一直以來(lái)，服務(wù)質(zhì)檢的工作方式以人工抽查為主，形式上主要依靠質(zhì)檢客服聽(tīng)錄音、看記錄并結(jié)合自己的專(zhuān)業(yè)判斷來(lái)進(jìn)行合規(guī)性檢測(cè)。在目前業(yè)務(wù)量越來(lái)越大的情況下，傳統(tǒng)的質(zhì)檢方式的弊端越來(lái)越明顯的暴露出來(lái)：

　　覆蓋率。目前行業(yè)的抽檢比例大概在1-2%，這個(gè)比例意味著大量的工作錄音被忽略了，這其中隱藏的價(jià)值或者風(fēng)險(xiǎn)并沒(méi)有被有效地發(fā)掘出來(lái)；

　　業(yè)務(wù)價(jià)值。由于覆蓋率比較低，無(wú)法對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合分析，無(wú)法準(zhǔn)確把握客戶(hù)需求抓住商機(jī)，質(zhì)檢客服的業(yè)務(wù)價(jià)值被局限在合規(guī)性檢查這一狹小的領(lǐng)域；

　　質(zhì)檢延時(shí)。人工質(zhì)檢一般是第二天甚至更晚對(duì)前一天發(fā)生的語(yǔ)音進(jìn)行抽檢，這種事后定期抽檢的方式無(wú)法在事件發(fā)生的第一時(shí)間定位到問(wèn)題，更無(wú)法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行及時(shí)應(yīng)對(duì)；

　　工作效率。質(zhì)檢客服針對(duì)每一通隨機(jī)選擇的電話(huà)，往往都需要反復(fù)進(jìn)行復(fù)聽(tīng)，導(dǎo)致效率低下，且在工作時(shí)間內(nèi)發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題有限；

　　質(zhì)檢標(biāo)準(zhǔn)。人工抽檢受限于對(duì)業(yè)務(wù)的認(rèn)知，不同的人對(duì)事件的判斷，往往會(huì)有不同的結(jié)論，甚至相同的人在不同時(shí)間對(duì)同一事件的看法也會(huì)發(fā)生改變，這都造成了標(biāo)準(zhǔn)上的不統(tǒng)一；

　　質(zhì)檢成本。質(zhì)檢工作重復(fù)性高，任務(wù)繁重，隨著業(yè)務(wù)量的增加，在保證抽檢比例的情況下，公司需要投入大量的人力物力來(lái)滿(mǎn)足質(zhì)檢的需要。

　　根據(jù)以上傳統(tǒng)質(zhì)檢形式的工作現(xiàn)狀，一個(gè)新的智能質(zhì)檢工作平臺(tái)就變成迫切的需求，這個(gè)平臺(tái)需要能夠?qū)崿F(xiàn)全量自動(dòng)化的質(zhì)檢；能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)實(shí)時(shí)或者批量地輸出質(zhì)檢結(jié)果；能夠有效提升質(zhì)檢客服的工作效率；促成質(zhì)檢客服的價(jià)值升級(jí)；能夠顯著降低企業(yè)成本。如圖1：

　　隨著云計(jì)算、人工智能技術(shù)的發(fā)展，以智能語(yǔ)音識(shí)別（ASR）、自然語(yǔ)言處理（NLP）、大數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的應(yīng)用為代表，智能質(zhì)檢產(chǎn)品被催生出來(lái)。阿里云智能質(zhì)檢產(chǎn)品—智能對(duì)話(huà)分析服務(wù)（SCA，以下簡(jiǎn)稱(chēng)SCA），就是其中的典型代表。

　　SCA可以實(shí)時(shí)或離線地將海量錄音數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為文本，實(shí)現(xiàn)了對(duì)語(yǔ)音文件的100%全覆蓋，大幅降低了人工質(zhì)檢成本，通過(guò)對(duì)文本的分析和數(shù)據(jù)挖掘，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)合規(guī)的檢查、風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警、趨勢(shì)的分析、商機(jī)的挖掘等。其典型應(yīng)用場(chǎng)景如下：

