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在呼叫中心领域，AI(人工智能)比较早期的应用场景是质检。通过智能质检系统，能够有效降低质检工作量，释放人力。巨人网络通讯2018 Re:View大会指出，前几年，质检系统就已产生，但一直没有得到大规模应用，主要存在语音转写准确率和技术门槛两个基础问题。针对两个问题，巨人网络通讯开发了智能质检系统，形成一套图形化的模板生产工具。哪怕没有技术背景的呼叫中心管理人员，也能快速直观地生成一套或多套质检模板。

在众多智能质检客户中，空气化工是陪伴智能质检成长起来的早期用户。以下是他们对智能质检应用实践的分享。

空气化工的客服中心场景

空气化工是一家全球性工业制品生产和运输公司，业务遍布全球50个国家和2万多名员工。主要为能源、食品、医疗、生产等各行业的客户，提供氮、氧、氦等工业气体。1987年进入中国市场，至今已有60多家分公司和130多个生产基地，是中国最大的工业气体产品公司之一。

空气化工对客户体验和服务流程非常重视，要求客户的每通来电都能享受到标准优质的服务，所以专门设立了质检部门来检测座席服务质量。空气化工目前的座席数30多个，每天通话量3000通左右，每通通话时长约为120秒。

设立质检部门的目的主要是为了发现问题和防范风险。

首先，发现服务问题，包括座席是否主动、积极、及时的响应客户，话术和流程是否符合公司规范。第二，做好风险防范，座席不能说服务禁语，不允许沟通中出现说漏、说错、过度无效承诺的问题。

对于客户侧，空气化工主要检测对方有无投诉倾向或对服务不满意的地方。同时通过质检工作来挖掘客户实际需求，提高公司的整体服务水平，优化管理流程。

空气化工的质检工作此前一直采用比较传统的方式进行，以人工听录音为主，但每天产生3000多个电话录音，每听一个录音耗时约6分钟，要用人工的方式全量质检需要极大的人力成本。所以只能采用抽样方式，覆盖率相对低，容易漏听许多关键录音。同时，空气化工的质检习惯是次日进行，第二天才知道前一天发生的事，信息相对滞后，无法及时发现问题。

基于质检痛点，空气化工对质检产品的需求是能够按要求对录音进行自动质检，及时发现当前存在的问题，并且能支持人工复核。因为系统质检可能存在识别率误差，所以智能质检不仅要实现自动质检，还要能够进行后续纠正。

(文章转载于天润融通)