客服智能质检

客服智能质检有什么产品特性？

及时、全面、客观的质检服务

• 及时：实时质检，及时监控服务合规、客户投诉和舆情问题并告警止损。
• 全面：智能质检覆盖率100%，全面检测客服服务质量，提升客户体验。
• 客观：智能质检不受质检员主观意识影响，检测结果更客观、更准确。

开箱即用、质检准确率高

• 预置质检规则：预置丰富的质检规则，包括通用服务质检规则、金融行业质检规则、零售行业质检规则等；可满足70%以上的质检场景。
• 500+语义标签：预置丰富的质检标签，涉及客户、员工多种角色；金融、汽车、零售、消费电子、运营商等多种行业；表扬、投诉等多种情绪。
• 检测准确率高：内置丰富的质检算子能力，包括关键词检测、文本相似度检测、正则表达式检测、语义标签检测，检测准确率达到85%。

大模型加持、全栈AI驱动的智能化质检能力

• 大模型语音理解：基于千亿级参数的自研大模型或 DeepSeek 大模型，实现上下文关联推理、意图泛化识别及隐性情绪挖掘，复杂场景识别准确率达90%以上（传统能力不足30%）。
• 多模态分析引擎：支持语音（ASR）、文本（NLP）等多模态数据的融合分析，精准识别服务场景中的话术违规、情绪波动、流程断点等问题。

示例：电销场景中，同步分析坐席语音情绪（如不耐烦）与文本关键词（如虚假承诺），综合判定风险等级。

客服智能质检有什么应用场景？

客服质量全量管控

• 替代人工抽检，100%覆盖所有对话，避免漏检违规行为（如辱骂客户、泄露隐私）。
• 示例：某电商发现20%客服未执行“结束语话术”，针对性加强培训。

客户体验优化

• 通过分析对话中的客户抱怨，定位产品、流程问题。
• 示例：某银行发现“账单导出咨询”占比超30%，推动优化 APP 说明页。

销售转化提升

• 分析高转化率会话的特征（如话术、响应速度），复制优秀客服经验。
• 示例：某教育机构通过分析 TOP10客服对话，提炼出“痛点挖掘-案例引导”标准化流程。

合规与风控

• 检测金融、医疗等强监管行业的合规话术（如风险提示、免责声明）。
• 示例：某保险企业实时拦截客服违规承诺“100%理赔”。

客服智能质检有什么产品价值？

语义理解深度升级，复杂场景质检准确率提升至90%以上

• 上下文关联分析

基于千亿级参数的大模型可精准捕捉多轮对话中的逻辑关联（如客户隐晦投诉、服务流程断点），传统模型仅能识别单句关键词。

示例：客户询问“你们和XX品牌比有什么优势？”后，客服未按标准对比话术回应，大模型可关联上下文判定“竞品应对缺失”风险。

• 意图泛化识别

对同一问题的多样化表达（如“怎么退款”“不想要了能退钱吗”）实现统一归类，准确率提升90%以上，减少规则库维护成本。

• 隐性情绪挖掘

通过分析文本语气词、修辞手法（如反讽“你们效率真高，一个月还没解决”），识别传统情感分析模型遗漏的客户负面情绪。

会话质检覆盖提升至100%：从“抽样盲区”到“全量洞察”核心价值

• 风险0漏检

传统人工抽检仅覆盖3%-5%的会话，大量违规话术（如金融销售误导、医疗隐私泄露）潜伏在未抽检样本中。全量质检可100%拦截风险事件，某保险企业上线后监管罚单减少82%。

示例：某银行通过全量质检发现0.3%的坐席私自承诺“保本理财”，及时整改避免重大合规危机。

• 长尾问题挖掘：

通过分析海量非抽检对话，识别低频但高损问题（如区域性方言导致的沟通误解），驱动服务标准细化，某电商企业借此将服务纠纷率降低37%。

• 数据资产完整性：

全量语料库为企业构建客户画像、优化产品设计提供底层支撑，某教培结构通过分析10万+会话，定位售后问题63%的客诉源于同一问题的规则不明。

客服智能质检有什么费用？

版本说明

客服智能质检根据底层大模型能力分为标准版和专业版两个版本，标准版和专业的本质区别在于：

标准版：不能通过上下文语义理解进行智能检测，即语义标签检测底层算法是传统 bert 模型，不是大模型；

专业版：可通过语义标签、自定义质检指令，大模型根据您的质检治理通过上下文语义理解进行检测，即，专业版支持利用大模型进行检测；

售卖方式说明

腾讯企点客服智能质检支持独立售卖，也支持作为企点客服产品的增值产品售卖，即，内部经常说的独立售卖和融合售卖，亦支持私有化。

独立售卖：客服智能质检作为作为一款独立的产品进行售卖，不依赖企点客服等其他产品，通过 API 进行质检数据的上传。

融合售卖：作为企点客服的增值产品，即，只有购买了企点客服之后，才可以以融合售卖的方式购买客服智能质检产品，直接对接企点客服系统的会话内容进行智能检测，无需通过 API 上传质检数据。

私有化部署：只有客服智能质检标准版支持私有化部署，专业版不支持私有化部署。

智能文本质检售价

智能语音质检售价