覆蓋率。目前行業的抽檢比例大概在1-2%，這個比例意味著大量的工作錄音被忽略了，這其中隱藏的價值或者風險并沒有被有效地發掘出來；

業務價值。由于覆蓋率比較低，無法對所有數據進行聚合分析，無法準確把握客戶需求抓住商機，質檢客服的業務價值被局限在合規性檢查這一狹小的領域；

質檢延時。人工質檢一般是第二天甚至更晚對前一天發生的語音進行抽檢，這種事后定期抽檢的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應對；

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，且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。

人工智能技術的成熟，基于智能語音技術和智能分析技術之上的智能質檢，實現呼叫中心錄音100%全量質檢，改變了傳統呼叫中心質檢效率，對質檢的價值也得到了更高的體現，有效幫助企業降低企業成本，提升呼叫中心客戶體驗。

智能質檢場景：合規檢測之外大有可為

隨著云計算、人工智能技術的發展，以智能語音識別（ASR）、自然語言處理（NLP）、大數據挖掘等技術的應用為代表，智能質檢產品被催生出來。商路通智能質檢產品—智能對話分析服務，就是其中的典型代表。

質檢過程中，通過對客服大數據的分析和挖掘，能夠有效地分析客戶需求，挖掘商業機會和金融服務的潛力。例如客戶關注的業務熱點、客戶對產品的反饋、客戶未被滿足的需求等，這些都蘊含著新的產品機會和銷售機會。

質檢系統與企業內部系統的深度集成后，可以建立用戶的反饋記錄、購買記錄、興趣鏈等，通過建立用戶畫像，實現精準營銷。

數據趨勢分析

智能質檢系統是個大數據分析的平臺，通過對服務合規數據的統計，可以了解在不同周期內整體服務品質的變化情況；通過對客戶行為數據的聚類、歸納與分析，可以形成客戶熱點問題統計、業務趨勢分析；通過從通話中挖掘客戶、產品等有價值信息，為客服、運營、營銷提供支撐。

智能質檢系統充分發揮人工智能的優勢，挖掘和釋放質檢客服的價值潛力，通過在各個場景下的落地和應用，實現企業經營策略的優化，為企業戰略的實現提供更多動力。

目前，智能質檢大部分的應用還是通過解放繁瑣低效的人工監聽、查看等行為，來協助業務人員快速、有效地發現服務質量問題，而這只是基礎能力的應用，能夠為管理人員優化服務質量、提高人員素質提供輔助決策建議，才是更深層次的應用。

例如，通過對違規規則分析和服務評分分析，及時發現服務短板，有針對性地進行人員培訓提升服務質量；通過數據挖掘和聚類分析，及時掌握客戶關注的業務熱點，有助于了解產品市場反饋、了解競品能力，從而幫助提升公司產品能力和市場競爭力；通過趨勢分析，可以從容地調整運營策略，優化市場響應。

智能質檢的未來：AI將給客服領域帶來什么

1.通過解決傳統人工質檢存在的不足，從而幫助企業更加高效地開展服務質量管理工作，從服務質量提高的角度來看，智能質檢對比傳統人工質檢在覆蓋率、成本上都有明顯的變化

2.通過數據挖掘、分析，輔助企業進行經營策略優化，從而提升企業的市場競爭力和市場滿意度。

3. 質檢客服工作方式的變更

智能質檢產品為企業提供了一個優質的服務、分析和學習平臺，它的應用必將會對質檢客服的日常工作方式和內容產生巨大的影響：

從日常繁瑣、重復的監聽錄音解放出來，轉變為質檢標準制定、業務模型創建、人工智能訓練等工作；

從人工收集客服存在的問題，轉變為整理、分析客服的服務水平，有針對性的培訓和指導客服工作；

從服務質量這一具體領域，升級為對輿情分析、市場調研、商機挖掘、輔助經營策略優化等諸多經營領域的工作，實現價值鏈的升級。

從市場來看，當前大多數的智能質檢對技術的應用還不夠深入，承載的功能還是比較單一，導致了質檢范圍有限、業務效果不突出。隨著人工智能、云計算技術的不斷深入應用和自然語言處理、機器學習、文本分析技術的逐漸成熟，智能質檢平臺應用除了在合規風險管理方面發揮優勢外，更加能夠在輿情分析、商機挖掘、精準營銷等方面提供更多的智能服務。

通過智能質檢平臺的應用，充分挖掘和釋放質檢客服的價值潛力，助力公司戰略落地，為金融服務創新發展提供持久動力。