“人智协同”质检新模式在客服中心的应用实践

panjl | 2024年11月8日 | 2024年, 客世原创 | 评论已关闭 | 131

随着金融科技的不断进步，智能质检技术已成为金融行业服务质量管理的重要工具，智能质检运用已是大势所趋，国内主流商业银行基本都已引入并采用智能质检系统以提高质检效率，降低运营成本。

昆仑银行客户服务中心（以下简称客服中心）于2021年正式启动智能质检系统建设。为充分发挥智能质检技术价值，客服中心积极探索智能质检与人工质检的融合运用方式，落地“人智协同”质检新模式，切实践行中央金融工作会议精神，以高质量服务助推金融高质量发展，扎实写好金融“五篇大文章”。三年来，客服中心编制智能质检规则超500项，搭建智能质检模型100余项，模型触发准确率高达95%，月均质检量增长14倍以上。本文以客服中心“人智协同”质检模式的应用实践为例，探讨借助AI赋能客服中心质量管理的新模式。

一、人工与智能质检的差异

（一）人工质检灵活度高

人工质检系客服中心传统质检模式，指由质检员对客服人员服务过程质量进行抽样监测评价。人工质检能在一通服务录音中对数个业务问答进行综合判断，且能覆盖流程执行中的任一节点和步骤。其灵活度高、质检类型丰富，能够对业务场景和流程执行进行精准判断。缺点是效率低、抽检比例小、漏检风险大，主观存在一定偏差、标准难统一，发现问题录音周期长。

（二）智能质检覆盖面广

智能质检是基于人工智能技术和算法，由系统根据预设规则自动完成对客户服务过程准确性的判断，是传统人工质检的升级和发展。智能质检具有速度快、覆盖广、标准化的特点。缺点是机器人难以根据对话语境完全理解客户情感，尤其面临需要深度理解语义或情绪的复杂场景时，受系统智能化程度和模型规则设置精准度影响，出现质检结果误判。

二、人智协同模式概述

（一）定义

人智协同[1]（Human AI Collaboration）的实质是人与人工智能利用各自的优势弥补对方的短板以共同完成一项任务。人智协同最核心的目标是提升由人类工作者和AI组成团队的整体工作结果的综合质量和效率。除了通过特定设计提升人与机器人的交互体验，还需要考虑人类工作者原本的工作流程和角色分工，从而将智能系统无缝集成到质检工作流程中承担相应角色。

（二）人智协同模式的优势

“人智协同”质检新模式可同步实现质量管理“量”的覆盖以及“质”的提升。该模式主要依托智能质检机器人技术对服务录音进行全量检测，弥补人工质检不足，并将人力从基础性、重复性、规范性的录音监听中释放出来，向特定、复杂问题的深入分析和判断上倾斜，将人工质检重心转移到风险管控、流程优化、问题发现等高价值工作中，从而不断提升质量管理水平。

三、人智协同模式探索运用

为促进质量管理质效的持续提升，客服中心坚持以科技创新赋能业务发展为目标，结合自身管理发展内需，将智能质检引入日常质量管理过程。客服中心以“人工+智能”相结合方式，协同开展服务质量管理工作，进一步推动电话银行质量管理工作向智能化方向转型。

（一）自主探索，迅速构建标准化智能质检模型

客服中心在没有外部可借鉴模式、缺少建设经验的情况下，按照“学建结合、先易后难”的工作思路，从系统功能摸索、模型语言学习再到建模技巧研究与实践运用，经过业务场景建立、底层数据处理、质检规则设计等系列工作独立完成智能质检系统模型体系的构建，掌握并积累了自建模型的技能及经验。客服中心以“一年打基础、两年见成效、三年上台阶”为目标，从定计划、抓校验、找问题、做处置四个方面入手，建立“前验证-回顾验证-再验证-持续验证”的多维验证方式。智能质检模型检测内容涵盖服务规范、业务流程、系统操作、风险控制等电话银行客户服务全业务流程，形成质量管控高压线，实现了智能质检从无到有的跨越。

（二）三位一体，创新打造数智化质量管理体系

目前智能质检语音转译技术已较为成熟，单一关键字词识别检测类的智能质检模型准确率已达90%以上。在检测范围上，客服中心按照“全面覆盖、突出重点、严控风险”的原则，对全业务全流程服务环节实行智能质检全覆盖，定制风险合规类服务场景专属质检模型，重点检测业务流程中的关键步骤及信息反馈。利用智能质检模型检测规则标准化、显性化特点，创新打造“监测+质控+分析”三位一体的“数智化”质量管理体系，实现系统全量自动筛查问题录音，全面助力质量管理效率效益提升，显著降低检测的边际成本。

在模型运用上，客服中心采取“分级分层”形式进行模型的差异化和针对性投用。一是分级归类，按照模型触发准确率的高低，依次将智能质检模型归置为三个级别。二是分层运用，结合分级结果将不同级别的模型运用于不同的管理场景，如指标管理、员工督导、靶向质检、趋势研判等。

