“您好，這里是****客服中心，請(qǐng)問(wèn)有什么可以幫到您？”

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　　“如果沒(méi)其它問(wèn)題的話，麻煩請(qǐng)稍后為我的本次服務(wù)打個(gè)分，謝謝”

　　相信你一定曾經(jīng)聽到過(guò)這樣的請(qǐng)求，當(dāng)你曾因某些問(wèn)題想向客服尋求幫助或投訴的時(shí)候，客服人員總會(huì)在通話的最后補(bǔ)充這樣一段說(shuō)明，希望你為本次通話服務(wù)進(jìn)行打分。然而你是否知道，在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，這種簡(jiǎn)單的主觀判斷會(huì)成為判斷他們工作是否合格及績(jī)效考核的主要手段……

　　在網(wǎng)上購(gòu)物及客服系統(tǒng)日益完善的當(dāng)今，人們?cè)絹?lái)越意識(shí)到落后的客服人員工作考核制度成了阻礙行業(yè)發(fā)展的一道坎，急需等待著變化和革新。慶幸的是，當(dāng)傳統(tǒng)的資源調(diào)度、被動(dòng)考核都無(wú)法滿足需求時(shí)，人工智能客服系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。隨著深度學(xué)習(xí)及自然語(yǔ)言處理技術(shù)不斷完善，AI將徹底地解決了客服質(zhì)檢的問(wèn)題，并令這個(gè)行業(yè)煥然一新……今天，我們就來(lái)具體探討下客服質(zhì)檢這個(gè)細(xì)分行業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)浪潮下是如何變遷的吧。

　　眾所周知，績(jī)效考核和工作質(zhì)量監(jiān)督是企業(yè)管理的重要部分，處于人力資源管理中的核心地位。企業(yè)想要達(dá)成預(yù)定的目標(biāo)、及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、合理分配利益等都離不開良好的績(jī)效考核制度。然而，對(duì)于呼叫中心的客服人員而言，由于缺乏有效、便于統(tǒng)計(jì)的量化指標(biāo)，客服質(zhì)檢在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)一直處于一種非常落后且不科學(xué)的狀態(tài)，質(zhì)檢人員很難在有限的資源下公正客觀地對(duì)每個(gè)呼叫員進(jìn)行評(píng)分考核。

　　舉例來(lái)說(shuō)，據(jù)觀察，一般呼叫中心QA監(jiān)控比例范圍只有0.3%-2%，代表著抽樣數(shù)量太少?gòu)亩�很難做到對(duì)坐席人員的無(wú)縫全監(jiān)控。也由于無(wú)法做到全量質(zhì)檢，抽樣時(shí)很難保證均衡性檢查。抽樣時(shí)需要考慮很多因素，比如時(shí)間（忙時(shí)，閑時(shí)）、錄音時(shí)長(zhǎng)、業(yè)務(wù)內(nèi)容（咨詢，投訴）等等，均衡性的缺失對(duì)于坐席人員的評(píng)價(jià)是不公平的，同時(shí)增加了質(zhì)檢員的工作量。抽樣檢測(cè)還會(huì)導(dǎo)致對(duì)坐席人員的工作無(wú)法做到連續(xù)評(píng)判，需要長(zhǎng)時(shí)間的考核才能進(jìn)行有效的判定。

　　上述一些問(wèn)題是方法因素產(chǎn)生的痛點(diǎn)，對(duì)應(yīng)的，質(zhì)檢員人為因素也會(huì)產(chǎn)生一定的問(wèn)題。比如不同的質(zhì)檢員評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)不一致，以及質(zhì)檢員的專業(yè)水平不同，導(dǎo)致本身對(duì)對(duì)話中的錯(cuò)誤不能有效識(shí)別。

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的蓬勃發(fā)展，傳統(tǒng)的客服系統(tǒng)也在逐步進(jìn)行升級(jí)，漸漸的升級(jí)進(jìn)入了SaaS模式的智能云客服系統(tǒng)。可能有些讀者對(duì)這個(gè)名詞會(huì)比較陌生，

　　SaaS模式的智能云客服做的是一套整合性流程管理解決方案：在線客服、客服工作臺(tái)、呼叫中心、客服機(jī)器人、工單系統(tǒng)等這一套智能客服功能全都涵蓋在內(nèi)，甚至還能進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，幫助企業(yè)做出商業(yè)決策。

　　由于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下，消費(fèi)者不僅僅會(huì)在官網(wǎng)等渠道與企業(yè)聯(lián)系，還會(huì)在商家微博號(hào)，微信公眾號(hào)，電商網(wǎng)站、app等多種渠道與企業(yè)互動(dòng)，這樣的多重渠道會(huì)造成傳統(tǒng)的分平臺(tái)客服人員效率低下，資源浪費(fèi)嚴(yán)重。針對(duì)這類問(wèn)題而誕生的云客服系統(tǒng)則能將所有的聯(lián)系渠道進(jìn)行整合，任何渠道反饋來(lái)的信息都會(huì)由統(tǒng)一的客服進(jìn)行跟蹤和反饋：

