銀行涉及到的業(yè)務(wù)內(nèi)容較多，但大多數(shù)與“錢”相關(guān)，作為銀行客服往往需要面對較大的服務(wù)壓力，且當(dāng)前有部分銀行客服坐席，也在面臨著較大的銷售壓力，這也極大地提升了客服坐席在服務(wù)過程當(dāng)中觸及話術(shù)紅線或其他原則性問題的概率。因此對于當(dāng)前的銀行客服質(zhì)檢而言，嚴格公正、處理及時、敏銳性高都成為重要的質(zhì)檢要求。對于銀行而言客服質(zhì)檢系統(tǒng)到底應(yīng)該怎么選，才能夠滿足這些質(zhì)檢基本要求？
一、傳統(tǒng)銀行客服質(zhì)檢常見難點
1、流程合規(guī)性：傳統(tǒng)質(zhì)檢方式采用2%-5%抽檢模式，質(zhì)檢質(zhì)量依賴于質(zhì)檢坐席的專業(yè)性和敏銳性，往往無法同時兼顧滿足通話中的復(fù)雜審核原則，容易出現(xiàn)流程合規(guī)性上的審核不到位。
2、客服專業(yè)性：一線客服雖然是培訓(xùn)后上崗，但針對高價值客戶的運營能力猶顯不足，倘若質(zhì)檢坐席不能夠及時質(zhì)檢到與高價值客戶相關(guān)的通話，很有可能使銀行錯失大客戶。傳統(tǒng)的銀行客服質(zhì)檢存在通話滯后性，而銀行客戶需求往往是即時的，當(dāng)下無所回應(yīng)，得不到滿意答案，轉(zhuǎn)投他家的概率很高。因此，傳統(tǒng)單一人工質(zhì)檢漏洞很大。
3、數(shù)據(jù)流失量：一線客服+人工質(zhì)檢坐席都存在著對進線客戶數(shù)據(jù)記錄不夠詳盡的情況，質(zhì)檢坐席在質(zhì)檢過程中更是難以針對所有有價值的數(shù)據(jù)全部收集歸類，這會想質(zhì)檢的意義大打折扣。
二、選擇智能質(zhì)檢系統(tǒng)的必要性
銀行客服質(zhì)檢系統(tǒng)的選擇就是為了解決傳統(tǒng)銀行客服質(zhì)檢的常見難點，突破壁壘，讓質(zhì)檢更有效率。根據(jù)需求，銀行客服系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)選擇有別于單一傳統(tǒng)質(zhì)檢的智能質(zhì)檢系統(tǒng)。銀行客服選擇智能質(zhì)檢的必要性包含以下幾點：
1、實時監(jiān)督
AI智能質(zhì)檢系統(tǒng)可以提供實時的監(jiān)督與監(jiān)控，可靈活應(yīng)用于銀行場景當(dāng)中，并給予業(yè)務(wù)人員對應(yīng)提醒。值得注意的是智能質(zhì)檢系統(tǒng)都采用了多模式算法，能夠自動識別溝通過程當(dāng)中的語氣語調(diào)，對通話品質(zhì)做監(jiān)測，同時對人員業(yè)務(wù)水平做評估。
這種實時的監(jiān)督有助于提升業(yè)務(wù)人員的客戶服務(wù)能力及會話應(yīng)對能力，也可自動檢索位進詞匯，避免溝通過程當(dāng)中出現(xiàn)過度宣傳、不當(dāng)言辭等導(dǎo)致的銀行客戶在項目理解上出現(xiàn)誤讀，引發(fā)后續(xù)紛爭。
2、全面復(fù)盤
相較于過去傳統(tǒng)的人工質(zhì)檢，智能質(zhì)檢系統(tǒng)可以每天生成簡報，對客服座席通話中產(chǎn)生的高頻問題和漏洞進行總結(jié)，給管理者提供管理參考，提升從服務(wù)到銷售的轉(zhuǎn)化效率。同時還可以對人員能力做出多維度的整體評估，使不同座席的個人優(yōu)勢得以被看到。
3、提取客戶標簽
智能質(zhì)檢對于關(guān)鍵信息的抓取也明顯優(yōu)于人工質(zhì)檢，可以更為專業(yè)地給銀行可以加標簽，篩選意向客戶，識別高價值客戶，便于銀行方面進行客戶關(guān)系維護。
總結(jié)：
為了應(yīng)對更為復(fù)雜的銀行業(yè)競爭，傳統(tǒng)的單一人工質(zhì)檢已經(jīng)不能滿足需求，融合了高效語音識別能力的智能質(zhì)檢系統(tǒng)已成為銀行業(yè)的普遍選擇。
合力億捷智能質(zhì)檢系統(tǒng)基于ASR/NLP/情感模型/數(shù)據(jù)挖掘等能力支撐，支持在線文本/通話錄音/工單文本等多數(shù)據(jù)源檢測，提供開放的個性化質(zhì)檢模型匹配，人工質(zhì)檢與機器質(zhì)檢相輔應(yīng)用，提升質(zhì)檢準確性和質(zhì)檢效率。
