【金猿案例展】某新型股份制商业银行——客服智能质检系统建设

金猿商业银行智能质检

原创中金智汇 | 2021-01-12 11:59

【数据猿导读】本案例由中金智汇投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2020大数据产业创新服务企业榜单及奖项”评选。

银行客户服务中心每天有大量呼入呼出电话和来自个人网银、手机客户端、微信公众号的在线客服需求，包括用户的咨询、需求、反馈、投诉等信息，对于大量埋藏在海量录音和对话内容中的重要信息仅仅依靠少量的人力抽检无法得到有效的识别、筛选。

为此，客户服务中心提出智能质检系统项目，将语音数据中蕴含的巨大、可挖掘的商业价值，通过以大数据架构为基础的核心技术平台，配合建立相应的质检规则和模型，实现语音和在线文本100%全覆盖自动质检。

中金智汇智能语音质检系统是与业务应用相结合的业务创新服务，它融合了分布式计算系统、NoSQL数据库、在线数据加密、智能语音分析、多媒体在线播放等多种先进的智能处理技术，提供海量语音数据分布式存储和索引建立，为质量检测、客户行为分析、业务营销分析、风险管理等业务提供全面业务数据支持，为语音数据的有效使用、挖掘语音数据与业务相关的内在联系和线索、提高决策水平提供重要支持和保障。

项目开始时间：2020年8月
项目上线验收时间：2020年10月

应用场景

智能质检系统主要应用于该银行客户呼入、呼出的录音质检。坐席服务存在的高风险问题、服务规范问题（包括严重服务规范、服务五部曲、服务用语规范、礼貌用语规范等），需要及时发现处理，并且录音或者文本内容中有客观存在的关键语句内容，通过建立模型和常规质检任务，在录音归集转译完毕后，即生成质检报告。质检人员次日即获取前一日高风险、严重服务规范类录音。

坐席服务存在的业务规范类问题，因客户一通电话中可能涉及多个业务问题，坐席需要根据客户不同身份、不同卡类型、不同地区等因素做不同回复；沟通技巧、服务态度类问题的判定存在主观因素大、判定标准无法量化的问题。通过建模系统评分结果效果不佳，该类问题仍然通过人工评分为主，系统辅助的方式进行。将当前任务分配、评分、申诉、申诉处理、评分结果回收、报表统计的流程全部迁移到智能质检系统线上，利用系统转译结果、倍速播放提高质检效率。系统根据最终评分结果生成报表。

面临挑战

该银行客户服务中心每天大量呼入呼出录音来自电话银行系统、APP在线会话、Web文本坐席、公众号文本坐席、短信文本坐席等不同渠道的录音，项目实施阶段需要对以上5个系统十多个不同的接口进行数据对接，将各个渠道中的数据进行统一归集整理，这对系统的稳定性及安全性提出了更高的要求。

项目在实施过程中遇行方客户服务中心组织架构调整，对系统实施提出了新的要求和挑战，给系统按时验收带来极大的风险变动。经过与行方原客户服务中心、现运营部门、IT部门、坐席外包机构等多次沟通、明确需求、确认实施细则后，按时完成系统部署、测试、上线运行，实现录音100%全量质检，及时、深度洞察运营中的绩效短板，改进服务策略，提升服务效率和服务质量，防范客户投诉和员工操作行为风险，提升客户满意度与提升员工绩效。

银行企业对智能化系统的安全性、稳定性甚至实施人员的行业经验要求非常高，为了降低系统的部署、运行及后续维护的风险，要求项目提供方有2-3家国有大型银行项目的落地实施经验。中金智汇凭借在交通银行、广发银行、兴业银行项目实施经验顺利完成该银行的系统部署及实施，保证系统快速、安全上线运行。

数据支持

截至目前，系统正式上线1个月，呼入、呼出、文本在线坐席文本及录音数据近千小时。为实现语音、文本数据全自动覆盖质检，共创建服务规范、沟通技巧、客户投诉、严重服务、业务规范等不同类别近50个模型，模型准确率超过80%，对于复杂业务场景下将结合语义模型进行质检以提升模型准确率及质检效率。

