语速均匀、吐字清晰、5秒之内回应、必说的礼貌用语，每天李小雨坐上工位后，这些词条都会像弹幕一样在大脑里刷屏。作为一家B2B企业客服中心的座席员，她每天的工作都会按照标准化的工作流程进行，量化的质检标准让她倍感压力，考核难度也是越来越高。
作为质检员，王峰拿到了当天的质检报表，他发现跟小雨一样出现未二次确认客户信息的客服人员不在少数，他将这一问题及时反馈给管理人员，迅速组织对客服人员的新一期培训。
当客户的诉求增多、耐心降低，客服已经不是简单的声线甜美、礼貌用语就能使客户满意。因为行业客户数量有限，每一个客户的流失意味着企业放弃市场，这使得B2B企业更加追求企业级服务的高水平高质量，“专业”才能让自己与客户保持长久可持续的合作关系。同样，对于面向广大消费者的B2C模式企业，留住客户就是守卫企业的生命线。
天润融通智能质检赋能呼叫中心质检能力，有效破解质检三大问题：质检手段单一、质检员工作低效、缺少质检工具。
质检手段单一
在人工智能技术还未问世之前，呼叫中心语音质检还是以人驱动，需要人工听录音再进行分析考评，质检手段单一，但人工首先面临三个问题：一是靠人力，听录音的速度有限，导致整个质检流程运转速度慢。二是人的体力不支，无法对大量的录音数据一一检测，无法集中精力对质检报表进行统计分析。三是人工受限于各自的思维和经验，评判标准不一，差异化较大，质检结果不够客观准确。同时企业还要付出高额的人力成本来达到质检率。
质检员工作低效
传统质检方式把人的工作重心牢牢锁在听录音的基础部分，而脱离了质检本身的目的——分析评判。每听一个录音的时间成本是6分钟，并且重复听一段录音的情况常有发生，造成精力分散，质检效率低。低效导致人工质检只能通过抽检的形式进行，问题录音无法精准锁定，漏检率高。
缺乏质检工具
目前仍有许多企业使用传统的表格工具做质检模板，这样不仅过于繁琐、整理速度慢，汇总难，而且还不易查询，统计分析的效果不佳。同时企业想根据客服情况随时调整考核标准的操作难度大，无法适应企业针对当前业务重点对客服提出的新要求。
依托云计算、人工智能和语音识别技术的发展，智能质检成为提升呼叫中心客户服务的利器，将质检员从听录音的基础工作中解放出来，促使质检员工作职能回归到统计分析评判的本身，在大幅提升质检效率的同时，保证质检质量，帮助管理者及时发现客服问题，及时整改，为客户提供更高水平的客户服务。
告别大海捞针
质检告别大海捞针，得益于人工智能技术和云计算能力加持。智能质检颠覆了过去传统人工质检模式，实现语音数据自动化全量质检。以强大的语音转写技术和数据处理能力，实现语音转写文本，释放人工听录音消耗的时间成本。对产生的语音数据做到100%全量质检，扫除语音质检盲区。
智能质检无需人工逐一排查，反复听录音，保证质检效率，同时还能从海量录音数据中精准锁定需检录音，展开专项检查，节省90%以上的时间聚焦目标问题，输出高质量质检报表，帮助质检员更快更准地发现客服问题。
为呼叫中心而生
不同于一般的工具，智能质检是深根于呼叫中心场景，专门为语音质检而生的应用工具。其模板定义、智能建模、评分评级、质检报表等功能轻松为企业呼叫中心所用，辅助人工高效完成质检工作，并能随企业对客服座席要求的提升而进行及时调整，协助企业培养质量更高的客服团队。
因为智能质检，不用纠缠于听录音，王峰有了大把时间去跟质检这件事较真。每隔一段时间他都会调整质检方向，并依照要求来设定质检模板。在得知近期有客服座席推诿客户问题的事件发生后，王峰立马在以往的考核标准之上，将“不知道”、“没办法”等推脱词汇新增为服务禁语，并通过图形界面拖拽就完成了智能建模，方便快捷，实时生效。如果客服人员服务过程中说了推诿词就会被扣分，但评判也不是单靠质检工具“一刀切”，当智能质检识别出服务禁语之后，王峰会在系统中复核当时的对话情景，确保质检结果客观准确。
除此之外，智能质检还可以通过智能识别高频词汇、敏感词汇及讲话人语速等，来提取关键词和通话特征，进行录音筛查，帮助质检员快速精准锁定问题录音。质检评语、录音标签支持批量导出，省去质检流程不必要的繁琐环节。
关于天润融通
北京天润融通科技股份有限公司（简称：天润融通）创建于2006年，专注于为企业提供“呼叫中心云服务”（工信部呼叫中心运营许可：B2-20070013），于2016年1月在新三板挂牌（证券代码：835653）。天润融通致力于推动呼叫中心系统和资源建设从“硬件集成”向“云化服务”转变，开创了呼叫中心云服务模式，让呼叫中心从此变得“简单、可靠、按需、可成长”！
目前，天润融通服务的客户覆盖了金融、保险、汽车、教育、旅游、本地生活、企业服务、房产等十多个领域，包括太平洋保险、百度、去哪儿、新美大、瓜子二手车、VIPKID、链家网、今日头条等众多知名企业，客户数量已达上千家。天润融通现有员工近200人，总部设在北京云基地，在上海和深圳分别设有华东和华南总部。
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