[发明专利]一种基于ASR的客服智能质检分析方法

说明书

本发明公开了一种基于ASR的客服智能质检分析方法，其特征在于，包括步骤1：生成符合质检规则的自然语言文本，将自然语言文本进行拆分封装到质检数据模型中，由质检处理器质检；步骤2:智能质检，预置质检策略、质检因子到质检处理器中，动态解析质检数据模型中的质检数据，根据质检策略、质检因子进行多维解析，生成质检结果；步骤3：生成质检报告，质检管理器质检完数据后对每个话单信息生成相关的质检报告；步骤4：生成知识库脚本信息，将达到系统预置评价等级标准的自然语言文本生成的脚本存入知识库；步骤5：客服引导流维护。达到客观、规范、全面、实时的效果，统一不同质检员之间的考核标准，解决质检员自身业务能力的局限，解决客服质检的滞后性。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，特别是涉及一种基于ASR的客服智能质检分析方法。

背景技术

客户是企业的生存之本，随着客户的服务质量要求的提升，企业对客户服务愈发重视，很多企业引入了人工质检岗位，但是随着业务量的快速增长，人工质检成本也是巨大的，其次，庞大的呼叫中心录音数据通过有限的人工质检人员显得有点不堪重负，质检比例也只能占所有坐席的0.5％～2％左右。不同质检员考核标准不统一，容易受到主观意识影响，无法做到客观、公正。由于质检员本身的业务能力的局限也会导致质检的不规范。

昂贵的人力成本和准确性不高的质检结果已经无法满足企业的真正需要，如果不能及时、准确的分析、发现客服服务过程中的问题或客服无法正确识别客户真正需要，会影响到企业品牌的声誉最终导致客户的流失。

因此需要一种高效的客服质检分析方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足，提供一种基于ASR的客服智能质检分析方法。

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于ASR的客服智能质检分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：生成符合质检规则的自然语言文本，所述质检规则是满足质检处理器质检数据模型的一种规则，所述质检处理器由质检数据、质检策略、质检因子组成，所述的质检数据模型由质检对象、自然语言文本、对象文本关系组成，所述质检对象包括客服和客户，所述自然语言文本是客服和客户对话的文本内容，所述对象文本关系包括客服和客户对应的文本关系，所述质检规则包含通话语音，所述通话语音包含话单属性、通话对象、被通话对象，所述话单属性包括有关联客服的话单主键，所述话单主键包括：话单和客服绑定的唯一标识、语音开始时间、语音结束时间、语音通话时长、语音接通等待时长、客户评价；所述通话对象为主叫对象；所述被通话对象为被叫对象；所述自然语言文本，是由所述语音转写系统根据录音文件自动匹配且支持转写的ASR系统生成的可质检的自然语言文本，将自然语言文本进行拆分封装到质检数据模型中，由质检处理器质检；

步骤2:智能质检，预置质检策略、质检因子到质检处理器中，动态解析质检数据模型中的质检数据，根据质检策略、质检因子进行多维解析，生成质检结果；

步骤3：生成质检报告，质检管理器质检完数据后对每个话单信息生成相关的质检报告，所述质检报告展示当前话单质检结果，所述话单质检结果包含三种质检标准项模板的分值信息、总分值及敏感词集合、客户意向关键词，系统根据批量话单进行聚类分析，生成客服在阶段时间的客服初始分值、总分值变化的趋势图，及敏感词触发次数，方便主管人员了解阶段时间内容客服的服务质量变化，多方位了解客服服务信息的优劣情况；

步骤4：生成知识库脚本信息，所述知识库脚本信息由知识库预置，系统根据话单质检结果将达到系统预置评价等级标准的话单文本收集到优质话单库表中，对优质话单库表中的自然语言文本进行二次分析，通过质检工具包提炼客服自然语言文本中的话术，将达到系统预置评价等级标准的自然语言文本生成的脚本存入知识库，经过主管人员审核通过便可入知识库。