而依托云計算、人工智能及大數據技術的迅猛發展，打破了海量語音數據的存儲及處理的瓶頸，有了智能語音質檢系統，企業終于可以做到全量質檢，對評分低的錄音在進行人工復檢，質檢工作也獲得了可控。

而質檢方案的優化，還需要依托人工建立需求規劃、建模篩選、模型優化、數據分析、多次反復驗證調優，才能滿足企業嚴格的質檢標準。

那么，這么一件費力的工作，企業為什么還都要做呢？

原因一：就是坐席監管

質檢真的可以精準有效的發現企業客戶服務中心座席話術存在的問題，發現了就能及時提醒和糾正，并培訓其他坐席及時地避免同樣的錯誤發生，持續提升企業的整體客戶服務滿意度。客戶滿意度上升了，下次還會選擇你，企業的目的就達到了。

不同的是，現在的座席話術質檢不光是檢測是否有罵人、情緒不良、污蔑公司這些基礎的。還要質檢話術流程是否是按照規定來的，歡迎語、身份確認、訂單確定等有沒有跳步。甚至還可以是實時的，當座席人員與用戶通話的過程中可以實時提供營銷技巧、話術輔導，該說什么、說錯了什么實時給出，又像是新手座席人員的葵花寶典。

原因二：反向思維

企業還可以質檢那些成單率高的座席，把這些高質量的話術、流程普及給其他坐席使用。因為現實中，如果直接讓頭部座席人員向其他人無條件的分享經驗是很難的，而通過質檢的方式則可以毫無保留的實現經驗資產最大化。

即質檢不光是要糾錯，企業更看重的還有洞察商機。在呼叫中心的通話錄音中，有很多包含用戶習慣、流程改進等可以直接反應客服熱線效率及客戶滿意度和忠誠度的數據，加之利用，可以有效地為經營者提供決策依據。

原因三：政策促使

市場政策的導向影響越來越多的企業重視呼叫中心質檢。隨著市場監管的日益成熟嚴格，企業呼叫中心質檢如果達不到一定標準，企業會面臨罰金甚至整頓。

大型企業機構每天可能面臨上萬通電話，但是大部分質檢團隊的質檢能力只能達到錄音總量的20-50%，銀行和保險公司等大規模企業的質檢率甚至只有不到3%。這種情況下企業就需要通過智能語音質檢系統，有效控制人力成本，降本增效。

有鑒于此，眾麥通信對人工智能技術進行整合，開發智能語音質檢分析系統，根據語音質檢結果和語音工單挖掘出的數據價值，為多行業多場景下的不同企業提供個性化的呼叫中心智能語音質檢定制服務方案。

例如：券商行業，針對企業用戶的風險評估外呼質檢。包含但不限于是否為本人接聽、是否告之用戶風險、告之是否有錯、用戶是否同意全部條款、用戶對風險是否給予多次確認等。

再如：保險行業，針對產品銷售過程的質檢。包含銷售人員是否混淆產品、誤導客戶、過分承諾保險范疇、并以至于引發用戶退保投訴等。

通過眾麥通信智能語音質檢，能夠有效提高企業呼叫中心服務過程中的風險管理能力，依托數字化技術助力企業/機構實現對工單的全量無死角質檢，提高質檢率，擴大錄音價值利用，提高監管能力，提升運營效率，為更好地支持客戶聯絡中心發展提供源源不斷的動力。