智能質(zhì)檢背景：傳統人肉方式難以為繼
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、看記錄并結合自己的專(zhuān)業(yè)判斷來(lái)進(jìn)行合規性檢測。在目前業(yè)務(wù)量越來(lái)越大的情況下，傳統的質(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(zhù)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)法對所有數據進(jìn)行聚合分析，無(wú)法準確把握客戶(hù)需求抓住商機，質(zhì)檢客服的業(yè)務(wù)價(jià)值被局限在合規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)法對風(fēng)險進(jìn)行及時(shí)應對；
工作效率。質(zhì)檢客服針對每一通隨機選擇的電話(huà)，往往都需要反復進(jìn)行復聽(tīng)，導致效率低下，且在工作時(shí)間內發(fā)現的問(wèn)題有限；
質(zhì)檢標準。人工抽檢受限于對業(yè)務(wù)的認知，不同的人對事件的判斷，往往會(huì )有不同的結論，甚至相同的人在不同時(shí)間對同一事件的看法也會(huì )發(fā)生改變，這都造成了標準上的不統一；
質(zhì)檢成本。質(zhì)檢工作重復性高，任務(wù)繁重，隨著(zhù)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。
根據以上傳統質(zhì)檢形式的工作現狀，一個(gè)新的智能質(zhì)檢工作平臺就變成迫切的需求，這個(gè)平臺需要能夠實(shí)現全量自動(dòng)化的質(zhì)檢；能夠實(shí)時(shí)、準實(shí)時(shí)或者批量地輸出質(zhì)檢結果；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；能夠顯著(zhù)降低企業(yè)成本。如圖1：
智能質(zhì)檢場(chǎng)景：合規檢測之外大有可為
隨著(zhù)云計算、人工智能技術(shù)的發(fā)展，以智能語(yǔ)音識別（ASR）、自然語(yǔ)言處理（NLP）、大數據挖掘等技術(shù)的應用為代表，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(xiàn)地將海量錄音數據轉化為文本，實(shí)現了對語(yǔ)音文件的100%全覆蓋，大幅降低了人工質(zhì)檢成本，通過(guò)對文本的分析和數據挖掘，可以實(shí)現對合規的檢查、風(fēng)險的預警、趨勢的分析、商機的挖掘等。其典型應用場(chǎng)景如下：
合規性檢測
對服務(wù)的合規性檢測是人工質(zhì)檢日常的主要工作，智能質(zhì)檢系統通過(guò)設定標準作業(yè)流程、標準話(huà)術(shù)、服務(wù)禁語(yǔ)等，判斷客服人員是否存在不符合規定流程、違規用語(yǔ)、泄露公司機密等行為；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)匹配標準知識庫，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，對合規性的檢測，尤其是對客服標準作業(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)險管理
根據統計，一通服務(wù)電話(huà)下來(lái)，當客戶(hù)有好的體驗時(shí)，會(huì )告訴其他五個(gè)客戶(hù)，但是一個(gè)不好的體驗，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。因此對企業(yè)來(lái)說(shuō)，監控客戶(hù)的情緒變化，分析客戶(hù)的滿(mǎn)意度，發(fā)現客戶(hù)反應中蘊含的輿情風(fēng)險，成為客服體系必須重視并加以解決的工作。
智能質(zhì)檢系統通過(guò)檢測電話(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)現通話(huà)中的輿情風(fēng)險。
商業(yè)機會(huì )挖掘
質(zhì)檢過(guò)程中，通過(guò)對客服大數據的分析和挖掘，能夠有效地分析客戶(hù)需求，挖掘商業(yè)機會(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)對產(chǎn)品的反饋、客戶(hù)未被滿(mǎn)足的需求等，這些都蘊含著(zhù)新的產(chǎn)品機會(huì )和銷(xiāo)售機會(huì )。
質(zhì)檢系統與企業(yè)內部系統的深度集成后，可以建立用戶(hù)的反饋記錄、購買(mǎi)記錄、興趣鏈等，通過(guò)建立用戶(hù)畫(huà)像，實(shí)現精準營(yíng)銷(xiāo)。
數據趨勢分析
智能質(zhì)檢系統是個(gè)大數據分析的平臺，通過(guò)對服務(wù)合規數據的統計，可以了解在不同周期內整體服務(wù)品質(zhì)的變化情況；通過(guò)對客戶(hù)行為數據的聚類(lèi)、歸納與分析，可以形成客戶(hù)熱點(diǎn)問(wèn)題統計、業(yè)務(wù)趨勢分析；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、運營(yíng)、營(yíng)銷(xiāo)提供支撐。
智能質(zhì)檢系統充分發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢，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)景下的落地和應用，實(shí)現企業(yè)經(jīng)營(yíng)策略的優(yōu)化，為企業(yè)戰略的實(shí)現提供更多動(dòng)力。
智能質(zhì)檢實(shí)踐：系統應如何部署和應用
部署和應用智能質(zhì)檢系統，我們需要考慮如何才能夠實(shí)現上述的幾種場(chǎng)景？?jì)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)音識別
語(yǔ)音模型，也就是智能語(yǔ)音技術(shù)的應用是基礎，語(yǔ)音轉出來(lái)的文本不準確，一切的分析都是無(wú)根之木、無(wú)源之水。
