侃柴 | 全渠道服务 “智能+人工”质检体系的构思

（一）呼叫中心质检重要性

随着体验经济时代的来临和呼叫中心业务的产业化、规模化发展，优异的服务质量是优质服务体验的基础，而作为客户服务质量“守门员”的质检，备受关注。好的质检能够及时发现员工行为、服务流程甚至是运营管理存在的问题及短板，帮助管理者找到提升员工能力、优化服务流程以及提高运营绩效的改善机会，从而达到提升客户体验和运营绩效、降低运营成本的目标。

（二）呼叫中心质检的发展现状

国内从90年代末引入客服热线服务，随后由于业务的发展、技术的迭代、以及客户需求的不断提升，呼叫中心的服务渠道不断扩大，如今有不少的大型呼叫中心已兼具热线服务、多媒体客服、机器人智能语音/文本应答等多种服务能力。为了保障这些不同渠道服务的正常开展，质检的工作范畴也从以往语音服务质检延伸为集人工语音、人工文本、机器人语音、机器人文本等全渠道质检，而质检手段也从原来的人工质检基础上，增加了智能质检手段。

（一）人工质检

人工质检主要是通过抽样的方式对所需要检测的语音及文本材料进行分析，对照相关的服务标准进行评分。质检中如发现属于人员服务能力问题，可形成培训需求提交培训部门，同时交人资部门作为绩效考核依据；如发现属于机器人服务能力问题，可根据不同的成因，形成机器人训练需求或系统优化需求，提交技术管理部门进行迭代优化；如发现属于服务流程或服务规则不合理等问题，可形成流程与规则优化建议提交相关职能部门进行整改提升。

人工质检的优点主要有以下几点：一是涉及面广，除了可以对人工服务渠道进行质检，也可对机器人服务渠道进行质检，对呼叫中心全渠道服务的发展有较好的支撑和保障作用；二是能够对业务逻辑进行判断，符合挖掘深层次服务问题的需求；三是能够对服务流程与规则进行质检，提出以点带面的服务改善建议。但对比智能质检，人工质检也有诸如成本高、质检率受限、质检结果受个人感知及主观影响等问题。

（二）智能质检

智能质检可通过音量规则、静音规则、语速规则、抢插话规则、情绪规则、话术规则、语义规则等进行质检。根据预先设定的自动评分规则对人工服务进行自动质检，一方面对一般服务问题进行筛查抓取，另一方面也可对“致命性问题”进行警示标注。

智能质检的优点亦是显而易见：一是全量质检，智能质检可对所有服务样本进行全量质检，扫除质检盲区；二是自主配置质检模型与规则，按需设置和调整智能质检模型，实现对录音的多条件筛选；三是具有数据分析与应用价值，智能质检可以从热点分析、聚类分析、分类分析等多维度挖掘服务数据价值。智能质检也存在一定的缺点，一是需要搭建一套完善的质检模型，并不断更新与维护；二是难以发现服务流程及规则的设计问题，无法做出深层次的问题挖掘和建议输出。

基于以上人工质检与智能质检各自的优点和缺点，笔者认为在今后很长的一段时间里，人工质检与智能质检之间是互相辅助和补位的关系，主要包括四方面：

（一）显性问题智能质检为主。

如对于服务禁语、长时静默、标准化业务差错等服务行为，借助智能质检工具进行全量自动筛查。

（二）隐性问题人工质检为主。

如针对业务逻辑是否符合要求、服务流程与规则设计是否合理进行判断，需要由质检员人工判别。

（三）人工质检管理智能质检。

质检员通过智能质检检出的问题复核，数据标注，进行模型搭建、模型优化等。

（四）智能质检为人工质检所用。

智能质检提供的数据，成为人工质检员分析服务质量、挖掘价值信息的重要途径。

系统应支持质检业务的全线上、全渠道、全过程管理。全线上是指所有的质检行为应通过信息系统进行管理，增加质检过程与结果的公开透明性。全渠道是指质检范围应含括热线服务、多媒体客服、机器人智能语音/文本等服务渠道，并具有一定的扩展性，以适应日益增长的服务需求。全过程是指系统应具备分配质检任务、自动评分、人工评分、复检、终审、闭环跟踪及报表统计等质检全过程管理功能，同时支撑通过智能化的系统进行数据储存，为后续客服代表的服务质量跟踪分析奠定数据基础。

目前市面上的智能质检系统产品功能普遍较为单一，大多是基于人工语音服务的自动评分功能，对于全渠道业务质检的解决方案较为少见。笔者认为成熟好用的质检系统应结合智能质检与人工质检各自的特点，设计基于业务流的质检系统（见下图），既能最大限度切合实际业务的发展需求，保障质检管理的完整度和流畅度，同时更能充分发挥智能质检与人工质检的优势。

与之同时，可以结合目前最新的智能客服助手相关产品功能，将实时语音转译文本、流程执行数据、情绪识别等数据传导到质检系统，拓宽质检系统差错识别范围，同时提高质检时效性。最后通过质检系统的智能报表输出，在为制定改善措施提供依据的同时，也可形成服务“错题集”及“优秀案例集”，提供陪练机器人作为训练语料，最终反哺到服务人员的能力提升。

（一）持续优化智能质检能力

一是提升语音转译能力。比如专业术语及方言，智能质检的语音转译准确率还有待提高。因此，有必要通过持续标注和训练，不断提升转译准确性。

二是增加客服操作轨迹的智能质检。智能质检是通过对会话数据与业务数据进行分析，形成服务质量和业务能力的分析结果。如果增加对客服人员业务熟练度分析，目前缺乏数据支撑。因此，需要收集一线客服的业务操作数据，后续增加对一线客服业务熟练度的质检。

借助智能质检实现多维度的质检分析，全方位对一线客服进行能力分析和评估，帮助客服人员逐步提升服务能力。

（二）持续提升整体工作效能

一是持续提升智能客服机器人的服务能力。通过人工质检发现智能客服机器人在服务客户过程中的不足，持续完善提升智能机器人的服务能力，减少常规业务的转人工数量，帮助一线客服转移更多精力对客户重点诉求进行跟进和服务，进而提升服务质量。

二是优化员工培训和培养体系。结合“智能+人工”质检结果，及时发现员工服务问题，帮助班组长制定个性化培训策略，促进企业人才培养。使质检工作既能为企业保驾护航，又能充分发挥在构建员工培训和培养体系中的作用。

（三）释放人力，进一步发挥人工优势

借助人工质检经验，提升智能质检能力，同时完成质检岗位人员的技能迭代与升级。比如，根据智能质检结果，对重点客户或特殊群体的来电诉求进行持续跟进、对客户的满意度情况进行深入分析。

（四）助力企业增值增效，打造智慧服务

拓宽质检分析能力，多渠道、多触点收集客户信息，结合客户标签、客户画像等数据，对客户诉求深入挖掘。结合客户诉求分析结果，挖掘潜在商机，帮助企业进行增值业务拓展，实现增值增收。根据客户诉求挖掘结果，辅助企业制定差异服务策略，人工与智能结合，提升客户体验，打造有智慧、有温度的客户服务。