生活中，當我們需要找客服時，在人工客服接線之前，通常會聽見這么一句話：“您好，為保證我們的服務質量，您的電話可能會被錄音”。給人的感覺其實并不太友好，那么企業為什么會冒著客戶可能會厭煩風險提出這么一句呢？這么做的原因1是為了進行質檢，保證客服的服務質量，2也是為了萬一出現什么事情，需要下診斷時能有一個證據佐斷。

　　接下來，我們通過文章給大家簡單的介紹幾種語音質檢方式的優缺點。

　　1、人工智能語音質檢 人工智能語音質檢到底是怎樣質檢的呢？

　　首先人工語音機器人能夠在客服代表與客戶交流過程中，通過語音識別系統將語音轉化成為文字，并可以實現100%的質檢覆蓋。當然，強大的語音機器人可以實現對俚語、小語種的識別，再也不擔心質檢員聽不懂方言了。將錄音識別成文字后，通過企業前期錄入系統中間的關鍵詞、業務關鍵點、流程備注、話語重復次數要求等業務模型和服務模型要求對話務員進行業務質檢。

　　同時人工智能語音質檢能夠通過字數（字數/時間）、音量、聲道、波動次數、通話靜默檢測客服代表的服務質量水平及情緒變化情況。通過聲紋識別的方式區分服務場景，人工智能語音質檢能對分客服與客戶的對話進行場景分割，以此來進行數據分析（話務員部分用來質檢、客戶部分用來進行數據分析：比如營銷政策或者客戶需求分析等等）。

　　優點：質檢效能高、質檢覆蓋率高、質檢結果公平、可同頻質檢并在線提醒客戶代表、分析報告數據可實時查看、節約人力成本等。

　　缺點：前期投入成本高（一般小型企業難以承擔）、數據庫數據巨大、建模麻煩（比如歡迎語需要有歡迎語的質檢模型、不同的產品需要有不同產品的質檢模型等）、語意需要持續更新、機器人質檢無法考慮通話背景（如客服代表插話是否是溝通需要就很難通過機器人進行判別）、運用率較低。 適用范圍：通用，但專題質檢（如FCR分析等等）建議質檢員還是人工聽取錄音比較好

　　2、傳統后置錄音質檢

　　該質檢方式是目前大部分的呼叫中心在運用的質檢方式，主要是通過后期質檢員在線傾聽客服代表錄音的方式進行，將錄音結果登記于表格之中并將表格進行數據分析，同樣該質檢的方式也有他的優缺點： 優點：客服反復聽取錄音、能有效發現服務存在的問題、一般而言質檢結果的準確性更高、使用普遍性高、成熟度高、技術壁壘低、前期投入低等。 缺點：發現問題的時效性較差、無法時間直接處理服務過程中存在的問題、質檢工作量大、效率低且覆蓋率低，難以有效評價整體服務質量等。 適應范圍：日常質檢或專題質檢。

　　3、同屏語音質檢

　　同屏語音質檢指的是質檢員能夠通過系統，對話務員進行實時質檢，并且能夠通過系統管理看到話務員直接的操作界面，并將質檢結構直接記錄與系統，用于數據分析。

　　優點：發現問題，解決問題迅速。能夠迅速發現服務過程中的流程、人員、業務與客戶期望質檢的差距，并能及時提醒客服代表的差錯并及時進行處理。

　　缺點：質檢結果準確度不高，錄音樣本抽取不一定科學，適用范圍小，質檢員工作壓力大等。

　　適應范圍：特殊質檢（如持續滿意度底下的員工）以及新員工質檢。 以上三種為呼叫中心主要的語音質檢方式，具體的優缺點與運用各位可以根據自己呼叫中心的特點進行甄別運用。在AI技術日漸強大的今天，很多質檢都已經能夠通過人工智能實現，這不僅僅是時代的推動作用，也是呼叫中心從傳統行業轉向智能化的趨勢。

　　智能語音質檢有以下三個關鍵技術點：

　　1.語音識別：用于建立文本索引，將非結構化的語音文件轉換為結構化的索引信息的過程。語音識別引擎具有語法識別、自由說識別、關鍵詞檢出和語音質檢分析四種識別能力，能夠正確識別語音文件從而形成對應的文本內容，并提供靜音檢測、情緒檢測、關鍵詞（服務忌語和業務術語等）和話者分離的識別結果。

　　2.智能質檢：提供基于角色區分、全文識別、關鍵詞識別、語速檢測、靜音檢測、疊音檢測結果等組合的多維度質檢；根據業務需要，可對所有的在線錄音進行覆蓋的全量自動質檢。基于說話人區分結果，用戶可定義針對坐席或客戶的通話內容進行自動質檢；基于全文識別和關鍵詞識別結果，用戶可進行針對坐席通話出現服務禁語、缺少規范用語等通話內容的自動質檢；基于語速檢測結果，用戶可進行針對通話人語速過快的自動質檢；基于靜音檢測結果，用戶可進行針對通話中長時靜音的自動質檢；基于疊音檢測結果，用戶進行針對通話人搶插話的自動質檢；基于情緒檢測結果，用戶可進行針對通話中情緒異常自動質檢；

　　3.文本分析：對電銷和客服錄音內容及相關數據進行統計和主題分析，針對話術、客戶反饋、電銷周期、成功情況等綜合分析后，優化電銷策略和客戶服務話術；通過數據分析統計，挖掘客戶意見和風險，即使調整服務策略，提高客戶滿意度； 朗深是一家的技術型公司，公司多年專注AI智能呼叫中心及呼叫中心中間件的研發。公司所有產品均擁有獨立知識產權，19年推出的高可定制電話AI機器人及智能質檢系統，也已響應國家號召，完成了國產操作系統的適配。并成功的應用于各機構單位，幫助客服實現呼叫中心的AI賦能。