在呼叫中心領域，AI(人工智能)比較早期的應用場景是質檢。通過智能質檢系統，能夠有效降低質檢工作量，釋放人力。巨人網絡通訊2018 Re:View大會指出，前幾年，質檢系統就已產生，但一直沒有得到大規模應用，主要存在語音轉寫準確率和技術門檻兩個基礎問題。針對兩個問題，巨人網絡通訊開發了智能質檢系統，形成一套圖形化的模板生產工具。哪怕沒有技術背景的呼叫中心管理人員，也能快速直觀地生成一套或多套質檢模板。

在眾多智能質檢客戶中，空氣化工是陪伴智能質檢成長起來的早期用戶。以下是空氣化工客服部質檢負責人陸小凌，對智能質檢應用實踐的分享。

提出需求后，巨人網絡通訊給空氣化工設計了“關鍵詞建模”方案，基于錄音分軌技術，能精確區分座席側和客戶側的語音內容并轉寫成文本。質檢人員不需自己聽錄音，只需提前準備好關鍵詞清單，由巨人網絡通訊IT幫忙完成配置。通過配置模型，計算機引擎就可以自動檢測座席或客戶說話內容是否提及關鍵詞，后續人工復核即可，這個質檢結果可以作為客服KPI考核的標準。

在語音質檢方面，空氣化工具體做了兩項檢測，一是服務禁語，每個呼叫中心都有自己的服務禁語，在空氣化工類似于“我不管了，你投訴吧”等推托之詞，甚至一些粗話、臟話都在禁語范圍。一旦檢測到這些禁語，這通錄音就會判定為不合格，座席會被扣分。二是業務推廣，2018年上半年，空氣化工升級微信系統，要求客服在每通錄音里都應進行微信推廣，把“微信”加到關鍵詞模型當中，如果座席側沒有檢測到這個詞，說明座席推廣還不到位。

關鍵詞建模方案運行一段時間后，空氣化工發現只用關鍵詞進行質檢遠遠不夠，所有的質檢都應該流程化。空氣化工的業務涉及到定氣流程、送貨流程和投訴流程等各種場景。客戶來電必定會進入某一特定場景，這就要求座席必須按照特定場景下的規范術語回答，否則錄音也會被判定為不合格。多個部門對業務要求有所不同，需要有不同的質檢模板，這對智能質檢提出了更多需求。不僅能根據業務話術對錄音進行質檢，還要根據不同業務部門設計不同的質檢模板。

于是巨人網絡通訊給出了一個新的方案——“話術建模”，這個模型不僅能通過關鍵詞建模，還能對話術進行配置，支持多種問法、多種回答，可以把公司所有流程下的規范話術都放到話術模型中，系統自動對錄音進行質檢，支持不同業務匹配不同模板。

例如客戶側說了“定氣”這個詞，按照公司要求，整個通話過程中客服要核對三個主要信息：地址、收貨人、收貨人電話。話術模型如果沒有檢測到對應話術，說明座席的服務流程不規范。另外，空氣化工所有的業務都在一個400熱線中，客戶來電之后要先選擇業務類型，再根據客戶進入的隊列去匹配對應的模板。所以，通過話術建模的功能就能滿足空氣化工的質檢需求。

無論是關鍵詞還是話術，都基于識別率。如果一開始就識別不準確，那質檢結果也不能發揮作用，所以空氣化工希望在識別率上做提升。語速快、口音重、行業或公司內部的專有名詞，以及打電話過程中的噪音和電磁干擾，都會對識別率產生直接影響，這需要專門的語音轉寫模型來做語音識別優化。

巨人網絡通訊為空氣化工專門定制一套語音轉寫模型，采用雙軌錄音標注系統，通過模型訓練大幅提升語音識別的準確率。具體從兩個方面進行優化，一是聲學模型，針對的是口音重和語速快的場景，二是語言模型，結合專有名詞和上下文語境進行優化。

通過巨人網絡通訊的智能質檢，空氣化工的語音質檢覆蓋率，從原來人工質檢時的10%，提升到了100%，每通錄音都有質檢結果，人工需要聽錄音耗時減少了60%。客戶滿意度執行率明顯提升，及時發現一些座席服務問題。

和巨人網絡通訊一樣，空氣化工也是以過硬的產品和優質服務贏得客戶的信賴與支持。為了提升服務質量，空氣化工將在人工智能領域持續開展新嘗試，讓技術幫助企業提升服務質量，優化管理效率。