在呼叫中心領域，AI(人工智能)比較早期的應用場景是質檢。通過智能質檢系統，能夠有效降低質檢工作量，釋放人力。巨人網絡通訊2018 Re:View大會指出，前幾年，質檢系統就已產生，但一直沒有得到大規模應用，主要存在語音轉寫準確率和技術門檻兩個基礎問題。針對兩個問題，巨人網絡通訊開發了智能質檢系統，形成一套圖形化的模板生產工具。哪怕沒有技術背景的呼叫中心管理人員，也能快速直觀地生成一套或多套質檢模板。

在眾多智能質檢客戶中，空氣化工是陪伴智能質檢成長起來的早期用戶。以下是他們對智能質檢應用實踐的分享。

空氣化工是一家全球性工業制品生產和運輸公司，業務遍布全球50個國家和2萬多名員工。主要為能源、食品、醫療、生產等各行業的客戶，提供氮、氧、氦等工業氣體。1987年進入中國市場，至今已有60多家分公司和130多個生產基地，是中國最大的工業氣體產品公司之一。

空氣化工對客戶體驗和服務流程非常重視，要求客戶的每通來電都能享受到標準優質的服務，所以專門設立了質檢部門來檢測座席服務質量?？諝饣つ壳暗淖瘮?0多個，每天通話量3000通左右，每通通話時長約為120秒。

設立質檢部門的目的主要是為了發現問題和防范風險。

首先，發現服務問題，包括座席是否主動、積極、及時的響應客戶，話術和流程是否符合公司規范。第二，做好風險防范，座席不能說服務禁語，不允許溝通中出現說漏、說錯、過度無效承諾的問題。

對于客戶側，空氣化工主要檢測對方有無投訴傾向或對服務不滿意的地方。同時通過質檢工作來挖掘客戶實際需求，提高公司的整體服務水平，優化管理流程。

空氣化工的質檢工作此前一直采用比較傳統的方式進行，以人工聽錄音為主，但每天產生3000多個電話錄音，每聽一個錄音耗時約6分鐘，要用人工的方式全量質檢需要極大的人力成本。所以只能采用抽樣方式，覆蓋率相對低，容易漏聽許多關鍵錄音。同時，空氣化工的質檢習慣是次日進行，第二天才知道前一天發生的事，信息相對滯后，無法及時發現問題。

基于質檢痛點，空氣化工對質檢產品的需求是能夠按要求對錄音進行自動質檢，及時發現當前存在的問題，并且能支持人工復核。因為系統質檢可能存在識別率誤差，所以智能質檢不僅要實現自動質檢，還要能夠進行后續糾正。