【導(dǎo)語】

本文曾發(fā)表于2014年客戶世界期刊，最近行業(yè)交流時又談起這個話題，應(yīng)張欣楠老師邀請，基于我對智能質(zhì)檢技術(shù)應(yīng)用的一些經(jīng)驗(yàn)，重新對原文做了邏輯和文字潤色，使之更加通暢。受限于技術(shù)方案、模型訓(xùn)練語料、項(xiàng)目ROI等諸多因素影響，站在今天來看，智能質(zhì)檢這個10年前的王謝堂前燕，10年后也還是沒有飛入尋常百姓家，像客服機(jī)器人，智能IVR、云客服等技術(shù)方案那樣在客服行業(yè)內(nèi)有廣泛應(yīng)用的案例。在這個背景下，本文旨在探討AI技術(shù)、語義識別、算力大發(fā)展的今天，如何發(fā)揮智能質(zhì)檢的應(yīng)用價值，使之成為服務(wù)管理和客戶體驗(yàn)優(yōu)化的有益工具。文章標(biāo)題“智能質(zhì)檢，剖開客服中心海量服務(wù)記錄賭石的那把刀”，是希望通過這種類比有助于大家理解智能質(zhì)檢之于客服中心的場景和價值。

賭石是一種翡翠原石特有的交易方式，帶有很強(qiáng)的賭博性質(zhì)。翡翠原石開采出來時，會被一層風(fēng)化石皮包裹，除了形狀和重量外，在剖開石皮前是無法知道其內(nèi)部翡翠品質(zhì)優(yōu)劣的，只有切割后才能得到真實(shí)的結(jié)論。所以自古就有神仙難斷寸玉的說法兒。

很多事情道理上是相通的，從翡翠的賭石，類比著看客服中心的質(zhì)檢監(jiān)控，邏輯上何其相似。我們先來看看賭石的場景，一塊兒翡翠原石，進(jìn)入賭石交易環(huán)節(jié)前會開個小窗，這個小窗的開法兒是很講究的，賣家往往會在這塊兒賭石最好的地方剖出窗口， 把這塊兒賭石光鮮亮麗的一面展現(xiàn)在買家眼里，誘惑你出手賭一把，一刀切割下去，有可能整塊石頭和窗口看到的品質(zhì)一樣，種水色俱佳，恭喜你賺到了。但更大的可能，是除了窗口那一點(diǎn)光鮮亮麗，其他部分要么與窗口品質(zhì)差之千里的普通貨色，要么綹裂嚴(yán)重?zé)o法成器，甚至只是塊兒破石頭而已。一刀窮、一刀富，一刀批麻布，這就是賭石這個行當(dāng)里不確定性的真實(shí)寫照。

我們把客服中心每天產(chǎn)生的大量服務(wù)Case記錄，比如在線聊天記錄、工單或者電話錄音看做是一整塊兒“賭石”。能被人工質(zhì)檢團(tuán)隊抽樣覆蓋到的那部分樣本就是開的那個小窗，實(shí)際上整體服務(wù)質(zhì)量的好壞是通過這個小窗以管窺豹的方式來評判的。有人也許會問，為什么不對每條服務(wù)記錄都做質(zhì)檢，這樣不就能看的清清楚楚明明白白了嗎？傳統(tǒng)客服中心的質(zhì)檢由??完成，這里面涉及一個成本效率問題 ，客服中心配置質(zhì)檢團(tuán)隊的人工抽檢工作量和工作效率是有限的，一般采取按比例抽樣檢測的方式執(zhí)行，質(zhì)檢團(tuán)隊通過抽樣規(guī)則對樣本進(jìn)行人工質(zhì)檢和評分。這個方式下抽檢受樣本量覆蓋面小，抽樣規(guī)則，質(zhì)檢標(biāo)準(zhǔn)尺度等因素影響，難以客觀真實(shí)的評價整體服務(wù)質(zhì)量，我們不妨來做個計算：

