京东科技智能客服质检平台_语音质检分析系统_在线客服质检软件推荐-云巴巴

京东科技智能客服质检平台

京东科技智能客服质检平台支持全渠道 100% 全量质检覆盖，集成语音质检分析系统与在线客服质检软件能力，可对舆情、异常服务、服务风险进行同步实时预警与异步监测。平台以数据驱动为核心，提供可量化、可视化的服务质检分析，实现服务合规管控、问题自动识别与运营决策支撑，全面提升客服服务质量与管理效率。

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京东科技智能客服整体逻辑架构 icon

系统功能模块 - 智能质检 icon

解决问题
- 实现全渠道100%质检覆盖，针对舆情、异常服务、服务风险，异步或同步实时预警；
- 以数据驱动的方式为运营管理提供有效、可量化的服务管理手段。

基于规则、NLP、AI Agent+大模型的混合质检系统架构 icon

智能质检平台定位

/客服中心坐席质检评分规则/人工评分+机器评分

合规性质检：如服务规范话术、服务忌语、语速、情绪；

内容质检：处理特定业务或客户问到特定问题时的规范话术；

流程质检：考察处理特定业务时是否按照规范的流程完成服务；

主观性质检：如亲和力、反应速度、是否得到客户认可。

/客服中心通用质检规范/

服务规范

服务用语
如：开始语："您好，请问有什么可以帮您?“

结束语：“请问您还需要其他帮助吗?”“感谢您的致电，再见！”

亲和力
通话中吐字清晰，使用礼貌用语，得体。在与客户确认身份后在称呼前加其姓氏。以愉悦的声音饱满的精神状态应答；

服务忌语
如：是否有顶撞、轻视生硬等忌语。如“我再跟你说一遍”“你什么意思?”

"你先听我说完好不好?” “你明白吗?” “你知道吗?”等是否经常打断客户说话。

服务技巧

控制通话节奏
控制通话节奏的主动权、引导客户顺利的完成此次通话；
询问客户是否可以等待，并且在回线后对客户的等待表示歉意；
如需要客户在线等候必须向客户说明等候原因并告知客户大概等待时间；
安抚客户情绪
感谢客户的建议，如"我已经记录下您的意见 (建议)，我们会尽快向有关部门反映，非常感谢您对我行的关注，我们会为您提供更优质的服务而努力。在投诉过程中对客户情绪的安抚和控制。

理解客户意图

较快并准确的理解客户的主要问题，不要答非所问。通过倾听及时了解客户的需求，倾听中用“是”，“嗯”告知客户你在认真听他的问题。

业务能力

业务处理能力
业务解释准确，操作流程规范；

是否详细核实客户提供的信息，相关工单内容是否正确；
是否一次性解决问题，如在我中心不能解决，是否为客户提供了正确的解决途径；

如投诉客户需要回复要告知客户大概处理时间，并向客户重复客户投诉内容，并得到客户的认可。

加分减分项

主动营销
是否适时营销银行优质金融产品？客户表扬或投诉
得到客户在线表扬或引起客户投诉、批评。

质检分析平台的三大应用场景 icon

1、服务质量质检

提供全面、可靠、高效的质检解决方案
服务质量是企业对外的形象窗口，基于本服务提供的针对坐席侧的对话分析结果，企业可以在行为规范、服务意识等方面优化培训方案，增强客服人员服务能力。
1、全量及时，100%覆盖
2、数据可视化分析
3、提升用户服务满意度。

2、风险监控识别

实时洞悉用户咨询风险
互联网时代口碑传播速度增加，企业面临新的问题和挑战，本服务能实现每一次客户咨询中存在潜在风险监控，有效应对不确定性，降低企业服务风险。
1、实时识别用户投诉风险
2、及时预警报告。

3、热点问题控掘

用户问题分布挖掘，助力企业决策
用户咨询数据常隐含用户的第一手反馈、满意度等重要信息，将这些信息以统计量化表达，聚类分析，发现热点问题分布，能够提供企业在服务升级中重要的参考，使企业保。持信息竞争优势
1、从海量数据挖掘价值信息

2、用户问题分布可视化报表。

客服服务质量全流程监督 icon

服务规范检测

旅客的消费观念越来越科学和理性，差异化服务成为航空业的核心竞争力；服务规范化的落实情况从需要人盯人式的监管，到通过全面的AI智能检测，可以帮助航空业快速建立完善的、标准化的、服务体系；量化服务人员的行为规范和服务标准。

