智能质检与个性化赋能精准定位人员短板,实现“因材施教”,帮助座席快速提升技能;
通过能力提升带动服务质量与效率优化,形成“管理-人员-绩效”的正向循环。
引入培训与质检专家参与模型优化,不断纠正偏差、强化最佳实践,持续提升机器人理解准确率与服务效果,
实现人机协同的双向进化,形成“培训-聊天机器人-质检”的闭环机制。
· 多语言支持:覆盖 7 种语言,在多渠道环境下,人力配置(HC)需 10 人及以上。
· 质检资源受限:客户不可避免需要为 7 种语言配置专业质检人员(QE),成本高昂,同时还需使用现有 QE 团队支持多语言质检。
· 招聘成本高:难以识别 QE 的真实技能水平,在有限的人才池中招聘,导致用人成本居高不下。
· 质检效率低:每次质检评估需约 60 分钟,QE 需要与坐席协作完成录音转写与翻译,才能进行质量审计。
· 在创新团队与质量团队进行充分尽职调查后,我们构建了一套自动化系统,用于自动抽样、转写、翻译并辅助质量审计。
· 自动化通话抽样:构建 RPA,实现随机抽样,并辅助从 Zendesk 自动下载通话录音。
· 基于 iXHello 的 AI 转写与翻译:通话录音自动上传至 UDesk 平台进行语音识别(ASR),随后通过 iXHello 翻译为中文。
· AI 辅助质检:iXHello 对翻译文本进行语法和措辞检查,QA 人员则专注于审核政策及流程相关的知识内容。
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