3 智能質檢的價值

這里我們通過與某公司客服部門的合作來舉例:

3.1 全量的質檢檢查

通過質檢任務對語音以及文本工單進行全量質檢,將質檢的覆蓋率提高到了百分之百,而使用前人工質檢的覆蓋率僅為0.5%。因為機器不知道疲憊,可以將所有的通話以及文本對話都進行質檢,判斷客服是否存在違規(guī)行為。

3.2 通過全量檢查,對通話進行質量檢查,找出高頻問題,推動業(yè)務解決問題

在對通話進行質檢的過程中我們發(fā)現客戶投訴的高頻問題主要集中在如何退訂資源以及如何進行賬號的權限設置,通過這些高頻問題再反哺給業(yè)務優(yōu)化設計實現,有效降低了客戶投訴率。

3.3 通過質量檢查對客服的服務質量進行評價,幫助客服提升服務質量,最終提高用戶對客服的滿意度

在以前的人工質檢過程中,統(tǒng)計非常不全面。在全量質檢中,我們有效的發(fā)現了客服缺乏的知識,幫助客服提升服務質量,提升了客服的滿意度。

3.4 通過海量的檢查,累計優(yōu)秀的對話案例,用于日后客服培訓時所使用的材料

通過全量的質檢,我們將一些表現好的客服與客戶通話記錄整理出來,脫敏之后形成客服培訓材料,有效降低了新客服接入的培訓時間。同時,通過模擬的方式,對客服進行測試,減少了訓練成本。

3.5 通過質檢中的熱點問題找到用戶潛在需求,提升產品完整性

在質檢中,我們發(fā)現客戶經常找不到我們活動的入口以及如何退換貨。在版本迭代過程中,我們對頁面進行了重新設計。

3.6 通過質檢找到營銷線索,促進企業(yè)服務增長

我們有一部分的對外銷售業(yè)務,我們在質檢過程中發(fā)現,有很多用戶因為疫情在家的原因對平板電腦的需求很大。智能質檢系統(tǒng)及時反饋給供應鏈,促使其加大了對平板電腦的推銷,有效提升了銷售額。

華為云如何用AI賦能質檢

4.1 通過NLP能力使用規(guī)則賦能質檢

我們依托于華為云對話機器人服務,通過我們過往在智能問答機器人以及任務型對話機器人等多個對話場景的實踐經驗,為質檢提供情緒檢測,詞向量相似度檢測,靜默檢測,

打斷檢測以及上下文重復檢測等規(guī)則將質檢需求進行量化。通過情感模型,聲學模型以及檢索模型來輔助質檢。通過全量的質檢,讓AI輔助質檢人員進行質檢,避免了前述提到人工質檢中的低效問題。

4.2 通過ASR能力讓質檢員從聽變?yōu)闉g覽

ASR即自動語音識別技術(Automatic Speech

Recognition)是一種將人的語音轉換為文本的技術。人工質檢中,質檢員需要聽大量錄音,而聽的效率遠遠低于看文字的效率,通過華為云提供的ASR能力對錄音文件進行識別轉寫,質檢人員只需要查看轉寫并復核過的質檢文件即可,大幅度提升質檢效率。

4.3 更加客觀的對客服人員進行打分

全量質檢改變了過往的抽查,通過定時任務與報表,讓業(yè)務方對客服違規(guī)情況進行瀏覽,能夠全面反映客服服務中存在的問題。

4.4 提升質檢業(yè)務的價值

通過AI解放了質檢員,變身為復核員, 從質檢結果中獲取過往發(fā)現不到的問題,提升業(yè)務的價值。結合公司業(yè)務情況,輸出報告,規(guī)避潛在風險!

看了這么多,沒記住?沒關系,小編幫你來總結

5 如何使用華為云智能質檢服務

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