　　首先智能客服機(jī)器人將會(huì)通過(guò)語(yǔ)義分析算法，以及客戶的問(wèn)題歸類，尋找自己的知識(shí)詞庫(kù)并試著回答。當(dāng)遇到一些無(wú)法回答的問(wèn)題，機(jī)器人將會(huì)將相關(guān)的問(wèn)題轉(zhuǎn)接給人工客服。工單系統(tǒng)則是當(dāng)客服人員遇到需要企業(yè)內(nèi)部協(xié)作一起解決的問(wèn)題時(shí)，用于建立相應(yīng)協(xié)作任務(wù)的功能，其允許該問(wèn)題按靈活的流程進(jìn)行內(nèi)部輪轉(zhuǎn)，讓全公司都參與到客服的協(xié)同處理。呼叫中心則是最后最傳統(tǒng)的解決方案，大部分客戶都可以在此通過(guò)人工對(duì)話的方式解決他們所遇到的問(wèn)題。

　　整合的一體化客服支持系統(tǒng)，從很大程度上簡(jiǎn)化了這個(gè)行業(yè)的執(zhí)行操作難度。更重要的是也為智能客服質(zhì)檢系統(tǒng)提供了一個(gè)平臺(tái)，企業(yè)能夠有效的收集并整合客服人員的工作訊息，如上線狀態(tài)、通話次數(shù)、通話時(shí)長(zhǎng)等。只不過(guò)，作為客服人員工作最重要的一部分、通話內(nèi)容無(wú)疑是一個(gè)無(wú)法避免的核心考核內(nèi)容，而顯然只通過(guò)云客服系統(tǒng)仍無(wú)法滿足這個(gè)要求。

　　正如前文所述，云客服支持系統(tǒng)的出現(xiàn)很大程度上為智能客服質(zhì)檢提供了一個(gè)良好的平臺(tái)。甚至已能滿足一些基礎(chǔ)需要，例如統(tǒng)計(jì)客服人員的通話次數(shù)、通話時(shí)長(zhǎng)等信息。然而最關(guān)鍵的通話內(nèi)容及效果考核卻始終無(wú)法實(shí)現(xiàn)。

　　提到通話內(nèi)容，不管是文字信息還是語(yǔ)音信息，其本質(zhì)乃是語(yǔ)言，亦稱為中文文本。想要對(duì)通話內(nèi)容進(jìn)行考核，勢(shì)必要對(duì)每一次對(duì)話中的中文文本進(jìn)行解析，并抓取其中對(duì)企業(yè)有用的關(guān)鍵詞，從而判斷客服人員本身是否合規(guī)。然而光這樣還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，且不說(shuō)關(guān)鍵詞提取只能提供最基本的產(chǎn)品說(shuō)明及文明用語(yǔ)判斷，對(duì)于客服是否有效、通話整體是否滿足要求等仍然束手無(wú)策。

　　變革出現(xiàn)在近兩年，隨著人工智能技術(shù)的日益成熟，針對(duì)中文文本的自然語(yǔ)言處理技術(shù)也得到了飛速發(fā)展，其中情緒解析技術(shù)的完善對(duì)客服質(zhì)檢的革新起到了至關(guān)重要的作用。

　　讓我們先來(lái)說(shuō)說(shuō)情緒解析技術(shù)，即從任意中文文本中分析出其所包含的情感信息。實(shí)際上，情緒解析并非一項(xiàng)新技術(shù)，根據(jù)中文分詞以及詞性的情感正負(fù)極判斷早已不是新鮮事，然而除了詞性判斷本身的低準(zhǔn)確率外，其最大的局限就是只能將情緒“兩極分化”：積極和消極，這對(duì)于很多文本處理場(chǎng)景來(lái)說(shuō)都是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。

　　有別于傳統(tǒng)的文本語(yǔ)義正負(fù)極識(shí)別，一些以語(yǔ)憶為代表的新一代情緒解析引擎擺脫了傳統(tǒng)語(yǔ)言情感正負(fù)極判斷的局限，根據(jù)深度情感記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及半監(jiān)督式的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，引擎能從任意中文文本中提煉出多達(dá)18種情緒表現(xiàn)。

　　不僅如此，這類最新的情緒解析引擎還能基于細(xì)節(jié)情緒之上返回情感濃度值以及文本關(guān)鍵詞。這些功能對(duì)于引擎進(jìn)一步提煉文本核心觀點(diǎn)及情緒激烈程度起到了重要作用。

　　那情緒識(shí)別對(duì)于客服質(zhì)檢系統(tǒng)來(lái)說(shuō)又帶來(lái)了什么呢？首先，針對(duì)客服通話雙方的情緒識(shí)別本身即可作為一種實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)。例如對(duì)客戶語(yǔ)言中的“憤怒”情緒設(shè)置一個(gè)閾值，當(dāng)所監(jiān)測(cè)到某一客戶的“憤怒”情緒濃度超出閾值之后，系統(tǒng)就會(huì)發(fā)出即時(shí)警報(bào)，從而便于管理人員及時(shí)參與進(jìn)行調(diào)控。

