼出有代价的信息。
通过结合智能质检策略中的功能设置，我们可以设置干系的规则，从而输出多种结果，如客户声音挖掘、精良话术挖掘、舆情监测以及热词剖析等。
这些输出不仅有助于提升企业的做事质量，还能够为做事策略供应有力的数据支持。

以上为智能质检系统应具备的基本功能模块，当然其向下还有很多细的功能点，在此不做详细解释，可留言磋商。

结束语

文章大略先容了一个客服智能质检系统搭建的产品方案、流程设计、系统功能，个中在功能上向下细化还有很多值得磋商的，欢迎大家留言磋商。

末了，关于智能质检系统，笔者认为不应该只是局限于质检这一个场景，系统中已经有大量的客户原始通话数据，可以做很多数据的挖掘剖析，来助力企业的经营，是非常值得深入研究的。

本文由 @菜鸟店小二 原创发布于大家都是产品经理，未经容许，禁止转载

题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议

该文不雅观点仅代表作者本人，大家都是产品经理平台仅供应信息存储空间做事。