隨著(zhù)智能語(yǔ)音技術(shù)的發(fā)展，市場(chǎng)上的主要語(yǔ)音廠(chǎng)商都能提供，或者在一定的模型優(yōu)化后，提供準確率達到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(chǎng)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(zhù)業(yè)務(wù)的發(fā)展、產(chǎn)品的變化和服務(wù)的升級，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)檢系統的核心組成部分，優(yōu)秀的業(yè)務(wù)模型，能夠準確地描述企業(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)的數據是對話(huà)語(yǔ)音，而語(yǔ)音是典型的非結構化內容，客戶(hù)、客服的對話(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，客服在對話(huà)過(guò)程中，往往有著(zhù)本企業(yè)規定的標準話(huà)術(shù)流程，與客戶(hù)的交流過(guò)程，有著(zhù)定義清晰的對話(huà)結構，對于客戶(hù)不同的反應，有著(zhù)相應的會(huì )話(huà)標準和技巧。
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)檢規則不是簡(jiǎn)單的關(guān)鍵詞識別，更是標準作業(yè)流程的計算機化的表達；不僅僅是對文本文字的抓取，更是糅合了對客戶(hù)情緒、語(yǔ)音語(yǔ)速、語(yǔ)義分析于一體的綜合評估。
對標準作業(yè)流程進(jìn)行分析，會(huì )發(fā)現有幾個(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)邏輯表達式，也可以是一組邏輯表達式的組合。
SCA通過(guò)應用角色設定、位置設定、范圍設定和表達式組合，實(shí)現將符合標準作業(yè)流程的質(zhì)檢行為轉化為系統可識別的規則，將規則的定義和系統的實(shí)現剝離出來(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)又擴展了全部包括、全部不包括、任意包括等類(lèi)型；
正則表達式：提供對正則表達式的支持，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：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：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)檢測一個(gè)人語(yǔ)速的變化，有助于對情緒識別的判斷；
時(shí)間間隔：用于判斷通話(huà)過(guò)程中是否出現過(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，在模型設定中，語(yǔ)義處理有著(zhù)廣泛的作用。
一個(gè)問(wèn)題，會(huì )有多種不同的表達方式，在模型設定時(shí)，如果僅使用關(guān)鍵字識別，勢必會(huì )需要窮舉到所有的可能性。而語(yǔ)義理解可以智能地識別出相近的句子和相似的意思，在識別過(guò)程中，通過(guò)對上下文的語(yǔ)義處理，實(shí)現對用戶(hù)意愿和服務(wù)效果的精確匹配。
語(yǔ)義識別處理建立在大規模語(yǔ)料庫和統計機器學(xué)習方法的基礎上，是一種對語(yǔ)言現象的數學(xué)建模，主要是基于大數據和算法模型搭建的，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，對語(yǔ)義的識別處理，離不開(kāi)語(yǔ)料庫的創(chuàng )建和訓練，為增加適配性，語(yǔ)義模型應該是個(gè)能夠迭代發(fā)展的模型，針對語(yǔ)義識別不準確的地方，又應該允許人工干預加以調整。
SCA提供了基于語(yǔ)義進(jìn)行規分析的規則處理流程，考慮到模型迭代的速度以及行業(yè)的特殊性，同時(shí)提供了人工干預的接口，使得人機配合更加緊密，同時(shí)更加貼合實(shí)際的需求。
4.數據挖掘
目前，智能質(zhì)檢大部分的應用還是通過(guò)解放繁瑣低效的人工監聽(tīng)、查看等行為，來(lái)協(xié)助業(yè)務(wù)人員快速、有效地發(fā)現服務(wù)質(zhì)量問(wèn)題，而這只是基礎能力的應用，能夠為管理人員優(yōu)化服務(wù)質(zhì)量、提高人員素質(zhì)提供輔助決策建議，才是更深層次的應用。
例如，通過(guò)對違規規則分析和服務(wù)評分分析，及時(shí)發(fā)現服務(wù)短板，有針對性地進(jìn)行人員培訓提升服務(wù)質(zhì)量；通過(guò)數據挖掘和聚類(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、了解競品能力，從而幫助提升公司產(chǎn)品能力和市場(chǎng)競爭力；通過(guò)趨勢分析，可以從容地調整運營(yíng)策略，優(yōu)化市場(chǎng)響應。
智能質(zhì)檢的未來(lái)：AI將給客服領(lǐng)域帶來(lái)什么
1.通過(guò)解決傳統人工質(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)檢對比傳統人工質(zhì)檢在覆蓋率、成本上都有明顯的變化（如圖3），
2.通過(guò)數據挖掘、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)競爭力和市場(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)習平臺，它的應用必將會(huì )對質(zhì)檢客服的日常工作方式和內容產(chǎn)生巨大的影響：
從日常繁瑣、重復的監聽(tīng)錄音解放出來(lái)，轉變?yōu)橘|(zhì)檢標準制定、業(yè)務(wù)模型創(chuàng )建、人工智能訓練等工作；
從人工收集客服存在的問(wèn)題，轉變?yōu)檎怼⒎治隹头姆⻊?wù)水平，有針對性的培訓和指導客服工作；
從服務(wù)質(zhì)量這一具體領(lǐng)域，升級為對輿情分析、市場(chǎng)調研、商機挖掘、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)現價(jià)值鏈的升級。
從市場(chǎng)來(lái)看，當前大多數的智能質(zhì)檢對技術(shù)的應用還不夠深入，承載的功能還是比較單一，導致了質(zhì)檢范圍有限、業(yè)務(wù)效果不突出。隨著(zhù)人工智能、云計算技術(shù)的不斷深入應用和自然語(yǔ)言處理、機器學(xué)習、文本分析技術(shù)的逐漸成熟，智能質(zhì)檢平臺應用除了在合規風(fēng)險管理方面發(fā)揮優(yōu)勢外，更加能夠在輿情分析、商機挖掘、精準營(yíng)銷(xiāo)等方面提供更多的智能服務(wù)。
通過(guò)智能質(zhì)檢平臺的應用，充分挖掘和釋放質(zhì)檢客服的價(jià)值潛力，助力公司戰略落地，為金融服務(wù)創(chuàng )新發(fā)展提供持久動(dòng)力。