（三）优势互补，科学制定复合化质量监测机制

就银行业客服中心来说，业务知识点多且关联性强、服务流程节点及执行条件繁杂。客服中心积极发挥智能检测快速高效、覆盖面广的优势，不断挖掘可用于智能覆盖的检测要点和检测环节，采用“模型首筛、人工复检”方式，快速从海量来电中筛出重要业务及风险业务录音，由人工进行二次复检和处理过程复核。从而逐步将人工检测重点转移到服务方案、服务技巧、服务态度等隐性化服务场景，以“人工+智能”互为补充、互相支持的方式，建立起符合系统及业务转型发展需求的质检监测模式，全面提升电话银行质量管理水平。

（四）因势利导，灵活应用多元化人智协同模式

根据企业自身业务发展阶段及规模，结合智能质检系统建设成效，管理者可以灵活调整“人智协同”质检的应用模式。参考的应用模式主要有以下3种：

1.智能质检全量检测，人工质检抽样检测。在企业人工质检人力受限情况下，可由智能质检系统对服务录音按照预设规则进行全量质检，人工在此基础上对智能质检初筛的疑似问题录音进行抽样复检。

2.智能质检全量检测，人工质检全量复检。在企业质检人力充沛的情况下，可由智能质检系统对服务录音全量质检，人工对智能质检初筛的疑似问题进行全量复检。

3.智能质检全量检测，人工质检专项复核。智能质检模型建设达到高智能化、高准确性时，企业可根据管理需要直接采用智能质检结果，人工质检仅对客服人员的申诉录音进行专项复核。

四、人智协同模式实践成效

“人智协同”质检新模式破除了传统质检方案的局限性。新模式运行以来，客服中心月均质检量增长迅猛，解决了人工抽样质检覆盖率低、主观性强、效率低、缺乏数据分析运用的问题，在绩效考核、管理提升、模型优化、风险防控四个维度持续作用，不断提升内部管理、业务支撑及对客服务能力。

（一）问题优化更精准，有利促进模型迭代升级

“人智协同”质检模式中的一环是人工质检对智能质检结果进行复验校准。人工标注智能质检模型检测错误点，通过统计、整理、分析、纠正模型数据参数及逻辑条件，不断升级迭代智能质检模型，提升模型准确性、适用性、有效性。客服中心结合业务发展要求自主探索并归纳形成了一套符合电话银行客服工作实际的智能质检模型校验闭环管理工作模式，模型次轮平均触发准确率较首轮提升10个百分点以上，三轮平均触发准确率较次轮提升3个百分点以上。

（二）复合评判更客观，有利强化绩效考核引导

“人智协同”质检模式让人工质检和智能质检尽其所长，减少人工质检对标准化、规范化服务项目的主观评判，避免人为误差。客服中心结合智能质检模型检测准确率，在绩效考核综合运用人工质检结果与智能质检结果，分别赋予人工质检及智能质检考核权重，并对智能质检结果进行人工抽样复检修正，保证质检考评结果的公平性和客观性，精准发挥质检管理“指挥棒”作用。

（三）靶向检测更高效，有利增强风险防控能力

利用智能质检技术将包含敏感及风险关键词的录音悉数抓取，再由人工对录音内容作进一步评测，提升人工质检风险问题响应速度，并及时采取措施，防止风险事件发酵，降低风险影响。同时对提取的风险录音进行深入分析，了解风险发生的症结和规律，为企业制定风险防控策略提供有力支撑，有效提升企业风险识别、风险预警和风险防控能力。

（四）结果作用更突出，有利推动管理水平提升

客服中心通过“人智协同”质检结果，分析归纳员工在流程执行、业务解答、系统操作、服务规范等方面的优点及不足，并从管理决策、业务支撑、技能技巧三个维度深入研判，助力质量管理业态形成良性闭环。一是通过分析业务或流程问题产生的根本症结，为企业管理决策提供重要的依据和支撑，发挥规则优化、合规监督及管理矫正的作用。二是将服务共性问题同步反馈至业务、培训及知识库团队，为各岗位把控工作重心、优化工作内容、挖掘岗位价值提供有益辅助。三是通过质检交流会、质量日报、质检周报等多种形式及时反馈质检结果、分享优秀服务案例和服务技巧，促进客服人员服务技能的不断精进，持续提升客服中心对客服务品质。同时，定期开展质检校准，保障测评标准及结果的一致性和准确性，不断提升质量管理成效。此外，借助智能质检技术，人工质检可在短时内完成对海量录音的信息识别和基础评判，有利降低人力成本，提高质检效率。“人智协同”质检模式运用以来，客服中心质检员人均产能增幅达27.98%。

五、总结

通过运用“人工+智能”的复合质检模式，客服中心既能借助智能质检完成特定检测要素的全量覆盖，也能利用人工质检协同开展全流程环节的细致检测，实现单位时间内质检覆盖面、检测效率和准确率的最大化，对智能质检智能化建设及企业风险管理都具有积极意义。

[1] “人智协同”术语概念由中国计算机学会于2022年7月1日发布。

《客户世界》创办于2003年1月，是中国客户服务与数字运营行业的旗帜媒体。本文刊载于2024年白虎辑（总第235期），作者陈馨佳、甘明蓉、胡嘉欣、杨妍来自昆仑银行股份有限公司运营服务中心；联络编辑：edit@ccmw·net