假設(shè)一個客服中心每天產(chǎn)生10萬條服務(wù)記錄，這樣的客服中心坐席規(guī)模大致1000人左右。行業(yè)內(nèi)坐席數(shù)量和質(zhì)檢團(tuán)隊一般按40比1配置，可以計算出質(zhì)檢團(tuán)隊人數(shù)在25個左右，按質(zhì)檢員單人產(chǎn)能80個樣本計算，每天最大質(zhì)檢量不過2000條。也就是說受質(zhì)檢團(tuán)隊最大工作量承載限制，實(shí)際上每天有98%的服務(wù)錄音未被檢測，只能通過被抽檢到的這2%的樣本去推測整體服務(wù)品質(zhì)，至于那98%的服務(wù)過程是否合規(guī)、是否存在差錯、服務(wù)品質(zhì)優(yōu)劣，都因?yàn)樘幱谫|(zhì)檢團(tuán)隊監(jiān)控的盲區(qū)，所具備的數(shù)據(jù)價值和存在的問題根本就沒有被呈現(xiàn)出來，而處于運(yùn)營管理的不可控的狀態(tài)。

現(xiàn)階段，絕大多數(shù)的客服中心是透過人工質(zhì)檢團(tuán)隊抽樣檢測開小窗，從這個小窗看下去，評價服務(wù)品質(zhì)的優(yōu)劣。另一方面，同樣受錄音抽檢數(shù)量限制，錄音內(nèi)容中所蘊(yùn)含的海量信息，如咨詢熱點(diǎn)、產(chǎn)品反饋、營銷機(jī)會、服務(wù)事故預(yù)警、輿情風(fēng)險等有分析價值的數(shù)據(jù)得不到有效挖掘和利用，大量高價值數(shù)據(jù)資源被白白浪費(fèi)了。如何跨越這個階段，讓服務(wù)記錄這塊兒“賭石”清清楚楚、明明白白的展現(xiàn)在呼叫中心運(yùn)營管理者眼前。

智能質(zhì)檢技術(shù)方案，就是那把能剖開海量服務(wù)記錄“賭石”的刀。

智能質(zhì)檢基于對客服中心全量服務(wù)記錄進(jìn)行語音轉(zhuǎn)寫和文本分析，采用語音索引分類、語音識別轉(zhuǎn)寫、關(guān)鍵詞掃描、異常情緒偵測等技術(shù)，將錄音內(nèi)容文本化，建立智能質(zhì)檢模型實(shí)現(xiàn)既定維度內(nèi)的各類型的質(zhì)量檢測和數(shù)據(jù)挖掘。

也就是說，應(yīng)用智能質(zhì)檢技術(shù)，可以讓客服中心管理這具備透視能力，了解到每一個Case中發(fā)生了什么事情，客戶的問題，客服的方案，異常情緒、靜音時長、關(guān)鍵詞，相當(dāng)于把客服中心服務(wù)記錄這一塊翡翠賭石的石皮完全剖開，實(shí)現(xiàn)全方位，無死角的挖掘其中蘊(yùn)含的數(shù)據(jù)價值。可以實(shí)現(xiàn)：

1、監(jiān)控覆蓋面擴(kuò)展：實(shí)現(xiàn)多渠道全量服務(wù)質(zhì)量監(jiān)控覆蓋，范圍包含在線、工單、電話等有數(shù)據(jù)記錄的服務(wù)渠道。

2、實(shí)時服務(wù)事故預(yù)警：服務(wù)事故事前預(yù)防及事后服務(wù)介入，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險問題實(shí)時預(yù)警，按事故等級 制定相應(yīng)的服務(wù)彌補(bǔ)舉措。

3、問題閉環(huán)管理機(jī)制差錯率分析：人員執(zhí)行待改善點(diǎn)、場景無效方案輸出，追蹤落地實(shí)施效果， 縮小流程與服務(wù)交付之間的差距，形成問題閉環(huán)管理機(jī)制。

用智能質(zhì)檢這把刀把客服中心服務(wù)記錄這塊兒“賭石”剖開，內(nèi)部質(zhì)量會清晰的呈現(xiàn)在管理者面前。至于剖開的這塊兒石頭是種水色俱佳的翡翠、品相一般的普通貨色，有沒有綹裂，與剖開它的那把刀是沒有關(guān)系的，這塊材料具備什么樣的價值，美或者不美，里面的綹裂如何處理規(guī)避掉，是客服中心管理者根據(jù)這塊兒“賭石”呈現(xiàn)出來的最真實(shí)的那一面，要做后續(xù)的加工處理。如何充分利用剖開的這塊兒“賭石”所蘊(yùn)含的豐富信息呢？

可以根據(jù)不同的應(yīng)用場景做相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘模型，從海量服務(wù)記錄中挖掘?qū)Ψ?wù)效率，流程優(yōu)化和客戶體驗(yàn)改善有價值的數(shù)據(jù)信息，我們來看應(yīng)用這些數(shù)據(jù)能做哪些事情？
服務(wù)合規(guī)性檢測

