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一年一度的618大促又来了，各大品牌方晒出的活动机制刺激着人们的消费欲望，“吃土”和“剁手”这些词语又回到了人们的话题中。与此同时，随着消费者购物欲望的增长，各大电商店铺的顾客咨询量也在不断激增，如何处理顾客与客服的对话聊天数据又成了客服管理团队一个头疼的工作。因为这意味着每位客服质检员需要去质检更多的对话内容。那么我们有没有更快捷、更高效的方式来帮助质检人员完成质检工作呢？

事实上，随着科技的发展，一种新的客服质检形式已经诞生，它通过AI来理解对话语义，使质检工作变得高效化和智能化，这就是智能客服对话质检。接下来，让我们带着这两个问题——“传统客服质检工作有什么痛点”和“智能客服质检要如何解决”，来看看智能客服质检的实际效用。

一、人工质检无法实现客观、全量、实时

1、主观臆断

客服的服务本身是一项充满“创造力”和“随机性”的工作，我们很难找到一个单一的标准去衡量客服工作的好坏。很多时候，根据顾客咨询情境的不同，我们需要采用不同的质检标准。例如当顾客咨询的产品目前缺货时，我们要检查客服的回答中，是否推荐了一款类似的产品给到客户；而当顾客犹豫不决，接近流失时，我们则要检查客服是否主动询问，打消顾客疑虑。与此同时，又因为每个人的语义理解具有主观差异性，所以质检员在判断客服的接待是否存在问题时，无法做到非常客观且统一，例如判断客服是否冷漠待客。

2、覆盖有限

据统计，一家中等体量的店铺一天的咨询量会达到一两千左右，每天要质检这么多对话文本是质检人员不可能完成的工作量。人工质检只能采取抽查的方式，且目前质检行业内抽查率不超过10%。这就导致了质检人员不可避免会错过一些重要信息，比如潜在顾客原本要下单，最后因为客服恶劣态度而取消订单的情况。

3、事后质检

我们要谈的人工质检最后一个痛点就是，质检员只能对过去对话质检，无法在第一时间纠正问题。也就是说，从客服服务出现问题到质检员通过质检发现问题之间存在一个时间差，而这个时间差有时候会造成一些比较严重的后果。比如顾客由于在客服处投诉无果转而去到淘宝店小二投诉店铺，然后质检人员了解投诉原因进行处理，这时投诉对店铺评分的伤害已经造成，质检的作用就体现不出来了。

体验经济下，随着客服服务质量要求的不断提高，这三大痛点对质检工作成效的影响会越来越大，而目前客服人力资源尚且无法解决这些问题，人工客服质检行业亟需一场变革，于是，新的客服质检形式应时而生——智能客服对话质检。

不同于人工质检和智能机器人应答，智能客服对话质检是通过人工智能，自动分析人工客服和顾客的对话文本，它既能够实现客观且统一的质检标准，还能对所有客服对话进行检查，同时，对一些高危容易产生顾客投诉的对话，智能客服质检还能实时告警，通知客服主管进行处理。

那么接下来，我们就来看看，智能客服质检具体是如何工作的。

二、智能客服质检如何高效工作

上文中，我们提到了人工质检具有覆盖率有限、不够客观以及时效性差这些痛点，为了解决这些痛点，我们提出了一种新的质检形式——智能客服对话质检。那智能客服质检是如何工作的呢？让我们通过三种具体的情境来了解一下。

情境一：“如果拦截不成功就平台介入处理”

如图一，这个情境是关于顾客投诉客服无果而请求平台介入处理。针对这个对话文本，智能客服质检首先通过关键词实时检测，发现顾客对话中有“介入”这个敏感关键词，于是第一时间触发告警，提示组长介入。

图一 顾客申请平台介入

除了这个案例中使用到的关键词实时检测可以触发告警，还有规则实时监测和情绪模型实时监测也可以触发告警。例如一旦出现顾客非常生气（如图二）或者客服没有按照销售话术规则（情境二）的对话，情绪模型和规则模型就会监测到，进而触发告警。

图二 顾客情绪激动投诉

情境二：“这个，敏感肌混油皮冬季偏干还起皮，能用吗？”

如图三，对于这类对话情境，我们主要是检测客服销售对话是否符合规范。在图示对话文本中，客户发了一款商品后，客服主动推荐了一款相似商品给客户，这属于“主动连带”服务。对于这类对话的质检工作需要涉及到AI训练模型，即通过大量的对话数据训练和标签标注之后，AI能够自动语义理解客服新的推荐话术。图四就是AI训练模型以“主动连带”质检标准分析对话的一个大致过程。

图三 客服“主动连带”服务

图四 AI训练模型识别主动连带规则

情境三：“用完我现在的脸过敏了，红痒”

图五 过敏异议解答

这类对话情境属于过敏异议解答，当顾客咨询过敏问题时，我们要检测坐席的回答是否规范。在这里，智能客服质检主要是使用规则配置功能，即在对话文本范围内，当智能客服质检检查到顾客的对话中包含“会不会……过敏”或“过敏……吗”其中之一的关键词时，会接着往下检查坐席的5句话中是否有包含如“草本……温和……不刺激”等多种符合规范的关键词，如果没有这些关键词，说明客服对过敏异议的解答不规范，智能客服质检就会触发告警。

图六 过敏异议解答规则配置

至此，我们一共列举了三个情境，分别是顾客投诉、主动连带和过敏异议解答。通过对智能客服质检如何在这些情境下检测通话内容的详细讲解，相信大家已经对智能客服质检是如何高效工作的有了一点了解。智能客服质检立足于人工智能的沃土，以语义理解和情绪解析为重要工具，对通话内容进行了多维度客观的分析，可以说是真正实现了客观、全量、实时。

结语

最后我们想强调的是，监督客服工作不是智能客服质检的目的，我们最终想要实现的是，通过人工智能在质检行业的应用，能够帮助客服管理团队有效提高客服服务质量，最终实现店铺售前转化率的增长和售后退货退款及投诉率的下降，为商家在竞争激烈的互联网经济中提供一份竞争优势。