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? ? ? 在呼叫中心,質(zhì)檢工作非常重要。呼叫中心業(yè)務(wù)重在幫助企業(yè)解決客戶咨詢、投訴、來電轉(zhuǎn)接和單據(jù)處理等問題。而在服務(wù)過程中,難免會出現(xiàn)各種問題,比如客服態(tài)度不好,業(yè)務(wù)不熟悉,操作不符合規(guī)章等。而質(zhì)檢工作的存在,就是檢查呼叫中心代表在談話中是否存在以上問題,督促呼叫業(yè)務(wù)的改進,提升客戶的滿意度和忠誠度。
? ? ? 隨著AI技術(shù)的發(fā)展與普及,以及傳統(tǒng)人工質(zhì)檢所暴露出的人力資源和時間有限、效率和質(zhì)量低下等弊病,呼叫中心開始逐步引入智能質(zhì)檢。智能質(zhì)檢則以其全量質(zhì)檢、及時反饋、客觀公正、降本增效等優(yōu)勢一步步在質(zhì)檢工作大肆席卷各行各業(yè)。
? ? ? 在智能質(zhì)檢越發(fā)普及的過程中,智能質(zhì)檢的一些難點也逐漸的暴露出來:
一、準確性問題
? ? ? 智能質(zhì)檢的準確性問題是其面臨的主要挑戰(zhàn)之一。由于語音、文本等質(zhì)檢數(shù)據(jù)的復(fù)雜性,以及自然語言處理的難度,智能質(zhì)檢系統(tǒng)在識別和解析人類語言時可能會產(chǎn)生誤差。
? ? ? 1. 語音識別不準確
? ? ? ? ? ? 語音識別是智能質(zhì)檢的核心技術(shù)之一,其準確性直接影響到質(zhì)檢的可靠性。然而,由于人類語言的復(fù)雜性和多樣性,比如座席員不同的口音、語速和發(fā)音習慣,很容易給語音識別系統(tǒng)帶來困擾,同時語音信號的噪聲干擾,比如真實場景中,背景噪聲、回聲和干擾等,也會影響語音識別的準確性。
? ? ??2. 語義理解不準確
? ? ? ? ? ??語義理解是智能質(zhì)檢的另一個核心技術(shù),它涉及到對人類語言的深層次理解。在我國,同一句話在不同的語境下可能有不同的含義,比如,“我要吃飯”這句話在沒有上下文的情況下可能只是表達了一個簡單的需求,但在有其他語境的情況下(比如在餐廳或與食物相關(guān)的對話中),其含義可能會發(fā)生變化,而機器往往無法做到結(jié)合語境理解語義。
二、情感分析問題
? ? ? 智能質(zhì)檢在處理語音或文本數(shù)據(jù)時,常常面臨情感分析的挑戰(zhàn)。情感分析是嘗試識別和理解人類情感的過程,但由于情感的復(fù)雜性和多樣性,使得機器對其進行準確判斷變得相當困難。
? ? ??1. 識別情感的復(fù)雜性
? ? ??? ? ??人類情感豐富多彩,同一種表達方式在不同的情境下可能代表完全不同的情感。例如,“呵呵”在某些情境下表示開心,而在其他情境下可能表示嘲諷或不滿。此外,人類情感還經(jīng)常存在混合狀態(tài),如悲喜交加,這使得機器對其進行準確識別更為困難。
? ? ??2. 文化和背景差異
? ? ??? ? ??不同的文化和背景對情感的表達和解讀有著深遠的影響。某些文化可能更傾向于直接表達情感,而其他文化可能更偏向于含蓄或抑制情感的表達。智能質(zhì)檢系統(tǒng)需要考慮到這種文化和背景差異,否則可能會出現(xiàn)誤判或偏見。
? ? ??3. 語境的重要性
? ? ? ? ? ??語境在情感分析中起著至關(guān)重要的作用。同樣的一句話在不同的語境下可能會有完全不同的情感含義。例如,“你真是個大麻煩”在親友之間可能是一種調(diào)侃,但在工作場合可能表示不滿或憤怒。智能質(zhì)檢系統(tǒng)需要具備上下文感知的能力,才能更準確地識別和理解情感。
? ? ? 這些難點,在智能質(zhì)檢應(yīng)用于呼叫中心行業(yè)之初便存在,但是限于當時行業(yè)對于技術(shù)和服務(wù)的需求相對較低,便不足為慮。而發(fā)展至今,呼叫中心服務(wù)升級,企業(yè)服務(wù)水平的角逐更加的激烈,智能質(zhì)檢的應(yīng)用難點迫切需要找到突破口。可從以下幾個方面考慮:
一、強化模型基礎(chǔ)性能
? ? ? 為了提高智能質(zhì)檢的準確性,必須確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)充足且多樣化。這意味著要收集來自不同領(lǐng)域、不同背景、不同語境的數(shù)據(jù),以增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性。此外,結(jié)合多模態(tài)信息也是一個有效的途徑。在呼叫中心,語音、文本和圖像等多種信息是相互交織的。通過將不同模態(tài)的信息融合到智能質(zhì)檢模型中,可以更全面地理解客戶需求和意見。這有助于提高模型的適應(yīng)性和魯棒性,進一步優(yōu)化質(zhì)檢效果。
二、定期評估模型性能
? ? ? 智能質(zhì)檢系統(tǒng)應(yīng)該定期評估模型的性能,以了解其在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)。評估過程中,要計算并分析一系列評估指標,如準確率、召回率和F1得分等,以便對模型的性能進行量化和可視化。這些評估指標可以反映模型在各種情況下的性能表現(xiàn),如識別準確性和召回率等。根據(jù)評估結(jié)果,使用深度學(xué)習技術(shù)、強化學(xué)習或遷移學(xué)習等先進算法來改進模型的架構(gòu)和參數(shù)設(shè)置。及時更新和優(yōu)化模型,逐漸提高智能質(zhì)檢的準確性和可靠性。
三、重視人工干預(yù)分析
? ? ? 盡管智能質(zhì)檢技術(shù)可以提高效率和降低成本,但在某些情況下,人工干預(yù)仍然具有不可替代的作用。人工干預(yù)可以彌補機器分析的不足,提高質(zhì)檢的準確性。例如,對于一些復(fù)雜或特定的情感分析任務(wù),人工可以更準確地判斷和解釋情感含義。此外,人工干預(yù)還可以為智能質(zhì)檢系統(tǒng)提供可解釋性和透明度,增強用戶對系統(tǒng)的信任度。
? ? ? 眾多周知,智能質(zhì)檢已經(jīng)逐漸成為呼叫企業(yè)的標配,為呼叫中心更好的提供客戶服務(wù)提供了有力支撐。但是我們要未雨綢繆,發(fā)現(xiàn)并重視智能質(zhì)檢過程中客觀存在的難點和挑戰(zhàn),做出積極的改進和提前干預(yù):通過不斷加強模型訓(xùn)練,定期進行模型評估與更新以及采用人工與智能相結(jié)合的方式,有效提高智能質(zhì)檢的準確性和可靠性,讓智能質(zhì)檢在未來的質(zhì)檢工作中發(fā)揮更大的作用,助力企業(yè)提升服務(wù)質(zhì)量和客戶滿意度。
? ? ? 未來,我們也有必要相信,隨著智能技術(shù)的進一步發(fā)展,以及行業(yè)同仁在智能質(zhì)檢方面不斷積極探索和創(chuàng)新,智能質(zhì)檢將更好的助力呼叫業(yè)務(wù),推動呼叫中心行業(yè)的蓬勃發(fā)展!
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