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智能質(zhì)檢優(yōu)化實踐:召回率和準(zhǔn)確率,哪個更重要?

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圖:美劇《了不起的麥瑟爾夫人》
  很多企業(yè)擁有中大型電銷或客服中心,每天與客戶產(chǎn)生成千上萬次溝通。溝通的質(zhì)量,決定了企業(yè)的收入或客戶滿意度。企業(yè)監(jiān)督業(yè)務(wù)人員的溝通質(zhì)量和執(zhí)行力的過程,被稱為質(zhì)檢。
  前兩篇文章,我們介紹了“關(guān)鍵詞+正則”質(zhì)檢方式和全新的“非正則”質(zhì)檢方式的區(qū)別,也介紹了兩種機器質(zhì)檢方式各自適配的場景。
  雙模質(zhì)檢,各司其職。“非正則”質(zhì)檢方式通過引入深度學(xué)習(xí)算法模型,能夠更好地利用上下文語義來判斷一個句子是否命中了質(zhì)檢項,顯著提升找全率(術(shù)語“召回率”)和找準(zhǔn)率(術(shù)語“準(zhǔn)確率”)。同時,由于深度學(xué)習(xí)算法模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)量有要求,因此“非正則”方式更適合目標(biāo)通話量較多的質(zhì)檢項,而目標(biāo)通話量過少的質(zhì)檢項,無法訓(xùn)練出好的算法模型,需要繼續(xù)使用“關(guān)鍵詞+正則”的方式。
  今天,我們進一步分析,如何對不同的質(zhì)檢項采取不同的優(yōu)化策略,使機器質(zhì)檢和人工復(fù)檢更好地平衡,提升整體質(zhì)檢工作的效率。
  召回率和準(zhǔn)確率的關(guān)系
  我們希望每個質(zhì)檢項所命中的目標(biāo)通話又全又準(zhǔn)。這也是循環(huán)智能的質(zhì)檢產(chǎn)品引入“非正則”模式的原因。
  但在優(yōu)化質(zhì)檢項的命中效果時,當(dāng)召回率和準(zhǔn)確率都達到了一定的高度,想要繼續(xù)提升,難免會遇到“二選一”的問題:召回率和準(zhǔn)確率互相影響、此消彼長,一個指標(biāo)增長,另一個指標(biāo)通常就會下降。
  圖:Designed by Creazilla*
  在實際應(yīng)用中,大部分企業(yè)的業(yè)務(wù)流程是“機器質(zhì)檢+人工復(fù)檢”:將機器質(zhì)檢的結(jié)果交給人工做復(fù)檢。因此,機器質(zhì)檢的召回率和準(zhǔn)確率變化,會影響到人工復(fù)檢的成本:
  • 提升召回率(適當(dāng)犧牲準(zhǔn)確率),意味著降低“漏檢”的風(fēng)險,但可能會增加“誤檢”帶來的人工復(fù)檢成本;
  • 提升準(zhǔn)確率(適當(dāng)犧牲召回率),意味著降低“誤檢”帶來的人工復(fù)檢成本,但可能會增加“漏檢”的風(fēng)險。
  那么對于不同的質(zhì)檢項而言,如果碰到“二選一”的問題,該如何做出選擇?
  負向質(zhì)檢項:通常“召回率”優(yōu)先
  負向質(zhì)檢,就是找出不合格、不合規(guī)的地方。通俗地說,在銷售、客服質(zhì)檢中,是指找出業(yè)務(wù)員“說了什么不該說的”。負向質(zhì)檢是企業(yè)比較常見的需求,尤其是在受監(jiān)管比較嚴格的領(lǐng)域。
  在貸后資產(chǎn)管理(催收)領(lǐng)域,質(zhì)檢項以負向為主,例如恐嚇威脅、疑似私收錢款等。負向質(zhì)檢項通常有兩個特征,第一是違規(guī)量通常都不太大(大部分通話不會違規(guī)),第二是漏檢之后的風(fēng)險相對比較大。因此,針對負向質(zhì)檢項,我們通常應(yīng)該通過調(diào)整算法模型的參數(shù)或規(guī)則代碼,保證“召回率”優(yōu)先,將更多涉嫌違規(guī)的通話都找出來,然后增加人工成本去做復(fù)檢,“寧可錯殺一片,不可放過一個”。
  正向質(zhì)檢項:通常“準(zhǔn)確率”優(yōu)先
  正向質(zhì)檢,是指對業(yè)務(wù)員符合規(guī)范的地方進行加分激勵。最近幾年,正向質(zhì)檢越來越受到企業(yè)重視,因為負向質(zhì)檢判斷的只是業(yè)務(wù)員有沒有犯錯,是一種“懲惡”的理念,而正向質(zhì)檢可以用來激勵業(yè)務(wù)員變得更加專業(yè)、更加規(guī)范,是一種“揚善”的理念,更有利于形成正向循環(huán)。
  例如客服領(lǐng)域的規(guī)范性用語:“標(biāo)準(zhǔn)開場白”、“標(biāo)準(zhǔn)結(jié)束語”、“服務(wù)延伸用戶(請問還有什么可以幫您)”以及“確認客戶預(yù)留信息”等。這類正向質(zhì)檢項,通常目標(biāo)通話量比較大,如果錯誤率較高,復(fù)檢成本就會很高。面臨二選一的時候,我們通常應(yīng)該通過調(diào)整模型參數(shù)或規(guī)則代碼,優(yōu)先提升準(zhǔn)確率,降低人工復(fù)檢成本,“寧可漏掉幾個,不可錯殺一片”。
  實際場景更復(fù)雜
  需要重申,我們在優(yōu)化質(zhì)檢項命中效果的時候,最好的情況是,能找到同時提升召回率和準(zhǔn)確率的方法,或者能找到大幅提升其中一個指標(biāo),而另一個指標(biāo)不會明顯下降的方法。如果這兩條路都走不通,為了繼續(xù)提升效果,才需要結(jié)合漏檢的風(fēng)險高低以及人工復(fù)檢的成本,進行“二選一”。
  通常,因為負向質(zhì)檢項的漏檢風(fēng)險比較高,所以“召回率優(yōu)先”,降低漏檢風(fēng)險;而正向質(zhì)檢項的目標(biāo)通話量比較大,所以“準(zhǔn)確率優(yōu)先”,降低復(fù)檢成本。
  不過,也有少量例外。比如有的負向質(zhì)檢項,目標(biāo)通話量不算少,而且風(fēng)險也比較低,那可以考慮“準(zhǔn)確率優(yōu)先”;有的正向質(zhì)檢項,目標(biāo)通話率非常少,而且重要性比較高,那就應(yīng)該考慮“召回率優(yōu)先”。
  此外,在實際應(yīng)用中,還要將其他因素綜合考慮進去,比如不同質(zhì)檢項的召回率和準(zhǔn)確率提升難度不同,比如不同企業(yè)的復(fù)檢員數(shù)量是不同的……我們才能更好地制定不同質(zhì)檢項的優(yōu)化策略。

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