　　合規(guī)性檢測(cè)

　　對(duì)服務(wù)的合規(guī)性檢測(cè)是人工質(zhì)檢日常的主要工作，智能質(zhì)檢系統(tǒng)通過(guò)設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程、標(biāo)準(zhǔn)話(huà)術(shù)、服務(wù)禁語(yǔ)等，判斷客服人員是否存在不符合規(guī)定流程、違規(guī)用語(yǔ)、泄露公司機(jī)密等行為；通過(guò)判斷上下文，理解用戶(hù)的意愿是否得到合理的滿(mǎn)足；通過(guò)匹配標(biāo)準(zhǔn)知識(shí)庫(kù)，判斷用戶(hù)的問(wèn)題是否得到正確的解答。

　　顯而易見(jiàn)的是，對(duì)合規(guī)性的檢測(cè)，尤其是對(duì)客服標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程、問(wèn)題解答的質(zhì)檢，僅僅使用關(guān)鍵詞是無(wú)法達(dá)到目的的，真正有價(jià)值的，是能夠理解上下文、匹配作業(yè)流程、命中交互場(chǎng)景的智能質(zhì)檢工具。

　　企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理

　　根據(jù)統(tǒng)計(jì)，一通服務(wù)電話(huà)下來(lái)，當(dāng)客戶(hù)有好的體驗(yàn)時(shí)，會(huì)告訴其他五個(gè)客戶(hù)，但是一個(gè)不好的體驗(yàn)，卻可能告訴其他二十個(gè)客戶(hù)，而在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，微博、微信的使用使得口碑傳播的速度更加快。因此對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)，監(jiān)控客戶(hù)的情緒變化，分析客戶(hù)的滿(mǎn)意度，發(fā)現(xiàn)客戶(hù)反應(yīng)中蘊(yùn)含的輿情風(fēng)險(xiǎn)，成為客服體系必須重視并加以解決的工作。

　　智能質(zhì)檢系統(tǒng)通過(guò)檢測(cè)電話(huà)靜音、客戶(hù)語(yǔ)速變化、情緒波動(dòng)，及時(shí)判斷客戶(hù)的情緒變化，幫助客服檢員發(fā)現(xiàn)通話(huà)中的輿情風(fēng)險(xiǎn)。

　　商業(yè)機(jī)會(huì)挖掘

　　質(zhì)檢過(guò)程中，通過(guò)對(duì)客服大數(shù)據(jù)的分析和挖掘，能夠有效地分析客戶(hù)需求，挖掘商業(yè)機(jī)會(huì)和金融服務(wù)的潛力。例如客戶(hù)關(guān)注的業(yè)務(wù)熱點(diǎn)、客戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的反饋、客戶(hù)未被滿(mǎn)足的需求等，這些都蘊(yùn)含著新的產(chǎn)品機(jī)會(huì)和銷(xiāo)售機(jī)會(huì)。

　　質(zhì)檢系統(tǒng)與企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)的深度集成后，可以建立用戶(hù)的反饋記錄、購(gòu)買(mǎi)記錄、興趣鏈等，通過(guò)建立用戶(hù)畫(huà)像，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。

　　數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析

　　智能質(zhì)檢系統(tǒng)是個(gè)大數(shù)據(jù)分析的平臺(tái)，通過(guò)對(duì)服務(wù)合規(guī)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，可以了解在不同周期內(nèi)整體服務(wù)品質(zhì)的變化情況；通過(guò)對(duì)客戶(hù)行為數(shù)據(jù)的聚類(lèi)、歸納與分析，可以形成客戶(hù)熱點(diǎn)問(wèn)題統(tǒng)計(jì)、業(yè)務(wù)趨勢(shì)分析；通過(guò)從通話(huà)中挖掘客戶(hù)、產(chǎn)品等有價(jià)值信息，為客服、運(yùn)營(yíng)、營(yíng)銷(xiāo)提供支撐。

