呼叫中心智能质检系统是具有可变性的，可以针对不同行业、不同场景、不同业务需要来进行质检模型的制定设计，为企业提供更具有针对性的呼叫中心智能质检解决方案。
一、呼叫中心质检痛点
多数呼叫中心质检痛点主要体现在4个方面：
1、服务态度质检评估波动：由于一线客服坐席常常面临着较为枯燥的量化工作，在服务的过程当中容易出现负面情绪和心理压力，因此在服务态度上的变化起伏较大。过去人工质检会针对客服的语音语调进行质检评估。然而这种评估常常包含了个人观点，难以用统一标准来衡量，这使得客服坐席考核评估面临着不公平不公正的情况。
2、质检成本不可控：客服作为服务性行业人员流动性较大，大多数选择从事客服的都是年龄较小的年轻人，企业花成本进行培训，年轻人的留存率却并不高，这使得招聘资本和培训资本同步提升。值得关注的是因为人员流失较大，想要找到碾子较深且具备质检能力的质检作息往往需要支付更高的聘用成本。
3、业务准确度不足：传统人工质检的错误率相对较高，且无法做到全量质检，往往会导致一些常见问题隐藏于盲区之中，错误一再发生，无法及时纠正。且由于质检人员可能存在岗位流动，新质检人员的业务熟练度不足，会直接导致质检效果下降。
4、工作效率低下：质检工作人员需要有高度的敏锐性，面对大量的数据要能够及时捕捉错误，然而人工智检往往存在着抽检耗时时间长、效率相对低下的情况，这些痛点是没有办法及时突破的。
二、呼叫中心智能质检解决方案
随着AI技术的不断深化，呼叫中心智能质检系统出现在大众视野当中，击碎了过去单一人工质检难以摒弃的痛点，可针对不同场景制定不同的质检模型，从而提供更贴合企业需求的解决方案。值得关注的是，即便质检模型不同，底层原理仍是相同的。
1、设定智能规则：在进行质检模型针对打造的过程当中，首先需要设定智能规则，智能规则的设定需根据行业对话特征点来进行，智能规则一旦设定可通过智能对话分析得出录音或对话文本，并针对文本内容挖掘相对应的数据信息
2、图形化规则编辑：呼叫中心智能质检解决方案当中需要融合更一目了然的图形列表，这就需要进行图形化规则编辑，并融合场景需要进行在线测试，可实现边输入边测试，同步调整规则，如此才能够构建提升效率的解决方案。
3、自学习平台引入：AI是具备自行学习能力的，优质的呼叫中心智能质检系统当中应该融合通用模型，还需要根据客户的需求设计好业务自训练模型，由此才能够帮助使用者提高客户自有业务的识别率。
总结：
技术是推动人类文明发展的关键，技术的升级就意味着行业发展的升级。在呼叫中心智能化质检流程当中，针对场景制定不同的质检模型，才能够帮助解决呼叫中心质检痛点。
合力亿捷智能质检系统基于ASR/NLP/情感模型/数据挖掘等能力支撑，支持在线文本/通话录音/工单文本等多数据源检测，提供开放的个性化质检模型匹配，人工质检与机器质检相辅应用，提升质检准确性和质检效率。
