从人工到智能：质检运营进化论
文/王小龙 中移在线服务有限公司
导读
本文主要内容：
呼叫中心质检运营在智能化过程中的变化趋势
四个部分：
1、常见的几种质检模式
2、智能质检对人为因素的影响
3、质检运营的多元价值
4、对系统支撑的依赖
前言：
当讨论智能质检时，我们需要对当下的智能质检技术下一个笼统的定义。
笔者尝试这样诠释：智能质检，是应用语音识别、深度算法学习、语义挖掘、大数据处理等技术，将服务过程中的非结构化数据进行转译，通过对转译数据的关键词、属性等维度设定规则模型，实现目标场景的自动筛选。
智能质检技术的核心聚焦于“对会话内容的解析”和“对预定场景的筛选”，以智能质检技术为基础，传统的质检工作模式、运营理念都有了较大的变化，笔者以“智能质检技术对质检运营变革的催化”为主题，浅谈当下呼叫中心质检运营在智能化过程中的变化趋势。
质检运营，是以“提升服务感知”为目的，对服务的过程和结果质量进行管理的过程。随着智能质检技术的成熟，质检运营也在探索中呈现出一定的变化趋势。笔者现就智能质检技术广泛应用背景下的几种质检模式进行简要介绍，对智能质检带来的运营变革进行阐述。
受限于目前语义理解技术和服务场景的复杂性，目前智能质检部分价值体现在对传统质检模式的强化和补充上，呼叫中心多采用几种模式相互结合的方式开展质检工作。
1、人工质检：
主要用于多环节复杂问题的全流程回溯。如针对升级投诉工单的质检，需要依托人工对投诉前后、多服务渠道数据进行全量回溯。
2、“智能+人工”质检：
适用于红线问题、专题分析等质检工作。结合服务场景，搭建规则模型后定位目标录音，人工介入对目标录音进行复核、判定。
3、智能质检：
适用于简单服务场景的智能筛查。如服务标准语、业务口径等。场景结构单一、规则逻辑清晰，可以直接计算差错率进行应用。
以上三种模式，囊括了多数呼叫中心智能质检技术的应用场景。考虑到技术成熟度，系统完善度存在差异，不同模式的应用占比、深入程度也会有所不同。
智能质检带来的第一个变革，就是质检覆盖率的变化，从少量样本（一般在3‰）抽检提升为全量录音筛查。而覆盖率的提升弱化了人为因素的影响，确保了质检结果输出的真实性。
1、消除了抽检带来的样本选择偏差
理论上，如果所抽取的录音是随机的，根据这些录音数据所评定的的质检结果能够准确反映呼叫中心整体的服务质量特性。但传统的质检工作主要关注质检量，而在样本的选择上只能大致界定范围和规则，这样就导致质检员可能倾向于选择判定难度低的样本，或者样本集中在某个日期，进而导致结果的偏差。而智能质检是对全量录音进行规则模型筛选后的结果输出，规避了人工选择质检录音这一环节的随机性，进而消除样本选择偏差，可以真实、全面的呈现班组、团队、中心等不同层级的服务质量。
2、弱化了质检员主观意愿的影响
传统的人工质检工作，在一定程度上受到质检员主观意愿的影响。比如个人听音习惯、质检时的专注度、对被质检对象的偏好等。而受限于抽样比例，这种主观意愿将被进一步放大，带来质检结果的失真。而智能质检可以基于统一的质量检验标准进行全量筛查，一方面对简单场景可以不依赖人工直接输出客观真实的质检结果；另一方面在需要人工介入时，可以依赖规则模型结果作为参照，观测模型应用准确率，对人工质检过程进行约束。
传统人工质检工作偏重于对坐席服务质量的评定，结果应用的主要方式是员工考核，质检成为一个被动的生产类工作，落入“为了质检而质检”的情境。而智能质检的技术能力，赋予了质检更大的可能性，也让质检运营的价值有了根本性的转换，变得更为多元、更加宏观。
1、从局部检测到整体诊断，拓宽了质检的观测视野
