? 人工手動(dòng)抽檢,質(zhì)檢覆蓋率低,問(wèn)題容易遺漏
? 需要人工反復(fù)回聽(tīng)回放,標(biāo)準(zhǔn)不一且質(zhì)檢效率低
? 違規(guī)響應(yīng)間隔久,發(fā)現(xiàn)問(wèn)題無(wú)法及時(shí)補(bǔ)救
人工質(zhì)檢與機(jī)器質(zhì)檢相輔應(yīng)用
質(zhì)檢流程優(yōu)化/全新質(zhì)量評(píng)定
統(tǒng)一質(zhì)檢工作臺(tái)
? 雖能做到全量質(zhì)檢,但AI能力粗淺,仍無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)際質(zhì)檢要求
? 傳統(tǒng)廠(chǎng)商質(zhì)檢AI模型不開(kāi)放,無(wú)法貼近業(yè)務(wù)實(shí)際
? 定制化質(zhì)檢模型成本高昂,企業(yè)負(fù)擔(dān)過(guò)重
開(kāi)放的個(gè)性化質(zhì)檢模型匹配
質(zhì)檢模型的不斷更新迭代與體驗(yàn)優(yōu)化
智能糾錯(cuò)、NLP語(yǔ)義理解、情緒識(shí)別等能力全覆蓋
檢測(cè)錄音音量/語(yǔ)速/時(shí)長(zhǎng)/靜音等音頻特征
檢測(cè)對(duì)話(huà)意圖識(shí)別/情緒傾向/相似文本等特征
檢測(cè)對(duì)話(huà)中多意圖/上下文關(guān)聯(lián)等特征
人工質(zhì)檢與機(jī)器質(zhì)檢協(xié)同配置
ASR/NLP/情感模型/數(shù)據(jù)挖掘等能力支撐
在線(xiàn)文本/通話(huà)通話(huà)/工單文本等多數(shù)據(jù)源檢測(cè)
質(zhì)檢全流程服務(wù)閉環(huán)
可視化數(shù)據(jù)全面分析
開(kāi)放文本相似度、意圖識(shí)別、情緒識(shí)別等模型配置
不同質(zhì)檢項(xiàng)支持自定義設(shè)置
自定義新增模型,自定義查看與優(yōu)化