　　智能質(zhì)檢系統(tǒng)充分發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢(shì)，挖掘和釋放質(zhì)檢客服的價(jià)值潛力，通過(guò)在各個(gè)場(chǎng)景下的落地和應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)策略的優(yōu)化，為企業(yè)戰(zhàn)略的實(shí)現(xiàn)提供更多動(dòng)力。

　　部署和應(yīng)用智能質(zhì)檢系統(tǒng)，我們需要考慮如何才能夠?qū)崿F(xiàn)上述的幾種場(chǎng)景？?jī)蓚�(gè)模型是關(guān)鍵，一是語(yǔ)音模型，二是業(yè)務(wù)模型。

　　1.智能語(yǔ)音識(shí)別

　　語(yǔ)音模型，也就是智能語(yǔ)音技術(shù)的應(yīng)用是基礎(chǔ)，語(yǔ)音轉(zhuǎn)出來(lái)的文本不準(zhǔn)確，一切的分析都是無(wú)根之木、無(wú)源之水。

　　隨著智能語(yǔ)音技術(shù)的發(fā)展，市場(chǎng)上的主要語(yǔ)音廠商都能提供，或者在一定的模型優(yōu)化后，提供準(zhǔn)確率達(dá)到80%以上的服務(wù)，這在一定程度上已經(jīng)為文本分析掃除了障礙。但是在選擇語(yǔ)音廠商時(shí)，仍需要注意到，語(yǔ)音模型不是一成不變的，需要考慮到隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展、產(chǎn)品的變化和服務(wù)的升級(jí)，會(huì)有階段性的關(guān)鍵詞變化，這也要求語(yǔ)音產(chǎn)品需要具備模型迭代、熱詞更新能力。

　　2.業(yè)務(wù)模型創(chuàng)建

　　業(yè)務(wù)模型是質(zhì)檢系統(tǒng)的核心組成部分，優(yōu)秀的業(yè)務(wù)模型，能夠準(zhǔn)確地描述企業(yè)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，真實(shí)地反映質(zhì)檢流程。

　　質(zhì)檢中最常見(jiàn)的數(shù)據(jù)是對(duì)話(huà)語(yǔ)音，而語(yǔ)音是典型的非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容，客戶(hù)、客服的對(duì)話(huà)具有口語(yǔ)化、發(fā)散、上下文相關(guān)等等特點(diǎn)。另一方面，客服在對(duì)話(huà)過(guò)程中，往往有著本企業(yè)規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)話(huà)術(shù)流程，與客戶(hù)的交流過(guò)程，有著定義清晰的對(duì)話(huà)結(jié)構(gòu)，對(duì)于客戶(hù)不同的反應(yīng)，有著相應(yīng)的會(huì)話(huà)標(biāo)準(zhǔn)和技巧。

　　很明顯，單純的關(guān)鍵詞搜索是無(wú)法有效提取客戶(hù)需求，描述客戶(hù)意愿，和檢查話(huà)術(shù)流程的。智能質(zhì)檢的業(yè)務(wù)模型需要能夠命中交互場(chǎng)景，理解上下文，真正理解客戶(hù)交流的意圖，需要具備更高的技術(shù)處理能力。

　　質(zhì)檢規(guī)則不是簡(jiǎn)單的關(guān)鍵詞識(shí)別，更是標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程的計(jì)算機(jī)化的表達(dá)；不僅僅是對(duì)文本文字的抓取，更是糅合了對(duì)客戶(hù)情緒、語(yǔ)音語(yǔ)速、語(yǔ)義分析于一體的綜合評(píng)估。

　　對(duì)標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程進(jìn)行分析，會(huì)發(fā)現(xiàn)有幾個(gè)關(guān)鍵的特點(diǎn)，例如：

