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常見的三種語音質檢方式優缺點對比

在生活中，當我們需要尋求人工客服幫助時，經常能在通話時聽到： “您好，為保證我們的服務質量，您的電話可能會被錄音”，給人的感覺就像自己在被監視一般。那么為什么呼叫中心的電話會被錄音呢，主要是電話錄音能夠拿出來被質檢，通過質檢能夠有效的保證呼叫中心的服務質量。

如果將呼叫中心比做一個工廠，那么通話的內容就是呼叫中心生產的產品，而呼叫中心的錄音被質檢，就是為了保障呼叫中心服務質量的一道程序，唯一的不同是呼叫中心的質檢有可能是抽檢。很多人會問，呼叫中心為什么會是抽檢而不是全部的錄音都被質檢呢？這中間主要的原因就是成本因素，但是到今天隨著人工語音智能質檢的出現，這個問題正在逐步的被解決。

常見的三種語音質檢方式優缺點對比
接下來，我們通過文章給大家簡單的介紹幾種質檢方式的優缺點。

1、人工智能語音質檢

人工智能語音質檢到底是怎樣質檢的呢？首先人工語音機器人能夠在客服代表與客戶交流過程中，通過語音識別系統將語音轉化成為文字，并可以實現100%的質檢覆蓋。當然，強大的語音機器人可以實現對俚語、小語種的識別，再也不擔心質檢員聽不懂方言了。將錄音識別成文字后，通過企業前期錄入系統中間的關鍵詞、業務關鍵點、流程備注、話語重復次數要求等業務模型和服務模型要求對話務員進行業務質檢。同時人工智能語音質檢能夠通過字數（字數/時間）、音量、聲道、波動次數、通話靜默檢測客服代表的服務質量水平及情緒變化情況。通過聲紋識別的方式區分服務場景，人工智能語音質檢能對分客服與客戶的對話進行場景分割，以此來進行數據分析（話務員部分用來質檢、客戶部分用來進行數據分析：比如營銷政策或者客戶需求分析等等）。

優點：質檢效能高、質檢覆蓋率高、質檢結果公平、可同頻質檢并在線提醒客戶代表、分析報告數據可實時查看、節約人力成本等。

缺點：前期投入成本高（一般小型企業難以承擔）、數據庫數據巨大、建模麻煩（比如歡迎語需要有歡迎語的質檢模型、不同的產品需要有不同產品的質檢模型等）、語意需要持續更新、機器人質檢無法考慮通話背景（如客服代表插話是否是溝通需要就很難通過機器人進行判別）、運用率較低。

適用范圍：通用，但專題質檢（如FCR分析等等）建議質檢員還是人工聽取錄音比較好

2、同屏語音質檢

同屏語音質檢指的是質檢員能夠通過系統，對話務員進行實時質檢，并且能夠通過系統管理看到話務員直接的操作界面，并將質檢結構直接記錄與系統，用于數據分析。

優點：發現問題，解決問題迅速。能夠迅速發現服務過程中的流程、人員、業務與客戶期望質檢的差距，并能及時提醒客服代表的差錯并及時進行處理。

缺點：質檢結果準確度不高，錄音樣本抽取不一定科學，適用范圍小，質檢員工作壓力大等。

適應范圍：特殊質檢（如持續滿意度底下的員工）以及新員工質檢。

3、傳統后置錄音質檢

該質檢方式是目前大部分的呼叫中心在運用的質檢方式，主要是通過后期質檢員在線傾聽客服代表錄音的方式進行，將錄音結果登記于表格之中并將表格進行數據分析，同樣該質檢的方式也有他的優缺點：

優點：客服反復聽取錄音、能有效發現服務存在的問題、一般而言質檢結果的準確性更高、使用普遍性高、成熟度高、技術壁壘低、前期投入低等。

缺點：發現問題的時效性較差、無法第一時間直接處理服務過程中存在的問題、質檢工作量大、效率低且覆蓋率低，難以有效評價整體服務質量等。

適應范圍：日常質檢或專題質檢。

以上三種為呼叫中心主要的語音質檢方式，具體的優缺點與運用各位可以根據自己呼叫中心的特點進行甄別運用。在AI技術日漸強大的今天，很多質檢都已經能夠通過人工智能實現，這不僅僅是時代的推動作用，也是呼叫中心從傳統行業轉向智能化的趨勢。

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常見的三種語音質檢方式優缺點對比