人工抽檢覆蓋溝通數據不足7％，並且質檢人員需要專門的業務培訓，用人成本高。
無法對大量溝通數據做分析，潛在商機難發覺，質檢工作價值低。
需要獨立質檢團隊對溝通數據反複檢查，工作效率低，並且通常服務後質檢的方式，導致大量問題被忽略和滯後，無法實時預警。
質檢係統能夠針對電話、在線和企微溝通內容、以及工單內容進行智能質檢，同時質檢係統能夠自動識別同一個客戶在不同渠道的溝通內容，並進行綜合質檢，支持兩種方式綜合質檢：
- 結合不同渠道的溝通內容進行綜合質檢判斷；
- 針對某一渠道，將當前溝通內容與曆史溝通內容結合進行質檢判斷。
語音識別（ASR）
集成行業領先的語音識別轉寫能力，持續進行語音識別優化，保障轉寫準確率。
專屬模型定製
支持語音轉寫模型定製，針對不同行業、不同業務類型定製轉寫模型，針對性的提升轉寫準確率。
識別糾錯
支持針對不同行業、不同業務類型下的專屬名詞、專屬話術進行算法優化，提高對業務場景的語義識別準確性，讓質檢結果更準確反映業務中存在的問題。
語義理解
利用深度學習模型和語義泛化技術，覆蓋不同用戶說法，大幅提升質檢召回率，減少漏檢情況。
會話分析
實時提取客戶關鍵信息，構建精準客戶畫像。
熱詞分析
抓取溝通過程中客戶提問的關鍵詞，可視化展示關鍵詞出現的頻次、占比等，掌握客戶的真實心聲，快速發現新商機。
多種分析報表，助力企業智能化運營
通過對溝通數據的全麵質檢，能夠可視化展現整體運營報表、標簽分析報表、客戶分析統計報表等多項報表，報表內容全麵、直觀且清晰，可以為企業的運營決策提供有效數據支持。
服務場景
營銷場景
人工智能
PaaS雲通信