　　有處理步驟，也就是處理動(dòng)作，步驟之間有前后關(guān)系；

　　處理步驟有處理人，對(duì)于質(zhì)檢行為來(lái)說(shuō)，處理人就是客服和客戶(hù)；

　　步驟與步驟之間，由條件鏈接，不同的條件分支可以指向不同的步驟；

　　條件分支可以是一個(gè)邏輯表達(dá)式，也可以是一組邏輯表達(dá)式的組合。

　　SCA通過(guò)應(yīng)用角色設(shè)定、位置設(shè)定、范圍設(shè)定和表達(dá)式組合，實(shí)現(xiàn)將符合標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程的質(zhì)檢行為轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)可識(shí)別的規(guī)則，將規(guī)則的定義和系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)剝離出來(lái)，支持質(zhì)檢客服的靈活自定義。

　　在SCA支持如下的邏輯判斷：

　　關(guān)鍵字：與市場(chǎng)主流關(guān)鍵字匹配功能相近，精確匹配，同時(shí)又?jǐn)U展了全部包括、全部不包括、任意包括等類(lèi)型；

　　正則表達(dá)式：提供對(duì)正則表達(dá)式的支持，相較關(guān)鍵字，正則是一種更加靈活的判斷方式；

　　語(yǔ)義匹配：匹配出于給定參考句句義相近的句子，通過(guò)自然語(yǔ)義理解判斷語(yǔ)義是否相近；

　　問(wèn)句檢測(cè)：判斷是否屬于問(wèn)句，疑問(wèn)、反問(wèn)等，用于判斷用戶(hù)意圖；

　　語(yǔ)速檢測(cè)：判斷通話(huà)是否超出給定的通話(huà)語(yǔ)速，一般來(lái)說(shuō)，超出一定語(yǔ)速范圍的通話(huà)會(huì)給人帶來(lái)理解上的困難，同時(shí)檢測(cè)一個(gè)人語(yǔ)速的變化，有助于對(duì)情緒識(shí)別的判斷；

　　時(shí)間間隔：用于判斷通話(huà)過(guò)程中是否出現(xiàn)過(guò)盲音；

　　搶話(huà)：判斷是否存在插話(huà)、搶話(huà)等行為。

　　3.智能語(yǔ)義處理

　　人工智能的一個(gè)典型層面即是自然語(yǔ)義處理，在模型設(shè)定中，語(yǔ)義處理有著廣泛的作用。

　　一個(gè)問(wèn)題，會(huì)有多種不同的表達(dá)方式，在模型設(shè)定時(shí)，如果僅使用關(guān)鍵字識(shí)別，勢(shì)必會(huì)需要窮舉到所有的可能性。而語(yǔ)義理解可以智能地識(shí)別出相近的句子和相似的意思，在識(shí)別過(guò)程中，通過(guò)對(duì)上下文的語(yǔ)義處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶(hù)意愿和服務(wù)效果的精確匹配。

　　語(yǔ)義識(shí)別處理建立在大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)和統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)方法的基礎(chǔ)上，是一種對(duì)語(yǔ)言現(xiàn)象的數(shù)學(xué)建模，主要是基于大數(shù)據(jù)和算法模型搭建的，包括了分詞、詞法分析、句法分析、篇章分析技術(shù)等等。

　　可以看到，對(duì)語(yǔ)義的識(shí)別處理，離不開(kāi)語(yǔ)料庫(kù)的創(chuàng)建和訓(xùn)練，為增加適配性，語(yǔ)義模型應(yīng)該是個(gè)能夠迭代發(fā)展的模型，針對(duì)語(yǔ)義識(shí)別不準(zhǔn)確的地方，又應(yīng)該允許人工干預(yù)加以調(diào)整。

　　SCA提供了基于語(yǔ)義進(jìn)行規(guī)分析的規(guī)則處理流程，考慮到模型迭代的速度以及行業(yè)的特殊性，同時(shí)提供了人工干預(yù)的接口，使得人機(jī)配合更加緊密，同時(shí)更加貼合實(shí)際的需求。

