近几年随着AI智能质检技术的发展，客服语音质检行业出现了较大的结构动荡，过去以人工质检为主的质检系统，逐渐转变为“智能质检+人工复检”模式。这种创新的客服语音质检结构，到底是如何提高质检工作效率的呢？
1、从“抽检”到全量质检
传统单一的人工质检模式无法进行全量质检，尤其是在客服语音质检方面存在着抽检比例低的情况，多数仅能保持5%左右的抽检概率，风险和规划效率低。
对应之下，“智能质检+人工复检”则在质检量上有了效率提升。首先智能质检可同时进行量化质检，不遗漏任何一通客服通话，针对录音内容进行智能质检，满足了合规监管要求。过去人工质检无法完成的潜在风险屏蔽壁垒，可以依赖于智能质检来打破。
且智能质检完成前期量化质检之后，人工质检坐席可进行人工复检，将AI智能质检可能存在的非人性化评估一一排除，进一步提升质检质量。
从效率的角度来说，过去人工质检存在严重的滞后性，“智能质检+人工复检”则可以实现同步质检和高效质检，无需浪费过多时间。
2、从“周报”到每日报告
传统客服中心采用人工质检模式时往往要求人工质检坐席每周进行质检报告的提交，这会导致一些关键信息及决策出现慢一拍的情况。
AI智能质检则可以打破周报模式，在主动质检完成之后可以及时生成报告，并给出智能化的分析，给运营者提供决策建议。AI智能质检不仅针对客服服务品质进行质检报告生成，也可以针对客户进行画像报告及标签报告，科学分析客户意向，及时发现舆情风险、咨询风险，及时捕捉转化可能，迅速构建客户资料卡，优化提升了客户画像绘制的工作效率。
3、从“被动”到主动学习
客服语音质检在质检过程当中一旦发现客服坐席存在问题往往需要进行培训调整，过去人工质检过程当中对于关键问题的归纳存在不足，智能质检则可以通过数据汇总捕捉优质分析坐席工作能力，并形成坐席服务模板，以供新人进行学习；同时还可以形成在线应答模板，输入关键字之后可通过应答模板所展现的内容提供给客户更标准的、专业的回复和答案。
另外AI智能质检还能够进行模型在线训练和优化，简而言之就是通过沙盒验证的方式实时进行模型训练，化被动为主动，应用多种算法类型，对语音内容数据进行上传收集，通过自动学习的方式训练出符合业务场景的个性化模型。
总结：
过去人工质检过程当中，质检报告延迟、质检效率低下、数据汇总不稳定，如今通过“智能质检+人工复检”双重结合，可以及时给出质检报告、优化提升质检效率，并通过对数据的合理抓取形成更好的数据库构建，如此来逆向服务于一线客户坐席，使客户服务品质综合提升。