服务违规监控

对于民航、金融、保险、教育...等强监管行业，管理机构在服务过程中往往面临较为严格的管理规范；及时发现和纠正员工违规话术或操作，是风控（管理）部门的首要任务之一；结合AI智能质检，可以有效管控服务过程中的各类不规范、风险操作；把风险扼杀发现之初。

舆情实时监控预警
互联网时代的信息传播速度大大增加，如何建立正面口碑、减少负面曝光成为航空业面临的问题和挑战。但一般来说，投诉大多或投诉升级，往是若干次反馈无果后积累产生的；如果能在初次沟通过程中就能提前发现相关的征兆，及时干预，可有效降低投诉数量和投诉升级，提升客户满意度。

舆情分析

通过NLP自然语言处理挖掘出热线对话记录或工单的具体话题、责任主体、事发地址，情绪引擎服务分析各话题、责任单位、处置结果、位置之间的关联关系，分析持续热点、突发热点、多人同诉（群体高发）潜在热点热点主体，为系统业务展示、分析报告编写、决策支持输出等提供技术支持。

针对交互数据进行价值挖掘 icon

投诉原因分析

1、文本解析；2、识别规则，
对文本内容进行文本分词。处理，剔除文本内容中重复出现的词语，降低文本复杂度，提高关键字识别效率。

3、分析识别正向关键字、组合关键字等，对疑似投诉录音标注。

来电原因挖掘

预设的来电原因类别结合相关语义分析，抓取用户的来电意图，对通话内容中的意图关键词进行监测，从多维度评估分析用户的来电原因及业务中存在的实际问题。

客户需求挖掘

对来电原因分析、热点分析等，捕捉客户热点诉求，发现客户潜在业务需求；关爱特殊客户群体，监测客户真实需求，针对性地优化服务策略，提升客户满意度和忠诚度。

产品热度分析

对用户热点产品诉求进行统计，排序，比较，分析，建立市场产品诉求模型，并进行归一统计和变化趋势的记录。为保险产品及服务的改进、提升、优化提供科学的数据，便于作出决策。

核心功能：针对不同渠道、任务，灵活的质检模板配置 icon

核心功能：针对不同渠道、任务，灵活的质检模板配置 icon

核心功能：质检任务执行（定时任务、按次任务） icon

核心功能：智能质检+人工抽检 icon

质检数据源管理

质检数据源管理 - 数据查看（在线客服文本） icon

质检数据源管理 - 数据查看（呼叫中心录音转译文本） icon

质检方案管理

1、质检分析方案及一系列质检规则的组合，通过不同的质检规则组合对应不同业务、应用场景的质检需求；
2、同一质检数据源可绑定多个不同的质检分析方案，同理一个质检分析方案也可以对应多个不同数据源。

质检方案管理 - 质检评分 icon

质检规则管理

基于NLP的质检规则管理 icon

基于NLP的语义质检模型，基于多个客服中心项目沉淀，开箱即用
· 智能质检平台集成了京东内部平台的多个智能质检分析模型，通过自动化方式辅助人工预判业务问题实现质检分析；
· 支持模型定制和快速自定义语义质检模型。

