随着数字化转型深入发展，当今商业环境已经进入数智经济时代。这个时代充满挑战和机遇，“以客户为中心”成为企业取得成功的关键，其核心是要利用数字化技术和工具等手段，提升客户体验，为客户创造更多价值。而智能质检，作为人工智能技术的一项前沿应用，正在以前所未有的方式重塑着销售过程质量管理的面貌。

智能质检为企业提供了更快更准确地覆盖全量销售会话数据的质量评估手段，不仅能够监控销售和客服过程，保证服务质量，还能够更好地了解客户诉求，为企业带来更多的增量和存量成交客户。

智能质检是什么？

智能质检是基于AI（Artificial Intelligence，人工智能）技术和算法来实现客户服务过程的质量检查，以提高客服务质量，提升客户满意度和忠诚度。

智能质检是传统人工质检方法的升级和发展，通过先进的ASR（Automatic Speech Recognition，语音识别）、NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）、ML（Machine Learning，机器学习）、大数据处理等技术，对销售人员和客服人员与客户之间的对话进行深入分析，识别出潜在的质量问题、异常情况或者是改进的机会，包括销售人员/客服人员在通话过程中是否用了违禁词、敏感词、是否使用了公司标准话术和标准作业流程（SOP）、对客户需求的响应是否及时、积极主动等。

智能质检对于企业的价值有哪些？

智能质检可以帮助企业实现更高效、更准确、更客观的销售全过程质量监控和评估。它对于改进客户服务、优化业务流程和提升业绩都有重要的价值。具体来看，包括以下几个方面：

一，全量质检，提高生产效率。智能质检解决了传统人工质检只能抽检、漏检、误检、发现问题不及时等局限，智能质检工作是机器质检，可以实现所有语音、文本等数据的全量质检，自动执行并出具质检报告，提高质检效率。

二，洞察趋势，优化决策。智能质检生成的数据分析报告可以为企业提供有价值的洞察和决策支持，如通过客户问题汇总，了解热门问题，推动业务部门快速解决；客户诉求形成业务部门需求来源，促进产品完善和优化。

三，实现售前、售中和售后全流程服务质量控制和合规性管理。智能质检可以帮助企业及时发现销售全过程中的违规之处并及早进行处理和预防。智能质检相当于帮助企业构建了一个销售过程/客服过程的质量监控系统，保证合规性，在增加客户成交几率的同时，降低客户流失风险。

四，优化客户关系管理，促进客户成交和复购。过程在很大的程度上决定了结果。智能质检可以帮助企业监测销售/客服过程，促使员工提供更加标准、专业、友好的客户服务，提高客户关系管理的质量，提升客户对企业的满意度和忠诚度，从而加强双方的粘性。

智能质检的应用场景

智能质检在许多业务场景中都有应用，按照使用职能对象的应用场景如下：

1.电话销售和网络销售：在电话销售和网络销售中，智能质检可以分析销售人员与潜在客户之间的对话，通过识别对话中的关键词和关键事件，了解销售人员的表现以及客户的需求和反馈。还能够检测销售人员是否存在过度承诺、虚假宣传等违规行为。

2.在线客服：在客服部门，智能语音质检可以自动监控和评估客服人员与客户之间的通话，检查是否存在咒骂、反应不积极等违规词和行为，帮助企业发现客服人员的问题和优点，改进客户服务质量，提高客户满意度。

3.呼叫中心：呼叫中心其实包含了前面两个，大部分企业的呼叫中心在做的事情就是电话销售和客服，这里单独列出是考虑到不同企业的职能结构和名称的不同。

4.案场销售：也指现场销售，通常在售楼处、汽车4S店、银行营业厅等现场的销售业务。案场销售通常通过录音工牌来记录和收集下销售过程。智能质检可以对案场销售录音进行分析，检查销售过程是否符合企业要求。

如果按照行业给智能质检的应用场景分类，则包括金融、消费医疗、电商、教育、汽车等。实际上，只要企业具有上面所说的电话销售、网络销售、在线客户、呼叫中心，并且需要对这些对象的大量的语音和文本等数据进行质检和分析，都会用到智能质检，都可算作是智能质检的应用场景。

智能质检在选型时应该关注哪些维度？

企业在选择智能质检系统/平台时需要从多个维度进行考虑，以确保能够选择到最符合自身要求的平台，灵活应用该平台提升企业的业务效率。这些维度包括：

· 准确率。智能质检的目的是找出员工在客户服务过程中做得不好的地方和做得好的地方，那么，智能质检系统是否能够准确找出这些地方，是否有判断失误，这就称为智能质检的准确率。企业在选择智能质检系统时应该关注它的准确率，确保准确率处于较高水平。

