大壩云智能質檢升級概述
　　
　　1.智能全量質檢：數據規整分類
　　
　　2.自動化質檢：統一量化評判標準
　　
　　3.智能統計分析：自主拖拽創建圖表
　　
　　4.質檢數據跟蹤：發現、確定及解決問題
　　
　　隨著企業業務的不斷拓展，企業對客戶滿意度的高度追求，使得企業服務質量的檢驗、督查要求也更加嚴苛。
　　
　　而基于傳統人工質檢方式存在的諸多弊端，使得質檢效果差強人意，不僅質檢數據價值的利用率低，很多價值信息也難以通過人工質檢的方式被檢驗出來。
　　
　　傳統質檢方式的弊端還有哪些 　　 　　覆蓋率較低，質檢精確度較差
　　
　　人工質檢由于客觀因素限制，一般通過隨機抽檢的方式，在員工大量的服務工單里，隨機抽取服務部門的服務內容進行檢驗、督查。而受限于隨機抽檢的方式，使得質檢漏檢率較高，不能精準反映服務中存在的問題錄音。
　　
　　工作效率低，且受主觀判斷影響
　　
　　以通信服務領域為例，單條服務記錄質檢時長至少需要5分鐘，而多數抽檢的服務記錄即便無明顯問題，但卻無形增加了質檢人員的工作量，從而便造成一定的人工損耗。
　　
　　另外，有些服務記錄需要質檢人員多次反復播放來確定服務問題，這一過程也會消耗不少的時間。
　　
　　再者，無論是通信服務，還是線上文字客服，都把質檢人員的工作重心牢牢鎖在聽和看的工作部分，質檢效果更受限于質檢人員的自身的主觀思維和經驗判斷，使得不同的質檢人員檢驗、督查的標準難以統一，存在差異化，從而也導致了質檢結果不夠客觀準確。
　　
　　缺乏質檢工具，數據匯總難 　　 　　傳統的質檢方式不僅基于人工抽檢來進行，質檢結果更依賴于傳統的表格工具來實現數據匯總。而表格工具的操作不僅過于繁瑣、整理速度慢，且還不易于精準查詢，統計分析的效果更為不佳。
　　
　　另外，若企業要對某個客服的工作情況進行考核，傳統的表格工具難以從簡易操作方面，直觀、快速的篩出單個客服的整體工作情況，更無法適應企業針對當前業務重點對客服提出新的要求。
　　
　　誠然，傳統的人工質檢方式能幫助企業發現部分服務質量問題，但這種質檢方式顯然已難以適應企業快速成長的腳步。
　　
　　四大升級深度挖掘潛藏的數據財富
　　
　　基于大數據、AI和語音識別技術的發展，通過持續不斷的探索與實踐，我們大壩云智能質檢已實現四大升級，有效破解傳統人工質檢存在的弊端。
　　
　　智能全量質檢：數據規整分類
　　
　　智能質檢顛覆傳統人工質檢方式，能智能全量質檢語音和文本服務記錄，并將質檢內容進行歸檔分類。
　　
　　而基于語音編寫算法和科大訊飛的商用ASR引擎，大壩云智能質檢能更精準識別語音內容并實現文本轉寫，幫助質檢人員基于文本記錄能快速檢索、復查智能質檢的質檢任務結果。
　　
　　自動化質檢：統一量化評判標準 　　 　　可自定義設置質檢考核標準，從而確定創建智能質檢模板，實現基于關鍵詞、情緒值、語速等標準限定的自動化質檢。
　　
　　例如：企業可以深入業務場景，對相應業務的專用詞語進行詞頻統計，以此來考核服務人員的用語規范。
　　
　　通過智能質檢基于統一限定的評判標準來客觀評判服務質量，能有效消除質檢結果受主觀因素影響，使質檢結果能夠相較真實反映服務問題，從而幫助企業快速聚焦服務中普遍存在的問題，便于管理者能及時與服務團隊溝通，或及時加強相應的業務培訓，以此來提升服務團隊的整體水平與質量。
　　
　　智能統計分析：自主拖拽創建圖表
　　
　　基于智能統計將服務記錄標簽分類的數據庫，實現數據類目細分顯示，以此還支持企業根據業務需求，通過圖形界面的拖拽方式，一鍵實現簡易、快鍵的創建多維統計圖表。
　　
　　質檢數據跟蹤：發現、確定及解決問題
　　
　　大壩云智能質檢能精準識別高頻率詞匯、敏感詞匯等服務記錄，再智能標記異常服務記錄并生成多維統計圖表，及時提醒給質檢人員進一步復查、分析。而基于人工復檢判斷來核查智能質檢結果，就能有效避免服務記錄的錯判、漏判。
　　
　　另外，智能質檢在標記有問題的服務記錄的同時，還基于系統的知識庫智能檢索，輸出相應場景的正反面話術規則，顯示同類場景下的服務方式和結果，為改進企業服務短板和優化話術提供數據依據。
　　
　　服務質量對企業的重要性不容置疑，而其的重要性也相應襯托了質檢工具對企業的重要性。
　　
　　那么，優秀的質檢工具不僅直接體現在幫助企業降低成本，更要體現在其是否具備基于精準的語音識別能力和語音轉寫文本能力支撐的數據分析統計庫。
　　
　　畢竟，語音識別能力和語音轉寫文本能力對數據的準確性有至關重要的影響，而精準的數據分析統計庫能有效幫助企業了解客戶關注的內容、產品滿意度、服務反饋等信息，企業還能基于細分領域的數據分析來了解市場趨勢和產品在市場中認可度，再基于數據依據挖掘潛在用戶信息，優化市場營銷策略。