很多企业在人工质检中都存在着效率低下、时效性差、主观性强、稳定性和一致性差、劳动强度大以及自动化程度低等方面存在诸多问题。尤其是效率低导致质检员每天需要检查大量的对话，且每通录音的检查时间可能是通话时间的2-3倍，进而导致发现问题的周期延长，这种延迟发现的问题会导致服务风险管控的时效相对滞后，无法在第一时间内发现紧急业务、异常指标及风险点。这些问题不仅影响了质检工作的效果，也增加了企业的运营成本。因此，许多企业开始寻求支持开放源代码的智能质检解决方案，以克服这些挑战。
开放源代码的呼叫中心智能质检系统可以通过以下几种方式与人工质检相结合，以提升企业整体的服务质量和效率：
- 1、全量质检与智能抽检：利用智能语音质检系统进行全量质检，对于评分较低的录音，可以进行人工复核。对于业务较为稳定和单一的呼叫中心，可以采用智能抽检的方式，随机检查业务，并配合人工录音抽检打分，根据实际情况调整抽检比例。
- 2、人工复核与反馈学习：在智能质检系统检测出潜在问题或低分录音后，由人工质检员进行复核。人工质检的结果可以作为反馈，帮助智能质检系统学习和改进，提高其准确性和可靠性。
- 3、规则与算法优化：结合人工质检的经验，不断优化智能质检系统的预定义规则和自然语言处理算法，使其更加贴合实际的业务场景和客户需求。
- 4、技术支持与平台选择：选择合适的开源技术平台，如FreeSWITCH，它提供了跨平台的、伸缩性极好的电话软交换解决方案，可以为智能质检系统提供技术支持。
- 5、实时监控与历史数据分析：智能质检系统可以实时监控通话质量，同时收集历史数据进行分析，为人工质检提供决策支持。
- 6、客户反馈与持续改进：通过客户的反馈来评估智能质检的效果，并根据反馈结果对系统进行持续的改进和优化。
- 7、培训与知识共享：对客服人员进行定期培训，分享智能质检系统的知识和最佳实践，帮助他们更好地理解和利用系统提供的反馈。
- 8、灵活性与可定制性：由于是开放源代码的系统，企业可以根据自己的具体需求定制和开发特定的功能，以适应不同的业务场景。
- 9、成本效益分析：结合智能质检和人工质检的成本效益，制定合理的质检策略，确保在控制成本的同时，提升服务质量。
综上所述，通过将开放源代码的智能质检系统与人工质检相结合，不仅可以提高质检的效率和覆盖面，还能够通过人工的经验和判断来优化系统性能，实现呼叫中心服务质量的全面提升。如果您的企业也面临着效率低下、时效性差、主观性强、稳定性和一致性差、劳动强度大以及自动化程度低等问题，不妨试试智能质检系统来解决。