传统的人工质检，像是在一个黑盒里面摸球，所做的后续工作只能基于已经掏出来的“球”，而针对这些局部检测结果开展的分析、提升，如同管中窥豹，只见一斑。我们只能把个例的结果，作为员工所在组织服务质量的评价标准。当我们评价哪个班组的服务质量更好时，只能观测哪个班组的扣分录音更少。
我们都知道“薛定谔的猫”。质检与之类似，没有打开盒子之前，里面的球是否有问题，有多少有问题是永远不可知的。而智能质检，就是打开这个黑盒的钥匙，他把所有的“球”全都暴露，给了我们对员工个体、班组、团队、中心等进行整体诊断的能力。我们可以针对某个质检项目横向观察所有团队的水平，也可以针对某个团队进行各类质检项目的检测。
这让质检拥有了更全面的观测视野，也让培训资源得到最大价值的利用。呼叫中心可以摒弃以往出现问题全员轮训的“一案一整改”模式，而替换为针对特定问题，划定特定受众的定向提升。
2、从人工测听到关联分析，赋予质检快速信息聚焦的能力
智能质检带给质检运营最有应用价值的能力，就是信息聚焦。以往的质检在进行问题分析时，除了人工测听外，没有更好的抓手。而智能质检技术，可以通过对关键词、静默时长等录音要素的筛选，结合来电原因、提单情况，业务办理结果、满意度评价等维度进行关联分析，快速完成目标数据的聚焦。
笔者简单列举几个应用场景。一是通过来电原因和静默时长的关键，快速聚焦静默占比高的来电类别，进而深挖背后的业务能力和服务流程等因素。二是通过营销类模型与办理结果进行关联，定位目标客户群来电后仍未开通业务，且录音没有营销话术关键词的录音，快速完成营销开口率的分析。
高效的信息聚焦能力，让呼叫中心可以从海量交互数据中任意挖掘所需的信息。质检拥有了开采信息金矿的锄头，运营趋势也从问题检测转化为专题分析。
3、从事后监控到提前介入，调动了质检运营的主观能动性
传统的人工质检，属于事后监控，在对问题的发现上存在较长的滞后期。尤其是针对较为严重的服务问题，往往是客户的投诉先于质检。而智能质检，则让质检运营在服务风险拦截中发挥了更积极地作用。
针对服务红线、重大服务问题的智能质检，将此类模型筛选结果第一时间推送给质检，根据测听的结果提前介入，开展服务补救工作。同时也可以依托各类模型的筛选结果进行汇总，对全员服务质量进行画像，识别高风险员工，通过现场管理进一步降低服务风险。随着实时转写技术的成熟，对于服务风险的预警和控制将更加及时。
质检运营的模式随着智能质检技术的发展而动态变化，面对智能质检每天产生的大量结果数据，质检运营对数据的快速处理、深度应用的能力提出了新的要求。而一个深度定制，高度集成的系统也愈发重要。
一是质检运营工作本身依赖于全流程的线上开展，实现质检专题的计划制定，质检数据的精准清洗，质检任务的传递分发和质检结果汇总分析。
二是质检系统需要上下游系统进行快速的信息交换，如在生产平台及时抽取交互数据进行转译、筛选；质检结果需要回传至分析平台结合其他指标进行监测管理；高风险录音需要及时发送至预警模块进行服务补救；共性问题需要与培训平台联动进行跟进改善。
质检运营充分结合了语音识别、大数据分析等技术，也高度依赖全流程线上化、充分整合的系统部署，以往听录音填表格的质检运营将一去不复返。
随着智能质检技术的发展，质检运营已经不再是一个封闭的质量管理工作线条，而是融合到整个呼叫中心服务能力提升体系中。更客观、更全面、更主动、更开放的发挥自身价值，是质检运营在呼叫中心注智赋能过程中的变化趋势，也是技术催化运营变革的一个典型案例。
我是王炸炸，一个致力于解决客户问题的需求管理。
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《客户观察》2021年6月刊 总第7期 p80-p84
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