　　4.數(shù)據(jù)挖掘

　　目前，智能質(zhì)檢大部分的應(yīng)用還是通過(guò)解放繁瑣低效的人工監(jiān)聽(tīng)、查看等行為，來(lái)協(xié)助業(yè)務(wù)人員快速、有效地發(fā)現(xiàn)服務(wù)質(zhì)量問(wèn)題，而這只是基礎(chǔ)能力的應(yīng)用，能夠?yàn)楣芾砣藛T優(yōu)化服務(wù)質(zhì)量、提高人員素質(zhì)提供輔助決策建議，才是更深層次的應(yīng)用。

　　例如，通過(guò)對(duì)違規(guī)規(guī)則分析和服務(wù)評(píng)分分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)服務(wù)短板，有針對(duì)性地進(jìn)行人員培訓(xùn)提升服務(wù)質(zhì)量；通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和聚類(lèi)分析，及時(shí)掌握客戶(hù)關(guān)注的業(yè)務(wù)熱點(diǎn)，有助于了解產(chǎn)品市場(chǎng)反饋、了解競(jìng)品能力，從而幫助提升公司產(chǎn)品能力和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力；通過(guò)趨勢(shì)分析，可以從容地調(diào)整運(yùn)營(yíng)策略，優(yōu)化市場(chǎng)響應(yīng)。

　　1.通過(guò)解決傳統(tǒng)人工質(zhì)檢存在的不足，從而幫助企業(yè)更加高效地開(kāi)展服務(wù)質(zhì)量管理工作，從服務(wù)質(zhì)量提高的角度來(lái)看，智能質(zhì)檢對(duì)比傳統(tǒng)人工質(zhì)檢在覆蓋率、成本上都有明顯的變化（如圖3），

　　2.通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘、分析，輔助企業(yè)進(jìn)行經(jīng)營(yíng)策略?xún)?yōu)化，從而提升企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和市場(chǎng)滿(mǎn)意度。

　　3.質(zhì)檢客服工作方式的變更

　　智能質(zhì)檢產(chǎn)品為企業(yè)提供了一個(gè)優(yōu)質(zhì)的服務(wù)、分析和學(xué)習(xí)平臺(tái)，它的應(yīng)用必將會(huì)對(duì)質(zhì)檢客服的日常工作方式和內(nèi)容產(chǎn)生巨大的影響：

　　從日常繁瑣、重復(fù)的監(jiān)聽(tīng)錄音解放出來(lái)，轉(zhuǎn)變?yōu)橘|(zhì)檢標(biāo)準(zhǔn)制定、業(yè)務(wù)模型創(chuàng)建、人工智能訓(xùn)練等工作；

　　從人工收集客服存在的問(wèn)題，轉(zhuǎn)變?yōu)檎�理、分析客服的服�?wù)水平，有針對(duì)性的培訓(xùn)和指導(dǎo)客服工作；

　　從服務(wù)質(zhì)量這一具體領(lǐng)域，升級(jí)為對(duì)輿情分析、市場(chǎng)調(diào)研、商機(jī)挖掘、輔助經(jīng)營(yíng)策略?xún)?yōu)化等諸多經(jīng)營(yíng)領(lǐng)域的工作，實(shí)現(xiàn)價(jià)值鏈的升級(jí)。

　　從市場(chǎng)來(lái)看，當(dāng)前大多數(shù)的智能質(zhì)檢對(duì)技術(shù)的應(yīng)用還不夠深入，承載的功能還是比較單一，導(dǎo)致了質(zhì)檢范圍有限、業(yè)務(wù)效果不突出。隨著人工智能、云計(jì)算技術(shù)的不斷深入應(yīng)用和自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、文本分析技術(shù)的逐漸成熟，智能質(zhì)檢平臺(tái)應(yīng)用除了在合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)管理方面發(fā)揮優(yōu)勢(shì)外，更加能夠在輿情分析、商機(jī)挖掘、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)等方面提供更多的智能服務(wù)。

　　通過(guò)智能質(zhì)檢平臺(tái)的應(yīng)用，充分挖掘和釋放質(zhì)檢客服的價(jià)值潛力，助力公司戰(zhàn)略落地，為金融服務(wù)創(chuàng)新發(fā)展提供持久動(dòng)力。