然而傳統(tǒng)的呼叫中心語音質(zhì)檢方式由于其覆蓋率低、人工成本高以及主觀意識強等諸多弊端，使質(zhì)檢效果差強人意，從而也導致數(shù)據(jù)價值利用率低，很多有價值的的信息被隱藏起來，而隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，智能語音質(zhì)檢不僅有效提高了呼叫中心的質(zhì)檢效率，同時為企業(yè)營銷提供數(shù)據(jù)支持，重塑了呼叫中心在企業(yè)運營中的價值。

　　極限元的智能語音質(zhì)檢方案應(yīng)用了話者分離、語音識別、關(guān)鍵詞檢索、情緒分析、語速分析、靜音分析、聲紋識別等核心技術(shù)，通過對客服人員靜音時長、語速快慢、情緒好壞等方面檢測，完成其業(yè)務(wù)能力、應(yīng)變能力、業(yè)務(wù)熟練度及親和力的多維度質(zhì)檢分析。

　　話者分離：將“客服”語音和“客戶”語音進行分離，提供針對性分析應(yīng)用基礎(chǔ)。客服的語音用來做質(zhì)檢，客戶的語音做數(shù)據(jù)信息挖掘；

　　語音識別：全面覆蓋通話語音，準確識別語音內(nèi)容并轉(zhuǎn)寫成文本內(nèi)容，為數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)資源；

　　關(guān)鍵詞檢索：針對海量待質(zhì)檢語音通過指定關(guān)鍵詞進行檢索，實現(xiàn)低成本，高效率的質(zhì)檢目的；

　　情緒分析：通過分析通話雙方的語氣、語調(diào)等信息，識別雙方情緒是否異常，作為判別客服服務(wù)質(zhì)量的重要依據(jù)；

　　語速分析：對客服語速進行檢測，可根據(jù)話術(shù)，設(shè)定完成時間，幫助客服，控制語速快慢，以達到令客戶舒適的應(yīng)答語速；

　　靜音分析：對坐席是否及時應(yīng)答，業(yè)務(wù)是否熟練、等待時間長短來檢測本次通話有效時長，分析客服業(yè)務(wù)熟練情況、服務(wù)態(tài)度等；

　　聲紋識別：通過分析語音中說話人個性相關(guān)特征，來自動識別說話人身份，可以針對銀行、金融行業(yè)里的VIP客戶進行個性化服務(wù)，也可以對詐騙人員或者黑名單上的人群進行識別；

　　呼叫中心語音數(shù)據(jù)量巨大，如金融行業(yè)、銀行中心等。單純依靠人工抽檢，會造成有價值的信息流失，同時潛在的風險無法及時發(fā)現(xiàn)并規(guī)避。通過智能語音質(zhì)檢，將語音轉(zhuǎn)化為文本信息，進行關(guān)鍵詞檢索抽取，通過對這些文本信息進行統(tǒng)計分析實現(xiàn)以下幾個方面的價值應(yīng)用：

　　服務(wù)質(zhì)量提升：代替了傳統(tǒng)人工抽檢率只能達到0.5%-1%，實現(xiàn)通話語音覆蓋率提升至100%，通過對客服人員的語速、情緒、靜音情況的統(tǒng)計分析，建立客觀公正完善的質(zhì)檢標準，提高服務(wù)質(zhì)量，避免投訴和違規(guī)事件發(fā)生。

　　精準化營銷：用數(shù)據(jù)說話，通過對語音通話信息的全量覆蓋，可以使企業(yè)全面掌握并分析用戶行為，精準定位客戶需求、喜好及投訴抱怨，幫助企業(yè)優(yōu)化服務(wù)結(jié)構(gòu)，調(diào)整企業(yè)服務(wù)方向，提升用戶體驗。

　　挖掘價值信息：智能語音質(zhì)檢能夠有效存儲客服與客戶之間的語音交互數(shù)據(jù)，通過對語音通話信息的分析，了解客戶關(guān)注的內(nèi)容、產(chǎn)品滿意度及良性反饋等信息，統(tǒng)計分析企業(yè)產(chǎn)品在市場中認可度，了解市場趨勢，從而挖掘潛在用戶、競品信息，優(yōu)化市場營銷策略。

　　現(xiàn)今，金融、保險、通信、教育等多領(lǐng)域都需要呼叫中心做客戶溝通橋梁，極限元的智能語音質(zhì)檢方案相較于傳統(tǒng)的質(zhì)檢方式，不再是單純地以提高質(zhì)檢效率為目的，而是從洞悉客戶需求，挖掘潛在價值，同時為企業(yè)營銷提供強有力的數(shù)據(jù)支持為目標。未來，極限元將更加專注于智能語音技術(shù)的研發(fā)與創(chuàng)新，為各行業(yè)提供更專業(yè)、更全面的解決方案。