在数字化转型的浪潮中，机器Ai质检系统凭借其强大的自动化检测和评估能力，成为企业提升产品和服务质量的关键工具。本文将详细介绍机器AI质检系统从系统部署与配置。
1. 系统部署与配置阶段
选择合适的系统平台：
根据企业的规模、业务需求和预算，选择适合的机器AI质检系统。可以是基于云计算的SaaS（软件即服务）模式，也可以是本地部署的系统。
SaaS模式具有易于部署、更新方便的特点；本地部署则更适合对数据安全和隐私要求极高的企业。
接入数据来源：
将企业的各种交互数据接入质检系统，如客服呼叫中心的语音通话记录、在线客服的聊天记录等。
对于语音数据，需要确保语音识别软件能够准确地将语音转换为文字，并且要配置好语音识别的参数，如语言种类、方言支持等。对于聊天记录，要确定数据的传输方式和格式，以保证系统能够顺利读取。
设置质检规则和标准：
根据企业的业务要求和服务质量目标，在系统中设定质检规则和标准。这些规则可以包括对话流程规范，例如客服是否在规定时间内响应客户；话术规范，如销售话术是否包含产品的关键卖点；情感倾向判断标准，比如客户情绪达到何种程度视为不满意等。
这些规则可以通过简单的界面操作进行设置，如通过勾选选项、填写关键词等方式。
模型训练和优化：
有些机器AI质检系统允许企业根据自身数据进行模型的训练和优化。在这种情况下，企业需要准备好标注好的训练数据，按照系统提供的训练工具和流程进行操作。
例如，标记出高质量和低质量的客服对话样本，让系统学习其中的差异，以提高质检的准确性。
2. 日常质检操作阶段
数据采集与转换（实时/定期）：
系统会按照设定的时间间隔或实时地采集交互数据。对于实时质检，如客服通话过程中，语音数据会被即时转换为文字并传入质检系统进行分析；对于定期质检，系统会在规定的时间（如每天、每周）批量获取数据，如收集前一天的所有客服聊天记录进行集中质检。
自动质检分析：
系统运用自然语言处理、机器学习等技术对数据进行自动质检。它会根据预设的质检规则和模型，对每一条对话进行评估。
例如，它会检查客服是否正确回答了客户关于产品功能的问题，通过提取对话中的关键词和语义理解来判断回答的准确性；同时，也会分析客户的情绪变化，如从平静到愤怒的情绪转变可能是因为客服的回答没有满足客户的期望。
质检结果生成和展示：
系统生成质检结果，以直观的方式展示给相关人员。结果可能包括每个对话的质量得分、是否合格、违反了哪些质检规则等信息。
这些结果可以通过报表的形式展示，如生成每日、每周或每月的质检报表，统计合格对话的比例、不同类型质检问题的出现频率等；也可以在详细的质检报告中展示每个对话的具体情况，包括对话内容、质检发现的问题点和相应的规则引用。
3. 结果应用与持续改进阶段
问题发现与反馈：
质检结果可以帮助企业发现业务中的问题。例如，通过质检发现客服在某一产品知识方面的回答错误率较高，企业可以及时将这个问题反馈给客服培训部门，以便对客服人员进行针对性的培训。
同时，对于频繁出现的问题，如客户对售后服务的不满，企业可以深入分析原因，可能是服务流程存在缺陷，需要进行优化。
绩效评估与员工培训：
机器AI质检系统可以用于员工绩效评估。根据质检结果，对客服人员、销售人员等进行绩效打分，公平、客观地衡量他们的工作质量。
而且，这些结果可以为员工培训提供数据支持，例如，针对个人经常出现的质检问题进行个性化的培训，或者根据团队整体的薄弱环节开展集中培训。
系统优化与规则更新：
根据质检结果和业务变化，持续优化机器AI质检系统。如果发现系统对某些新的业务术语或客户行为判断不准确，企业可以更新质检规则、调整模型参数或者增加新的训练数据来提高系统的准确性。
例如，当企业推出新产品时，需要将新产品相关的术语、常见问题和回答话术添加到质检规则和训练数据中。
