呼叫中心在各行業不同規模的企業中有著廣泛應用，國內超過千席的呼叫中心不乏少數，呼叫中心之所以在企業中占據著重要的地位，源于客戶服務和電話語音數據。在大數據時代，數據即財富被市場廣泛追逐，而呼叫中心的電話語音數據是企業在經營活動中客戶與企業交互產生的信息資源，包含著客戶需求、喜好、投訴建議等有競爭價值的信息。
然而傳統的呼叫中心語音質檢方式由于其覆蓋率低、人工成本高以及主觀意識強等諸多弊端，使質檢效果差強人意，從而也導致數據價值利用率低，很多有價值的的信息被隱藏起來，而隨著人工智能技術的發展，智能語音質檢不僅有效提高了呼叫中心的質檢效率，同時為企業營銷提供數據支持，重塑了呼叫中心在企業運營中的價值。
極限元的智能語音質檢方案應用了話者分離、語音識別、關鍵詞檢索、情緒分析、語速分析、靜音分析、聲紋識別等核心技術，通過對客服人員靜音時長、語速快慢、情緒好壞等方面檢測，完成其業務能力、應變能力、業務熟練度及親和力的多維度質檢分析。
智能語音質檢的關鍵技術：
話者分離：將“客服”語音和“客戶”語音進行分離，提供針對性分析應用基礎。客服的語音用來做質檢，客戶的語音做數據信息挖掘；
語音識別：全面覆蓋通話語音，準確識別語音內容并轉寫成文本內容，為數據分析提供數據資源；
關鍵詞檢索：針對海量待質檢語音通過指定關鍵詞進行檢索，實現低成本，高效率的質檢目的；
情緒分析：通過分析通話雙方的語氣、語調等信息，識別雙方情緒是否異常，作為判別客服服務質量的重要依據；
語速分析：對客服語速進行檢測，可根據話術，設定完成時間，幫助客服，控制語速快慢，以達到令客戶舒適的應答語速；
靜音分析：對坐席是否及時應答，業務是否熟練、等待時間長短來檢測本次通話有效時長，分析客服業務熟練情況、服務態度等；
聲紋識別：通過分析語音中說話人個性相關特征，來自動識別說話人身份，可以針對銀行、金融行業里的VIP客戶進行個性化服務，也可以對詐騙人員或者黑名單上的人群進行識別；
呼叫中心語音數據量巨大，如金融行業、銀行中心等。單純依靠人工抽檢，會造成有價值的信息流失，同時潛在的風險無法及時發現并規避。通過智能語音質檢，將語音轉化為文本信息，進行關鍵詞檢索抽取，通過對這些文本信息進行統計分析實現以下幾個方面的價值應用：
服務質量提升：代替了傳統人工抽檢率只能達到0.5%-1%，實現通話語音覆蓋率提升至100%，通過對客服人員的語速、情緒、靜音情況的統計分析，建立客觀公正完善的質檢標準，提高服務質量，避免投訴和違規事件發生。
精準化營銷：用數據說話，通過對語音通話信息的全量覆蓋，可以使企業全面掌握并分析用戶行為，精準定位客戶需求、喜好及投訴抱怨，幫助企業優化服務結構，調整企業服務方向，提升用戶體驗。
挖掘價值信息：智能語音質檢能夠有效存儲客服與客戶之間的語音交互數據，通過對語音通話信息的分析，了解客戶關注的內容、產品滿意度及良性反饋等信息，統計分析企業產品在市場中認可度，了解市場趨勢，從而挖掘潛在用戶、競品信息，優化市場營銷策略。
現今，金融、保險、通信、教育等多領域都需要呼叫中心做客戶溝通橋梁，極限元的智能語音質檢方案相較于傳統的質檢方式，不再是單純地以提高質檢效率為目的，而是從洞悉客戶需求，挖掘潛在價值，同時為企業營銷提供強有力的數據支持為目標。未來，極限元將更加專注于智能語音技術的研發與創新，為各行業提供更專業、更全面的解決方案。
