智能語音質檢如何實現客服和客戶插搶話等判斷？

目前上海米領通信智能質檢完全可以區分客戶與客服的角色，插話搶話的判斷，插搶話時系統會有重疊音顯示，包括重疊時長的顯示，後台可以通過重疊時長的數值來判定客服的服務態度等因素。

。所有通話都會被自動地轉譯成文字信息存儲進一個可以被實時訪問、查詢的資料庫。這裡就要強調一點了：語音信息對計算機來說存在大量不純潔數據比如雜訊、方言、不同語調等，其數據結構依舊難以通過機器學習或人工智慧的技術進行模型訓練並從中挖去價值信息。

人工智慧將對這些文本進行解析，分別從客服員及顧客的話語中進行斷句、關鍵詞識別、觀點提取等工作。也就是說，不用一點點人力勞動，客服管理人員便能輕鬆的得知你每一通電話的內容，你有沒有在通話中使用「您」「抱歉」「謝謝」等關鍵用詞，在介紹產品時有沒有嚴格地按照要求進行敘述等。同時，系統還能自動地統計出哪些產品問題是客戶們最關心的問題？並從顧客的通話內容中挖掘有用的洞察。

最關鍵的是，人工智慧最大的優勢，也是現在自然語言處理最有價值的特點那邊是：情感識別。尤其是細節情感識別，對每一通對話的每一句話進行分析，並獲取其流露出來的細節情感：如開心、悲傷、興奮、難過等等……試想一樣，客服質檢最終問題是什麼？不就是直接獲取顧客對你服務的滿意程度。然而，在不對顧客進行直接詢問的情況下，如何做到呢？答案就是情感濃度及趨勢解析。其實很容易理解，當你識別到一通電話顧客的情感一直處於「開心」或者「興奮」時，顯然客服不存在什麼問題。但如果在對話結束時對方的情感一直處於極度「憤怒」或「失望」時，明顯客服服務存在著一定的問題。除此之外，基於人工智慧的客服質檢系統還能幫助進行觀點提取、實時預警、大數據分析、消費者洞察等等附加功能，充分挖掘客服通話數據中巨大的的潛在商業價值當然啦，要實現這些首先不可缺少的便是實現語音到文字的轉換、並再介入真正的基於人工智慧的客服智能質檢服務。

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