质检机器人的算法流程

作者:人工智能 384文章阅读时间:2分钟

文章摘要:质检部门掌握着一个企业与客户交互的核心数据,这些数据可以反映出客服中心的管理问题、客户需求、市场现状等诸多情况。如何提升质检效率是各家企业的重点关注的问题。沃丰科技的智能产品“质检机器人”在电商、食品、制造、金融等行业获得了诸多成功实践,知名客户包括伊利、星巴克、佳贝艾特等,有效提升客户服务、客户管理的智能化程度。本文就对质检机器人的算法做详细的介绍。

质检部门掌握着一个企业与客户交互的核心数据,这些数据可以反映出客服中心的管理问题、客户需求、市场现状等诸多情况。如何提升质检效率是各家企业的重点关注的问题。沃丰科技的智能产品“质检机器人”在电商、食品、制造、金融等行业获得了诸多成功实践,知名客户包括伊利、星巴克、佳贝艾特等,有效提升客户服务、客户管理的智能化程度。本文就对质检机器人的算法做详细的介绍。

质检机器人主要运用语音和自然语言处理方法,对电话语音中的内容进行多角度的分析,模型技术主要涉及到模式匹配、文本相似度识别、语音情绪识别等方法。智能质检流程主要分三个部分,分别为输入层、算法层和前端层。

  • 输入层:运用语音转写技术将需要质检的录音转化成文本,对文本和语音数据进行预处理。
  • 算法层:常规的质检算法流程主要集中在规则配置和正则匹配上,例如,质检员需要检查坐席小A在和客户问候时是否有提及“沃丰”,解析成规则即“是否包含关键词-沃丰”, 算法层面即会转换成对应的正则模式“.*沃丰.*”,进行模式匹配。这种单一算法在场景拓展和准确性提升上存在很大的局限性。不同于常规的质检算法,除了正则方法的模式匹配外,我们会将文本和声学模型结合,建立相关的LSTM网络模型进行模型融合,集成后的模型结果在准确度和稳定性上都有一定的优势。
  • 前端层:罗马非一日建成,为了保证结果的准确性和稳定性,在产品前端层面,前期需要建立相应的人工复检和反馈机制,为模型的在线迭代更新提供更多样本积累。

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智能质检系统

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