痛点分析
服务态度
大量枯燥工作，负面情绪多，心里压力大，服务态度难保证
成本中心
客服为服务性行业，年龄分布偏年轻化，招聘资深客服成本很高
业务准确度
纯人工错率高，人员流动让前人犯的错误很难避免再次发生
工作效率
数据量巨大，人工以偏概全； 人工抽检耗时长，效率低
01
机器永不知疲倦重复性工作，始终恪守如一高效保证质检质量，及时推送高危问题，预警服务态度，考核业务准确度及服务规范
02
质检经验固化到智能规则，不再拘束于人员流动导致经验缺位，帮助客服快速成长，有效提高客服水准，效率提升服务能力
03
准实时录音/文件质检，效率远超人工状态，极大节省质检费用；全量质检告别分析盲区，质检结果更具说服力
04
规则制定如关键词检测、正则表达式判断、语速检测、情绪检测、上下文对话逻辑判断等，多层面挖掘业务数据，让数据更有价值
01
机器永不知疲倦重复性工作，始终恪守如一高效保证质检质量，及时推送高危问题，预警服务态度，考核业务准确度及服务规范
02
质检经验固化到智能规则，不再拘束于人员流动导致经验缺位，帮助客服快速成长，有效提高客服水准，效率提升服务能力
03
准实时录音/文件质检，效率远超人工状态，极大节省质检费用；全量质检告别分析盲区，质检结果更具说服力
04
规则制定如关键词检测、正则表达式判断、语速检测、情绪检测、上下文对话逻辑判断等，多层面挖掘业务数据，让数据更有价值
产品亮点
多种对接方式
阿里云智能对话分析支持客户直接使用阿里云 控制台、或通过api方式上传、以及和客户自有 呼叫中心对接等多种方式使用
多种质检方式
纯实时质检，电话过程中质检，高危问题及时发现，防止舆情；准实时质检，挂断电话立即发起质检，及时高效；T+N天质检，全量质检，解放人力，提高质检效率
图形化规则编辑
无需代码，无需if、else，图形化创建质检规则，在线测试，边输入边测试，同步调整规则，灵活易用
自学习平台
除通用模型外，客户可根据自己的业务自训练模型，帮助提高客户自有业务的识别率
场景示例
业务应用
风险监控规避
实时检测客户情绪、客服违规情况，实现潜在风险监控及时人工干预，规避风险发生，降低企业运营风险
服务策略优化
随着客户服务需求不断升级，制定合理的服务规则，能让企业的运营事半功倍，提高企业的核心竞争力
数据整合分析
通过对语音交互数据深度分析，实现市场调研、商机挖掘、辅助策略优化等，实现数据即财富的价值升级
业务应用
教育行业
教育行业，语音数据包含更多价值信息。通过全量质检和智能规则，可以做到数据的深度挖掘与高效运用
保险行业
保险行业客服话术的标准和逻辑尤为重要。运用智能规则和复检，提高客服质量，经验固化降低营销成本
通信行业
全量覆盖客服通话，通过日常工作质检考评，培养客服服务意识，提高服务质量，建立标准化服务体系
中国站
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