企業(yè)智能質(zhì)檢案例「系列一」：

智能質(zhì)檢助力某國有銀行客服系統(tǒng)全面可覆蓋

——普強智能質(zhì)檢系統(tǒng)在銀行業(yè)部署應(yīng)用

所有已知、可見的問題都能被解決，未知不可見的風(fēng)險才更值得關(guān)注與警惕。

01

質(zhì)檢行業(yè)現(xiàn)狀/問題

銀行呼叫中心每天要接待大量客戶，每日產(chǎn)生數(shù)十乃至數(shù)百萬語音文本業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)人工抽檢僅能對其中極小量數(shù)據(jù)進行抽樣調(diào)聽。

通?？头块T質(zhì)檢覆蓋率通常在3%以下，極低的質(zhì)檢覆蓋率伴生了諸多問題，如歷史問題較難被發(fā)現(xiàn)，部分邊緣性業(yè)務(wù)或質(zhì)檢項長時間處于質(zhì)檢盲點，坐席管理難監(jiān)控等，使客服中心的全面質(zhì)量管理提升存在瓶頸等。

如何建立科學(xué)質(zhì)檢方式對坐席人員進行監(jiān)管，挖掘服務(wù)與業(yè)務(wù)問題，對未知風(fēng)險進行防范與管理，提升客服服務(wù)質(zhì)量是金融科技一直以來探索與實踐方向。

02

某國有銀行真實案例

該國有擁有千余坐席人員，銀行卡客服涉及四個職場，每天可產(chǎn)生數(shù)百萬條錄音數(shù)。千余坐席人員的人工質(zhì)檢覆蓋在數(shù)百萬條龐大業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)面前只能是杯水車薪。

（1） 不足2%質(zhì)檢覆蓋率，邊緣性業(yè)務(wù)難監(jiān)測，問題難發(fā)現(xiàn)。

該國有銀行的錄音質(zhì)檢方式為人工抽檢，在百余業(yè)務(wù)場景下，人工質(zhì)檢難以檢測巨量數(shù)據(jù)下的潛在風(fēng)險。如服務(wù)態(tài)度差、強插話等隱蔽服務(wù)風(fēng)險難發(fā)現(xiàn)，銷戶等邊緣性業(yè)務(wù)或邊緣性質(zhì)檢項長期處于質(zhì)檢盲點、難覆蓋…客服中心的全面質(zhì)量管理存在盲區(qū)。

（2） 人工抽檢問題檢出率低，主觀判斷標(biāo)準(zhǔn)難統(tǒng)一，服務(wù)質(zhì)量提升存在明顯瓶頸。

由于人工抽查是基于全部業(yè)務(wù)場景下全量錄音的集合，且該國有銀行客服中心服務(wù)建設(shè)較完整，服務(wù)質(zhì)量較好，所以在有限的人工抽檢數(shù)量范圍內(nèi)，發(fā)現(xiàn)違規(guī)問題的數(shù)量非常少，弱化了質(zhì)檢部門對坐席督促作用，客服中心的全面質(zhì)量管理提升存在瓶頸，使客服中心服務(wù)質(zhì)量進一步提升存在困難。

傳統(tǒng)質(zhì)檢通常會涉及人為主觀判斷等非明確判斷情況，目前機器質(zhì)檢并不能一次性解決中文一詞多義等復(fù)雜判別問題。但是智能質(zhì)檢系統(tǒng)可以實現(xiàn)大范圍篩查判別，將主觀質(zhì)檢項進一步提取加速增加問題發(fā)現(xiàn)效率。

03

可持續(xù)性增長的智能質(zhì)檢解決方案

客服中心/呼叫中心建設(shè)過程中，普強智能質(zhì)檢解決方案通常以幫助業(yè)務(wù)可持續(xù)性增長為主要目標(biāo)，即通過對現(xiàn)有業(yè)務(wù)進行專項梳理、評估與策略優(yōu)化，提供可持續(xù)目標(biāo)的質(zhì)檢解決方案。包括提升銀行質(zhì)檢工作效率、降低企業(yè)運營成本，解決人工質(zhì)檢主觀局限性，提升客服服務(wù)質(zhì)量，輔助業(yè)務(wù)運營決策與提升等等。

因此，針對不同項目、不同運營目標(biāo)或者不同崗位性質(zhì)質(zhì)檢設(shè)計與應(yīng)用策略也截然不同。比如對于呼入型質(zhì)檢方案更看重對問題解答和話術(shù)合規(guī)性檢測，呼出型質(zhì)檢方案則針對坐席/不規(guī)范銷售誤導(dǎo)客戶，夸大承諾等行為進行監(jiān)管和防范…

在該項目中，普強根據(jù)該行五個業(yè)務(wù)部門，近20條業(yè)務(wù)線實際業(yè)務(wù)情況，設(shè)計專項智能質(zhì)檢方案（并首次提出階梯質(zhì)檢應(yīng)用方案）。

04

獨家階梯質(zhì)檢應(yīng)用方案

在該質(zhì)檢方案設(shè)計中普強首次提出階梯質(zhì)檢應(yīng)用方案。階梯質(zhì)檢應(yīng)用方案主要面向主觀項質(zhì)檢標(biāo)準(zhǔn)難判斷、機器誤判率高、申訴量大等問題，以階梯扣分制評分標(biāo)準(zhǔn)降低質(zhì)檢判斷誤差。

