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大模型語音質檢比傳統(tǒng)質檢強在哪里？

選型指南

2024-07-08 19:32:03

作者：超能AI

閱讀量：734

文章目錄

文章摘要：大模型語音質檢以其全量質檢、智能化程度高、靈活性強、提高人工質檢效率和降低企業(yè)成本等優(yōu)勢，成為企業(yè)客服質檢的新選擇。

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隨著企業(yè)業(yè)務的不斷擴大和客戶服務需求的日益增長，企業(yè)客服質檢面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)質檢方式不僅效率低下，而且難以全面覆蓋所有交互數(shù)據(jù)，導致潛在風險難以發(fā)現(xiàn)。得助·智檢（Insight）作為新一代的智能質檢系統(tǒng)，引入了大模型語音處理技術，為企業(yè)客服質檢帶來了革命性的變化。本文將深入探討企業(yè)客服質檢的痛點、傳統(tǒng)智能質檢與大模型語音質檢的區(qū)別，以及大模型語音質檢的優(yōu)勢。

客服中心提升客服質量的必備手段：客服質檢

質檢覆蓋率低：傳統(tǒng)人工質檢方式由于資源有限，往往只能覆蓋部分通話錄音，導致大量數(shù)據(jù)未被有效分析和利用，存在潛在風險。
效率低下：人工質檢不僅耗時耗力，而且容易出錯，特別是在面對海量數(shù)據(jù)時，難以保證質檢的準確性和及時性。
難以發(fā)現(xiàn)潛在風險：人工質檢往往依賴于質檢人員的經(jīng)驗和主觀判斷，難以發(fā)現(xiàn)一些隱藏的問題和潛在風險。
缺乏數(shù)據(jù)支持：傳統(tǒng)質檢方式缺乏數(shù)據(jù)支持，難以為企業(yè)經(jīng)營決策提供有效的數(shù)據(jù)依據(jù)。

傳統(tǒng)智能質檢 vs 大模型語音質檢

傳統(tǒng)智能質檢：

依賴關鍵詞匹配和簡單的語音轉文本技術，對復雜語義的理解能力有限。
質檢類型相對單一，難以滿足多樣化的質檢需求。
模型優(yōu)化和更新需要專業(yè)人員介入，靈活性差。
大模型語音質檢：
引入ASR（自動語音識別）和NLP（自然語言處理）技術，實現(xiàn)全量智能質檢，覆蓋所有錄音和文本。
支持多種質檢類型，包括關鍵詞質檢、內容語義質檢、SOP話術質檢等，滿足企業(yè)多樣化的質檢需求。
通過大模型訓練和優(yōu)化，自動學習并適應業(yè)務場景變化，無需專業(yè)人員介入。
提供豐富的統(tǒng)計和分析報表，為企業(yè)經(jīng)營決策提供有力的數(shù)據(jù)支持。

大模型語音質檢的優(yōu)勢

全量質檢，風險合規(guī)化：大模型智能質檢系統(tǒng)能夠對所有錄音和文本進行100%全量智能質檢，完全滿足監(jiān)管合規(guī)要求，排除所有潛在風險。這一優(yōu)勢大大提高了企業(yè)的風險防控能力。
智能化程度高：利用ASR和NLP技術，大模型語音質檢系統(tǒng)能夠深入理解通話內容，準確識別關鍵信息和潛在風險點。同時，通過智能分析與決策功能，為企業(yè)提供業(yè)務趨勢分析、咨訴風險分析、客戶滿意度分析等多維度數(shù)據(jù)支持。
靈活性強：大模型語音質檢系統(tǒng)支持多種質檢類型和規(guī)則配置方式，企業(yè)可以根據(jù)自身需求靈活設置質檢規(guī)則。此外，系統(tǒng)還支持在線模型訓練和優(yōu)化功能，自動學習并適應業(yè)務場景變化。
提高人工質檢效率：結合大模型智能檢測定位功能，質檢人員和質檢組長可以快速定位問題點并進行人工復檢。這一方式大大提高了人工質檢的效率和準確性。
降低企業(yè)成本：通過全量智能質檢和人工質檢相結合的方式，大模型語音質檢系統(tǒng)能夠顯著降低企業(yè)的人力成本和管理成本。同時，通過提高質檢覆蓋率和準確性，減少投訴和糾紛的發(fā)生，進一步降低企業(yè)的運營成本。

可見，大模型語音質檢以其全量質檢、智能化程度高、靈活性強、提高人工質檢效率和降低企業(yè)成本等優(yōu)勢，成為企業(yè)客服質檢的新選擇。未來，隨著技術的不斷發(fā)展和完善，大模型語音質檢將在更多領域發(fā)揮重要作用，助力企業(yè)實現(xiàn)高效、合規(guī)的客戶服務管理。