应用技术与实施过程

1. 语音识别：用于建立文本索引，将非结构化的语音文件转换为结构化的结构化索引信息的过程。语音识别引擎具有语法识别、自由说识别、关键词检出和语音质检分析四种识别能力，能够正确识别语音文件从而形成对应的文本内容，并提供静音检测、情绪检测、关键词（服务忌语和业务术语等）和话者分离的识别结果。

2. 智能质检：提供基于角色区分、全文识别、关键词识别、语速检测、静音检测、叠音检测结果等组合的多维度质检；根据业务需要，可对所有的在线录音进行百分之百覆盖的全量自动质检；基于说话人区分结果，用户可定义针对坐席或客户的通话内容进行自动质检；基于全文识别和关键词识别结果，用户可进行针对坐席通话出现服务禁语、缺少规范用语等通话内容的自动质检；基于语速检测结果，用户可进行针对通话人语速过快的自动质检；基于静音检测结果，用户可进行针对通话中长时静音的自动质检；基于叠音检测结果，用户进行针对通话人抢插话的自动质检；基于情绪检测结果，用户可进行针对通话中情绪异常自动质检。

3. 文本分析：对电销和客服录音内容及相关数据进行统计和主题分析，针对话术、客户反馈、电销周期、成功情况等综合分析后，优化电销策略和客户服务话术；通过数据分析统计，挖掘客户意见和风险，即使调整服务策略，提高客户满意度。

4. 自然语言处理（NLP）：机器来执行摘要，翻译，关系提取，情感分析，话题分割等任务，像人一样处理复杂的文本，让机器理解每句话背后的真实意图。

5. 机器学习（ML）：采用HMM神经学算法能对领域不断优化，能不断自我学习，不断提高识别率,训练的数据越多，预测就会越准确，机器也就会“更聪明”。

6. 对话管理（DM）：话术管理与配置，针对不同领域和业务设置话术，让机器能够识别解答更多问题，机器能更好发挥所用。

商业改变

该银行智能质检项目上线一个月后，将原来质检录音覆盖率由2%-3%提升至100%去全量智能质检，质检效率提升50倍，评分录音抽取由原来人工随机抽取改为依据系统打分分数或扣分分数重点抽取，运营人员的服务效率提升了300%；评分录音分配改为系统自动分配，效率提升200%；单通录音质检平均时长由原来7-8分钟提升至3分钟/通，效率提升200%；对于高风险、投诉录音质检时效由原来T+7-T+30天提速到t+1天，时效提前至少6天；质检完成后系统自动生成质检报告，效率同步提升300%。

关于案例提交企业·中金智汇：

中金智汇科技有限责任公司（以下简称“中金智汇”）是新一代智能化商业应用软件提供商。前身为中金数据集团有限公司大数据事业部，总部设于北京。中金智汇专注于为广大企业级用户提供高附加价值、高水平体验的智能化应用产品和服务，帮助企业优化流程、降低风险、提升效率，实现企业经营管理过程的智能化。

中金智汇凭借在分布式平台技术、数据集成应用能力、语音识别与分析技术、自然语言处理与文本分析技术、机器学习算法及应用等方面的核心技术积累，已经形成了以智能为核心的“全生命周期智能化客户经营产品体系”，并一定程度上引领行业发展。凭借技术先进性、产品创新性、方案有效性，中金智汇积累了金融、政府、汽车、互联网等多个行业大中型企业客户的成功应用案例，并得到了市场的广泛认同。

中金智汇作为中金数据集团有限公司在大数据、智能应用方向布局的战略业务板块，正在快速发展成为中国一流的企业级智能化商业应用软件提供商，利用大数据底层架构及深入的行业应用场景，结合快速的产品创新能力，为追求高效客户经营的企业提供领先、专业、高效、可靠的智能化应用产品和服务，助力企业实现智慧经营。

来源：数据猿

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