如今隨著經濟環境的變化，市場競爭越來越激烈，企業已無法從產品與價格上獲得絕對的市場優勢。
在這種情況下，企業不僅要在產品上下功夫，更要不斷完善服務體系。
因此，企業對服務質量的管理和控制就顯得尤其重要，而質檢就是一個的重要環節。
傳統質檢主要是以人工為主，主要是靠質檢員回聽錄音，結合個人的業務理解來檢驗服務問題。
雖然可以發現問題，但隨著業務量不斷增大，問題也不斷暴露出來。
覆蓋率低，客戶價值流失
傳統質檢一般只能採用抽檢方式，抽檢比例大概在1-2%，大量錄音被忽略，必然會有問題遺漏。
另外，由於覆蓋率比較低，無法對所有錄音資料進行分析，質檢錄音的深層價值被忽視。
質檢工作效率低，成本高
質檢是一項繁重且重複性高的工作，質檢員需要對錄音反覆回聽，這樣就導致質檢效率低下。
隨著業務量增加，在保證抽檢比例的情況下，需要不斷投入人力來滿足質檢需要，增加了人力成本。
質檢標準不統一，不客觀
人工抽檢受限於對業務的認知，不同人對同一事件的判斷，往往有著不一樣的想法。
甚至相同的人在不同時間對同一事件的看法也會發生改變，這都造成了標準上的不統一。
標準不統一，沒有完善的判斷標準，難以客觀有效地對整體服務質量進行合理評價。
人工質檢如管中窺豹，在客戶需求多樣化、運營管理精細化的今天，人工質檢已經難以滿足企業要求。
尤其是在金融、保險、銀行等行業，對客服人員管理上更嚴謹，對客戶服務有更嚴格的規範化要求。
結合當前的實際業務場景，企業質檢大概要從四個方面著手。
服務質量：是否能夠準確理解客戶意願，是否存在錯漏辦或錯漏答等問題；
服務規範：服務流程是否合規、是否出現違規操作、用詞用語不當等情況；
服務態度：服務態度是否端正、積極、是否主動服務等；
服務效率：對客戶問題的響應效率和服務效率是否正常等。
隨著人工智慧技術的持續火熱，以及自然語言處理、機器學習等技術的成熟，智慧質檢系統逐漸起承擔質檢員的一部分工作。
智慧質檢首先透過語音識別將錄音轉為文字，再透過自然語言處理對其進行理解。
之後採用預設的質檢模型進行評分，最後可透過人工再進行復檢。
透過智慧質檢系統可以解放大量繁瑣低效的人工回聽、評分等工作。
還可以提供一定的決策分析參考，協助服務人員解決服務問題、改善服務質量。
系統功能
智慧質檢：根據預設的質檢模型自動進行質檢任務，無需人工干預，質檢結果對應質檢規則和命中錄音。
全量質檢：實現全量快速質檢，不會錯檢漏檢，從而實現了對坐席通話進行100%全覆蓋。
質檢規則：在傳統的關鍵詞檢測上，增加了靜音檢測、語音語速檢測、話術順序檢測和情緒檢測等多方面的質檢規則。
錄音回聽：錄音內容分角色展現，並按不同顏色展示命中規則，更加清晰直觀。還可透過點選文字或規則命中標籤跳轉播放，幫助提升錄音回聽效率。
實時質檢：坐席終端實時顯示對話文字、預警資訊、質檢的結果、標準話術的提醒。後臺顯示質檢結果風險率、與當前坐席質檢的結果等資料。
資料留存：系統自動收集分析質檢項的命中情況、命中排行及坐席得分排行、得分趨勢統計等資料，便於管理人員分析客服人員服務情況。
無縫整合：如果企業已有CRM、呼叫中心或者工單系統等，音視貝智慧質檢系統可實現與其他系統的無縫整合。
這些功能應用於智慧語音質檢之中，為最佳化客戶服務提供了重要支援。
不僅解決了人工質檢存在的不足，還可以幫助企業更加高效地開展服務質量管理工作。
另外，還可以更深層次的透過資料探勘、分析，輔助企業進行經營策略最佳化，從而提升企業的市場競爭力和市場滿意度。