針對服務(wù)錄音的開頭語、結(jié)束語、標(biāo)準(zhǔn)話術(shù)做關(guān)鍵詞比對，分析出每個質(zhì)檢點(diǎn)在每通錄音的通過情況，是否合規(guī)，檢測結(jié)果可以作為客服代表質(zhì)檢成績和輔導(dǎo)培訓(xùn)的依據(jù)。
服務(wù)禁忌語檢測

把服務(wù)禁忌語作為檢索關(guān)鍵詞，對服務(wù)記錄中出現(xiàn)的諸如推諉責(zé)任、合規(guī)差錯、辱罵客戶等關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索，檢索結(jié)果可以作為客服代表獎懲和績效的數(shù)據(jù)依據(jù)。
異常情緒檢測

針對服務(wù)記錄中存在的聲音頻率、表達(dá)情緒、標(biāo)點(diǎn)符號等異常進(jìn)行自動偵測與判斷，可以定位出錄音中存在情緒異常的樣本，及時預(yù)警或干預(yù)。
語速檢測

針對客服代表維度的語音進(jìn)行語速檢測，如語速過快則可能用戶很難聽清楚，影響服務(wù)質(zhì)量，而語速過慢則可能坐席技能是不夠熟練、或者工作狀態(tài)不佳，偵測結(jié)果可以作為客服代表培訓(xùn)輔導(dǎo)的數(shù)據(jù)依據(jù)。
高危投訴風(fēng)險檢測

以電信運(yùn)營商客服中心為例，針對高風(fēng)險投訴的關(guān)鍵詞做檢測模型，對錄音文件中出現(xiàn)諸如”記者”、 “媒體” 、 “新聞” 、 “電視臺”、“上級”、“通信管理局”等關(guān)鍵詞的投訴通話錄音進(jìn)行篩查和風(fēng)險評估，檢索結(jié)果可以作為服務(wù)風(fēng)險預(yù)警與干預(yù)的數(shù)據(jù)依據(jù)，根據(jù)預(yù)警干預(yù)規(guī)則對社會輿論影響大或者升級投訴隱患的高風(fēng)險服務(wù)案例進(jìn)行主動跟進(jìn)，妥善處理，避免造成影響公司服務(wù)形象的服務(wù)事件。
上面這些應(yīng)用只是發(fā)揮基于智能質(zhì)檢的數(shù)據(jù)挖掘能力的冰山一角，實(shí)際智能質(zhì)檢幫我們把客服中心服務(wù)記錄這塊兒“賭石”剖開之后，是有無限的應(yīng)用場景可能供發(fā)掘和創(chuàng)造的。

單純從質(zhì)量檢測來說，基于智能質(zhì)檢對海量錄?或?qū)崟r通話數(shù)據(jù)進(jìn)?智能化的語?轉(zhuǎn)?本、關(guān)鍵詞檢出、語速分析、靜?分析、情緒檢測等，?幅提?質(zhì)檢效率、避免??質(zhì)檢局限性、提升客戶服務(wù)質(zhì)量與管理?平。把日常人工質(zhì)檢中邏輯簡單、重復(fù)性強(qiáng)的質(zhì)檢任務(wù)自動化，交給自動質(zhì)檢去做。智能質(zhì)檢可以到服務(wù)記錄的全樣本質(zhì)檢，替代80%的人工質(zhì)檢工作。把質(zhì)檢團(tuán)隊從聽錄音評分的簡單重復(fù)勞動中解脫出來，把更多的精力投入到服務(wù)品質(zhì)管理上去，比如質(zhì)檢消缺、員工輔導(dǎo)、質(zhì)檢申訴，充分發(fā)揮人工質(zhì)檢團(tuán)隊工作價值。

隨著語?識別、深度學(xué)習(xí)、語義理解、?數(shù)據(jù)算力、模型訓(xùn)練、云計算等技術(shù)的成熟，智能質(zhì)檢這個從前的王謝堂前燕，在客服中心行業(yè)中會有更豐富廣闊的應(yīng)用前景，幫助客服中心運(yùn)營管理者低成本高效率地獲取客戶、產(chǎn)品和流程、客服代表表現(xiàn)等數(shù)據(jù)信息，為客戶體驗(yàn)提升、公司產(chǎn)品和流程優(yōu)化、員工能力提升等核心主題提供決策數(shù)據(jù)依據(jù)。