長久以來，呼叫中心質量管理部門對坐席的質檢主要通過人工的方式，對坐席的錄音記錄進行抽檢。隨著呼叫中心業務量的急劇增大，多種聯絡方式的展現，人工質檢已經無法滿足現代化呼叫中心的需求。因此，需要高效而準確地進行座席質檢，只有依靠先進的技術手段才能實現。
覆蓋率
目前行業的抽檢比例大概在1-2%，意味著大量的錄音被忽略，隱藏的價值或者風險并沒有被有效地挖掘出來
業務價值
由于覆蓋率比較低，無法對所有數據進行分析，無法準確把握客戶需求抓住商機，質檢人員的業務價值無法很好體現
質檢延時
人工質檢一般是事后定期抽檢，這種方式無法在事件發生的第一時間定位到問題，更無法對風險進行及時響應
工作效率
質檢客服針對每一通隨機選擇的電話，往往都需要反復進行復聽，導致效率低下，在工作時間內發現的問題有限
質檢標準
人工抽檢受限于對業務的認知，不同的人對事件的判斷，往往會有不同的結論，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
質檢成本
質檢工作重復性高，任務繁重，隨著業務量的增加，在保證抽檢比例的情況下，公司需要投入大量的人力物力來滿足質檢的需要
應用場景
隨著人工智能技術的發展，通過智能語音識別、大數據挖掘等技術可以實時或離線地將海量錄音數據轉化為文本等非結構化的數據，實現了對語音文件的100%全覆蓋，大幅降低了人工質檢成本，通過對文本的分析和數據挖掘，可以實現對合規的檢查、風險的預警、趨勢的分析、商機的挖掘等
技術架構
系統架構
功能特性
將大規模語音通話識別處理成文本索引，為長時間范圍內的語音數據高速檢索、調聽和分析應用提供支持
系統提供豐富、靈活的檢索條件進行全文本檢索，可高亮顯示檢索關鍵詞，清晰標記通話內容，來去話分顏色顯示
通話聲音、內容、時間軸可視化展示，來去話分離，一目了然
可通過點擊關鍵語句，直接定位播放，提高效率
通過應用角色設定、位置設定、范圍設定和表達式組合，實現將符合標準作業流程的質檢行為轉化為系統可識別的規則，將規則的定義和系統的實現剝離出來，支持質檢客服的靈活自定義
根據設定質檢規則（包含關鍵字、情緒指標、靜音等指標），對人工坐席的業務能力、服務態度等進行全面自動評分，從而實現高覆蓋率，解決人工質檢覆蓋率低的情況
系統會將評分低的通話篩選出來供質檢人員調聽，讓人工質檢做到有的放矢，形成“智能質檢泛聽+質檢員精聽”的質檢新模式，進而全面把握、提升客服/呼叫中心人工坐席服務質量
通過報表引擎以及可由客戶自行使用的報表設計器，為客戶提供靈活、適應性強的報表內容，并改善報表顯示與內容查詢之間的關聯，可實現由報表到內容查詢的數據挖掘顯示