目前，企业使用智能质检通常采用“机器质检+人工复核”的模式，机器质检之后，人工去复核机器质检的结果，对于机器质检产生的错误判断（误检）进行修正。如果企业选择的智能质检系统的准确率不高，就会出现很多误检情况，加重人工复核的负担。

· 召回率。准确率反映的是找的准不准的问题，召回率反映的则是找的全不全的问题。智能质检找不全的问题通常又称为“漏检”。漏检同样会加重人工复核的负担，如果漏检太多还可能导致企业对问题反应不及时，影响客户体验。

· 质检能力的多样性。质检能力指的是质检系统能够实现的质检类型。目前较为普遍的两种质检能力是合规质检和SOP流程质检。合规质检是检查销售或客服人员与客户的沟通话术是否符合规范。SOP流程质检则是检查销售人员的SOP执行情况，判断他们是否按照公司规范的SOP推进了业务。

还有一种质检能力是专项质检。专项质检相比合规质检和流程质检稍显冷门，但依然十分重要，它指的是对某一关键事件的检查。例如，公司最新推出一款新产品，要求所有销售人员必须向客户推荐使用该产品，那么，新产品推荐这个关键事件就成为一个专项质检，可以检查销售的实际执行情况。

企业在选择智能质检系统时靠考虑自己所需的质检能力，选择能够满足自己需求的智能质检平台。

· 质检规则配置的易用性和灵活性。智能质检系统的实际使用者是业务人员或运营人员而非技术人员，对于他们来说，质检规则配置简单易懂且灵活非常重要，无需太多理解和学习成本便可以让他们按照自己的场景和要求简单快速完成配置。企业在选择智能质检平台时，平台的学习培训成本也是需要考虑的维度之一。

· 时效性。时效性是指质检系统出具检测结果的时间，是实时的（在销售人员沟通的过程中就可以直接质检），还是稍微滞后一些的，需要等到通话结束才能做质检，XX时间（如1小时、1天等）后才能出质检结果的。不同的企业由于自身的业务性质不同，对于时效性的要求可能会有差异。

· 质检系统的集成扩展能力。企业通常拥有多个工具系统，客户服务的联络过程分布在多个渠道，例如呼叫中心、企业微信、电商客服系统、CRM等。企业选择智能质检平台时应该考虑平台的开放性和集成能力，以确保它能与公司现有系统集成，实现数据的传输。

· 安全性和稳定性。企业选择智能质检产品时需要考虑数据治理和安全方面的因素，确保能够满足公司网络和数据安全标准以及业务合规要求。

· 语种库。有些企业在选择智能质检产品时还要考虑语种的因素。因为有些企业做出海业务，其客户可能说着不同的语言。这时就要求质检系统能够支持多种语言的处理。

· 数据洞察和决策能力。销售数据可以帮助企业好地了解客户，辅助企业决策。若智能质检系统中能够嵌入BI分析，从海量数据中提取有价值的信息，实现从过程到结果的有效监控，便可以为企业在销售运营管理、产品迭代等环节提供全方位、多维度的分析，帮助企业做出更明智的决策。

智能质检的未来发展趋势？

智能质检未来的发展趋势主要包括以下几个方向：

一，语义质检。目前很多智能质检系统使用“关键词+正则表达式”质检模式，这种模式虽然部署和上手使用速度快，但是存在严重的漏检和误检的情况。随着企业对质检的要求越来越精细、越来越高，这种模式难以完全满足企业需求。于是，基于机器学习的AI语义质检开始得到应用，部分智能质检企业加入了语义质检功能，为客户带来了不错的效果。未来，随着NLP、ML和DL等技术的深入发展，AI语义质检将得到更深入的普及和应用。

二，实时质检和反馈。随着技术的进步，智能质检系统已经向着实时检测和反馈发展。这将能够帮助企业更加及时地发现问题并快速做出反应，进一步提高客户服务质量。

三，多模态数据处理。当前的智能质检主要实现针对语音和文本数据的质检，未来的智能质检系统会处理更多的多模态数据，包括语音、文本、图像、视频等。

四，从监督到优化。目前企业使用智能质检更多地是做对销售过程等客户服务过程的监督，但是这已经无法满足企业追求更加智能化的需求和趋势。开始有企业为客户提供监督之外的洞察和优化能力。例如，在SOP流程质检之外，还能发现SOP可以优化的地方。

* 本文摘自销售增长研究院《2023智能质检选型指南》，该选型指南已与本篇文章同步发布。

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