　　不僅如此，通話期間情緒的變化幅度完全能作為客服效果的有效評(píng)判工具。若客戶在剛打通電話時(shí)表現(xiàn)出來(lái)的是對(duì)產(chǎn)品的極度不滿意，則其被識(shí)別出來(lái)的情緒大體上應(yīng)是“憤怒”或“失望”。倘若通過(guò)客服人員的解釋說(shuō)明，讓對(duì)方解開了誤會(huì)或達(dá)成了共識(shí)，則其最終的情緒會(huì)改變成“樂(lè)觀”甚至是“愉快”。即便對(duì)于同一種情緒，其濃度值的變化依舊可以反映出客服人員工作的成果。這些都可為最終客服人員的工作考核提供一個(gè)有力且客觀依據(jù)。

　　綜上所述，我們總結(jié)了如下情緒解析引擎能為客服質(zhì)檢系統(tǒng)帶來(lái)變革：第一點(diǎn)就是質(zhì)檢的無(wú)縫覆蓋，100%全量質(zhì)檢。每通電話，每句對(duì)話都會(huì)有情緒分析記錄，解決了人工聽錄音的低效問(wèn)題，同時(shí)也解決了抽樣存在的偏見問(wèn)題。

　　第二點(diǎn)，系統(tǒng)將會(huì)根據(jù)話務(wù)員情緒評(píng)分、用戶通話后評(píng)分、腳本匹配度等多個(gè)方面給出最終客觀的評(píng)價(jià)，從而解決了質(zhì)檢員打分標(biāo)準(zhǔn)不一致的問(wèn)題。

　　第三點(diǎn)，實(shí)時(shí)預(yù)警功能可對(duì)客戶情緒進(jìn)行監(jiān)控，標(biāo)記出超出情緒閾值的客戶，從而幫助主管人員第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)并解決問(wèn)題，提高管理效率和客戶滿意度。

　　第四點(diǎn)，系統(tǒng)還能對(duì)大量的語(yǔ)音、文字內(nèi)容進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，得到最真實(shí)的用戶反饋，并將內(nèi)容進(jìn)行分類，發(fā)現(xiàn)潛在產(chǎn)品問(wèn)題，并及時(shí)對(duì)客服人員進(jìn)行再培訓(xùn)。

　　以下我們列出了兩個(gè)基于情緒解析引擎的功能示例：

　　實(shí)時(shí)會(huì)話監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)，客服質(zhì)檢引擎應(yīng)當(dāng)可以根據(jù)企業(yè)客戶產(chǎn)品特點(diǎn)定制不同的情緒告警閾值，并實(shí)時(shí)對(duì)每一位終端產(chǎn)品用戶的留言進(jìn)行情緒分析。當(dāng)偵測(cè)到終端用戶的情緒反饋超過(guò)閾值后，及時(shí)反饋給后臺(tái)管理者。

　　除了服務(wù)于”會(huì)話中”流程，系統(tǒng)也應(yīng)該著眼于“會(huì)話后”，即為每一通會(huì)話提供質(zhì)檢服務(wù)，通過(guò)繪制產(chǎn)品終端用戶在整個(gè)會(huì)話中的情緒走勢(shì)曲線，及其接通話前后的情緒落差判斷客服的服務(wù)質(zhì)量。整套系統(tǒng)可以將原有的抽樣檢查提升到全量檢查，節(jié)省了大量的人力成本。

　　對(duì)于整個(gè)客服系統(tǒng)而言，不得不說(shuō)，在短期內(nèi)人工智能尚不能完全取代客服呼叫員的角色，人工客服仍然需要以電話的形式幫助回答、應(yīng)付一些復(fù)雜、獨(dú)特的問(wèn)題。然而就客服質(zhì)檢而言，無(wú)疑通過(guò)情緒解析引擎配合云客服系統(tǒng)，傳統(tǒng)質(zhì)檢員的職能已能被很好地取代。

　　不僅如此，綜合性客服支持系統(tǒng)還能通過(guò)客服信息的收集及處理提供含有巨大商業(yè)價(jià)值的數(shù)據(jù)洞察。

　　如以上某手機(jī)客服數(shù)據(jù)示例，客服支持系統(tǒng)完全可以對(duì)所獲得的歷史客服數(shù)據(jù)進(jìn)行整合與挖掘，并從中提煉出可對(duì)企業(yè)產(chǎn)品、服務(wù)或運(yùn)營(yíng)策略本身帶來(lái)關(guān)鍵建議的數(shù)據(jù)洞察……綜上所述，提高質(zhì)檢效率，讓客服溝通、智能服務(wù)、商業(yè)決策變得更標(biāo)準(zhǔn)化及智能化，這便是人工智能客服系統(tǒng)今天最大的價(jià)值所在。