階梯質(zhì)檢方案基于業(yè)務(wù)場景、質(zhì)檢項目、客服服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)3大維度，對派單策略、抽檢應(yīng)用策略進行專項設(shè)計，打造“軟硬兼具”的柔性質(zhì)檢評價標(biāo)準(zhǔn)。采用階梯型質(zhì)檢方案，可使質(zhì)檢判斷誤差下降到2‰以下，減少機器誤判率，減輕質(zhì)檢員人工二次復(fù)檢工作量，實現(xiàn)機器替代人工質(zhì)檢。

階梯質(zhì)檢：策略化的質(zhì)檢模型與扣分標(biāo)準(zhǔn)，可針對質(zhì)檢項及具體座席觸碰違規(guī)次數(shù)進行階梯扣分，發(fā)現(xiàn)問題質(zhì)檢項及定向問題座席，實現(xiàn)問題發(fā)現(xiàn)與盲點抓取。

05

實施效果

普強智能質(zhì)檢系統(tǒng)應(yīng)用于該行銀行卡客服、綜合客服、外呼、運營、保險等5類業(yè)務(wù)部門，覆蓋智能外呼、投訴、封控、保險等近20個業(yè)務(wù)場景，全面賦能該企業(yè)的質(zhì)檢服務(wù)智能化升級。

質(zhì)檢系統(tǒng)部署后，通過報表管理、任務(wù)統(tǒng)計、坐席成績統(tǒng)計等多組合輔助模塊應(yīng)用，質(zhì)檢效率較原來提升50%，近300個智能質(zhì)檢模型覆蓋銀行卡客服、保險、綜合多條業(yè)務(wù)線，大幅降低人工服務(wù)成本，有效提升業(yè)務(wù)合規(guī)與客服服務(wù)質(zhì)量。2021年，該行銀行卡客服全面使用智能質(zhì)檢系統(tǒng)，完成智能質(zhì)檢全量覆蓋。

（1）采用錄音可視化同屏質(zhì)檢，質(zhì)檢效率提高50%

由傳統(tǒng)人工聽檢轉(zhuǎn)為錄音同屏可視化質(zhì)檢，快速發(fā)現(xiàn)與定位坐席出現(xiàn)的問題，并通過前后內(nèi)容對照快速預(yù)覽與標(biāo)注整個流程中的人員、業(yè)務(wù)問題。采用錄音可視化同屏質(zhì)檢后，質(zhì)檢效率提高50%。

錄音可視化同屏質(zhì)檢即當(dāng)質(zhì)檢員調(diào)取錄音質(zhì)檢時，可在系統(tǒng)中同步瀏覽錄音文字內(nèi)容，直接在系統(tǒng)頁面中對文字錄音進行操作和標(biāo)注。實現(xiàn)快速調(diào)聽、快速定位、前后內(nèi)容對照分析等操作，簡化質(zhì)檢操作，提升質(zhì)檢效率。

（2）實行全面智能質(zhì)檢，質(zhì)檢覆蓋率由2%提升為100%，提升客服整體服務(wù)水準(zhǔn)

100%質(zhì)檢業(yè)務(wù)全覆蓋，提升邊緣業(yè)務(wù)/場景項與質(zhì)檢問題發(fā)現(xiàn)覆蓋率。引入質(zhì)檢系統(tǒng)后，客戶大眾卡服務(wù)業(yè)務(wù)已不再通過人工質(zhì)檢，直接采用全面智能質(zhì)檢，快速提升工作效率；人工質(zhì)檢只進行某個組的抽檢和一些質(zhì)檢分析和規(guī)范性管理相關(guān)事項，實現(xiàn)工作效率最優(yōu)同時提升對坐席服務(wù)問題的檢出率，質(zhì)檢團隊服務(wù)水平實現(xiàn)較大提升。

（3）提供質(zhì)檢分析支撐與服務(wù)質(zhì)量量化標(biāo)準(zhǔn)，建立科學(xué)系統(tǒng)質(zhì)檢流程

通過對業(yè)務(wù)與服務(wù)等行為分析，搭建科學(xué)、系統(tǒng)語音質(zhì)檢平臺，實現(xiàn)100%機器質(zhì)檢與可視化智能質(zhì)檢模式結(jié)合。舍棄原有質(zhì)檢員主觀判別方式，銀行卡客服業(yè)務(wù)全線采用客觀質(zhì)檢標(biāo)準(zhǔn)，建設(shè)科學(xué)高效質(zhì)檢系統(tǒng)。

同時將原線下的質(zhì)檢工作統(tǒng)一進行線上管理，包括日常錄音質(zhì)檢、不滿意錄音質(zhì)檢回訪、坐席錄音申訴、質(zhì)檢校準(zhǔn)等等，提升質(zhì)檢工作效率與質(zhì)檢部門工作流程規(guī)范化。

（4）引入粵語質(zhì)檢識別，建成普粵混合識別機制

粵語識別技術(shù)采用了新一代語音識別模型HCC（基于端到端模型的混合語音識別系統(tǒng)），語音識別速度快，識別準(zhǔn)確率高，充分滿足語音質(zhì)檢分析等系統(tǒng)對大規(guī)?；浾Z語音進行實時轉(zhuǎn)寫和數(shù)據(jù)檢索要求。同時基于普強粵語識別系統(tǒng)的專項模型與語料數(shù)據(jù)積累，更提供普粵混合識別。

通過對深層數(shù)據(jù)進行挖掘與分析，建立不同產(chǎn)品/業(yè)務(wù)專題，幫助該大行基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)輸出客戶畫像與業(yè)務(wù)成交分析報告，輔助業(yè)務(wù)高效精準(zhǔn)決策。對質(zhì)檢項違規(guī)率、違規(guī)項、問題座席等情況輸出專項質(zhì)檢分析報告，輔助業(yè)務(wù)實現(xiàn)數(shù)字化科學(xué)精準(zhǔn)決策。