服务质量（舆情投诉类）

态度恶劣、表达骚扰、消极服务、推诿话术、拒绝服务、方案重复。

坐席服务态度（服务质量类）

态度恶劣、表达骚扰、推诿话术、涉及投诉。

客户表扬（服务质量类）

客户表扬、满意度。

生命安全（舆情投诉类）

自杀倾向、身体健康状况。

情绪识别（服务质量类）

语音 (中性、负向)、文本 (焦虑、愤怒、迷茫、悲伤、恐惧、高兴)。

红线敏感（舆情投诉类）

政治风险、脏话 (关键词+模型)、宗教、迷信、假冒、暴力、色情。

服务技巧（服务质量类）

静音、语速过快、强插话、在线首次响应超时、在线超时未响应、在线消息数异常、会话时长异常、语音超时未响应。

投诉风险（舆情投诉类）

通用投诉、投诉到国家机关、媒体曝光、涉及法务、投诉配送、投诉邮政、投诉客服、投诉客服、投诉刷单、投诉商家、投诉安装。

规则类质检：正则表达式模版
关键词质检：批量上传关键词
标准话术质检：比对和标准话术相差字数
重复话术质检：质检N轮对话内重复某句话

快速自定义语义质检：输入一句标准话术，根据质检话术和标准
话术语音相似度进行匹配。支持语义相似度阈值调整。

质检模型训练：提供图形化界面，根据训练数据训练专属质检模型

基于AI Agent+大模型的质检规则管理 icon

质检评分管理

质检任务管理

质检任务配置

质检任务配置

质检任务执行（定时任务、按次任务）- 时段类业务质检 icon

质检评分与结果查看

质检报表 - 客服&技能组报表 icon

质检项分析&热词

智能质检产品功能总结 icon

分析结果直观可视化
满足业务场景分析、坐席能力分析的同时，提供业务定制化分析能力，探索潜在营销价值和客户价值。
服务风险监控
可根据预置的单项规则实时预警，预设警告策略及管理分级，提供多种干预上报渠道。
分析方案预置/灵活配置
可根据业务场景需要灵活配置自动化质检分析方案，智能化挖掘的复杂业务场景问题。
丰富的预置单项质检能力
集成京东客服平台40+个成熟分析模型，自动化+实时化、全量质检业务场景服务问题。
人机协作流程自动化
针对不同客服中心规模提供，人工/自动化质检流程和管理运作模式。

智能质检应用场景 - 京东商城应用效果 icon

JD规模运用，实现基于场景定制化

风险识别监控
基于会话维度的实时风险监控，减少风险重复预警，风险线上闭环处理等手段提升风险闭环效率。

服务智能质检
支持在线咨询与电话人工咨询实时质检提升风险监控范围，实时处理风险。

热点舆情监控
线上热点事件的自动发掘、评级、预警认领；实时线上追踪，手动回溯事件的历史数据。

智能质检应用场景 - 昆仑健康保险实际应用总结 icon

01、智能质检

1、保险行业业务场景比较复杂；客服团队流程相对规范。
2、人员和角色：
人员数量：在线和语音的坐席约几十人人，质检员2人，人工质检覆盖率不到1%；

角色：存在坐席、质检员、复核员三种角色，存在一人多角色的情况，即部分坐席和质检员会承担复核的角色。
针对在线、呼入、呼出(新契约、续期、回访)五大场景，提供5个主要的质检分析方案，满足10+细分场景，完成70+质检标准的梳理和支持；
每个分析方案大概20-40个分析项，覆盖近30个底层分析能力。如 (在线、呼入告警规则：投诉、曝光、监管、银保监、呼出告警规则：态度、啰嗦、投诉、曝光、媒体、骗子)

部门：质检团队含两个业务组，分别负责在线+呼入、呼出 (主要是回访)，需要区分执行这两大块的质检任务。
核心价值
1)、质检全流程线上化，将之前的线下抽检工作线上化，提高人员协同效率；

2)、全量质检发现服务问题，质检覆盖率达100%，可全面分析服务情况，针对性提升坐席服务水平；
3)、减少人力投入，降本增效。

02、坐席辅助（语音&文本）

辅助以一个插件的方式，嵌入到客户的工作台系统中，以便坐席在工作台进行在线咨询和电话服务的同时，可以同步打开辅助使用。
1、接入渠道：在线咨询、语音呼入
2、保险产品知识：约450+保险产品知识

3、业务场景引导：梳理约30+实际业务场景，共约150+流程，包括理赔场景的流程引导、退保场景、身份核实场景、核保场景等。

核心价值

1)、智能辅助坐席实时查看和获取复杂的保险产品知识，更加高效、专业的服务客户；

2)、保险行业的重点业务场景引导，辅助坐席按业务流程提供服务，提高坐席服务质量；

3)、实时告警和提示重大风险和客户问题，辅助坐席及时应对和处理，避免问题发酵，提高客户满意度。

智能质检应用场景 - 京东零售服务工单质检分析 icon

产品价值
意图洞察
· 客户咨询TOP一级场景为催单、取消订单、售后政策、商品咨询、活动咨询。
· 选取活动咨询场景进行下钻，聚类分析发现优惠券问题突出。

实时风险监控
· Top1风险分类“缺货咨询”，河北”“辽宁”两省缺货风险触发频次最高，“山东”“湖北”“广东”三省次之；

· 品类风险监控：“水果蔬菜”、“肉禽蛋品”、“粮油干调”、“冷冻食品”为风险高发品类；
· 用户情绪监控：“投诉类”、“虚假宣传”、“售后异常”用户负向情绪占比，说明用户对此类风险容忍度更低；
· 商品质量监控：国产水果中“柑橘”、“苹果”及一些长尾小品种水果；蔬菜中，“根茎类”烂坏果占比高，建议加强品控。

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