延慶區語音網路營銷質檢

1. 語音質檢分析技術在金融，保險領域如何得到重用

其實質檢這個崗位在很多行業都有，以人工的形式去判定流程是否規范、工作的結果是否合規等等。客服行業也存在質檢，人工客服完成一批會話應答之後，需要通過質檢來對語音進行審核，對通話中的情緒問題、話術問題等進行判定，從而幫助客服工作流程更加規范。
之前實際接觸過保險行業的客服語音質檢，有時候為了查出一個小錯誤，需要投入大量的時間和人力，調聽大段的語音，費時費力，效率很低。
後來，我們公司用了中金智匯的一款人工智慧語音質檢產品，引入了機器人來幫我們做客服語音質檢。機器人質檢的過程中，大體上涉及到兩個階段，先聽、再分辨，先要聽懂客服坐席和客戶在電話中說的內容，再利用語音分析技術去分辨這個回答是否錯誤、語音語調是否不當。通過人工智慧質檢，無論是效率還是准確率上都有了很大提升。

2. 客服語音一般怎麼質檢

先說說語音質檢。曾經接觸過傳統的語音質檢，一般客服團隊會安排專門的客服質檢同事，去一例一例的聽客服坐席通話的錄音，通過人工去辨別通話中是否存在回答模糊不清、情緒不當、反映不及時等情況，以這種人工的形式來進行質檢，效率非常低，也會佔用很大的人力成本。
後來，團隊的一些同事因為對人工智慧有關注，了解到已經可以利用AI和大數據分析技術來做智能質檢，能節省大量的人力成本和運營成本。

智能語音質檢，一般在對語音進行識別、對語言含義進行分析的基礎上，利用大數據處理技術來對語音通話進行全方位的質檢管理。另外，與人工質檢不同的是，通過人工智慧的力量，可以對大批量的語音進行自動化檢測，而且也有效避免了人工質檢過程中可能出現的偏差與遺漏。在引入了系統之後，確實能夠明顯感受到，在質檢速度和質檢准確度上都有了一個明顯的提升，這對於運營的安全性、成本的降低都是十分有幫助的。

3. 語音智能質檢真的會代替人工質檢嗎目前的發展趨勢是怎樣的擔心自己以後會沒工作啊

語音智能質檢肯定是將來的一個大方向，畢竟人工質檢對大體量的語音數據不能做到100%質檢，效率很低。這周剛好聽了一個演講說了智能質檢的大趨勢，感覺肯定不會完全取代人工的，即使是智能質檢還得用人工查看分析報告，總結相應的問題呀，人工智慧肯定會取代一些人類的工作，但是樓主不用太過擔心。

4. 現在電話客服系統比較頭疼的質檢問題，有沒有那種節省人力帶語音轉換的質檢功能

質檢現在有自動質檢的功能，自動質檢通過一些構建的規則，對一些咨詢的case做一下提前的質檢處理，幫助企業減少問題投訴。至於產品的話，你可以搜索下智慧客服魔方，也許是你想要的內容

5. 企業內部如何對網路營銷做質檢監控

看轉化率，性價比。比如同樣的人，別人接100個客戶，能成交50個客戶，而別人只能成交20個，這個是一方面，另外一方面考核持續跟蹤，產生的利潤，具體情況等等。

6. 傳統語音質檢工作效率真的很低，如何改善目前現狀

語音智能質檢肯定是將來的一個大方向，畢竟想你說的人工質檢對大體量的語音數據不能做到100%質檢，效率很低。建議採用中金大數據語音分析技術平台做語音智能質檢及後期數據分析的內容，可以減輕質檢員工的工作量，同時能達到縮減成本的目的，有效提高質檢人員的工作效率。

7. 語音質檢好的都有哪些

目前國內智能語音質檢基本上是先將錄音轉成文本，再對文本進行分析判斷，之後生成質檢數據，深入挖掘數據價值。

判斷智能語音質檢系統好不好主要看這個系統的技術支撐是否先進、有效，同時還要看服務商提供的服務是否完善，是否能夠讓企業無後顧之憂。

就技術而言，ASR（語音識別）技術是否先進，相關檢測技術（例如關鍵字和正則檢測、靜音檢測、搶話檢測、通話時長檢測、語速檢測、語義檢測、情緒檢測等）是否完善，檢測模型搭建技術是否過關，質檢數據的生成是否快速、准確等都會影響企業對質檢系統是否好用的判斷。

就服務而言，提供智能語音質檢系統的服務商是否在多個行業有落地實踐，是否積累了豐富的經驗，是否能夠針對不同的場景、行業快速給出個性化的解決方案，提供的售後服務是否到位等等，都是企業在選擇智能語音質檢系統時必須考慮的問題。

所以說如果服務商所提供的智能語音質檢系統在質檢的每個環節都具有強有力的技術支撐和完善的服務，那麼這個智能語音質檢系統就是好用的。

8. 電話網路營銷團隊必須要有質檢員嗎

質檢員只用在有實物產品的地方！

9. 利用大數據分析語音質檢的優勢在哪

大數據分析語音質檢可以提升質檢分析的精準度，另外，當呼叫中心日電話呼出量和呼入量達到上百G甚至更大體量時，必將伴隨一些技術問題的出現及人工無法解決的情況。呼叫中心不僅對大批量的語音進行檢查，而且希望在最短時間內對導出結果進行二次分析統計，這就是由數據規模增大帶來的技術問題。若沒有依託於底層大數據平台，很難快速准確的對大體量數據進行運轉處理，這也是中金數據語音分析雲不同於行業內利用單機或集群的方式處理語音數據的優勢所在。