我在一家做电商的公司管客服，手下十几个人，每天几百通电话。
做过客服管理的人应该都知道，最让人头疼的不是培训，而是质检和投诉回放。
一、以前做质检，真的靠运气
我们以前主要靠抽听。
每天随机挑一些客服录音，看看态度有没有问题，话术有没有说错，有没有出现违规承诺。
问题是，电话实在太多了。
一天几百通，靠人工根本不可能全部听完。我们每天能抽到的录音，连总量的十分之一都不到。
更麻烦的是投诉。
客户一投诉，我们得先找到是哪通电话，再去翻录音。碰上时间记不清、订单号又对不上的情况，找一条录音能折腾半天。
所以去年公司说要上智能语音系统的时候，我第一反应其实是：
又来增加我们的工作量了。
二、真正用起来以后，我发现声纹识别还挺有用
系统上线后，我最先接触的是声纹识别。
简单说，就是通过声音的一些特征来判断“这个人是谁”。
放在客服场景里，最直接的用途就是区分客服和客户。
以前质检员听录音，还得自己判断哪句话是谁说的。现在系统可以辅助区分不同说话人，整理录音方便了不少。
还有一种情况也挺实用。
比如客服账号和实际接听人员对不上，通过声纹识别做进一步比对，可以帮助管理人员发现异常。
当然，这种结果我们不会直接当成最终结论，还是要结合账号、排班等信息一起判断。
三、让我真正改变看法的是情感识别
刚开始听到“情感识别”四个字，我其实挺怀疑的。
机器还能知道客户生气了？
后来了解以后发现，它并不是像人一样去“读心”，而是结合语速、音量、停顿、说话状态等声音特征，对通话进行分析。
比如一通电话前面还挺正常，后面客户语速突然变快，声音明显提高，系统可能就会把这段标记出来。
这对我们做质检挺有帮助。
四、现在我们先筛，再人工听
以前的做法是随机抽。
现在会先让系统把当天的客服录音跑一遍，把一些比较异常的通话筛出来。
比如：
- 客户情绪变化比较明显；
- 客服说话状态异常；
- 可能存在投诉风险；
- 需要重点关注的通话。
质检员再重点听这些。
以前感觉是在几百条录音里“捞针”，现在至少有个方向了。
有一次系统标了一通录音，我打开一听，确实有问题。
客服介绍活动时把优惠条件说错了，客户连续追问了几次，情绪明显变差。
如果还是以前的随机抽听方式，这通电话未必能被抽到。
我们当天发现以后马上做了回访，客户后来反而觉得我们处理得比较及时。
五、它不是替代质检员，而是帮忙筛录音
这一点我觉得一定要说清楚。
情感识别不是读心术，声纹识别也不是万能的身份确认工具。
系统标记出来的内容，只能作为一个参考。
最终是不是投诉、客服有没有违规、事情到底是什么情况，还是得人工听录音判断。
所以我们现在的定位很明确：
机器负责筛，人负责判断。
这样反而比较实际。
六、后来我也对比过几套系统
换系统的时候，我陆续看过几家的方案。
有的声纹识别做得不错，但情感分析比较简单；有的功能看起来很多，真正跑大量客服录音的时候速度又不太理想。
后来同行推荐我试了下熙瑾会悟。
我当时比较关注的就是声纹和情感这两个模块，实际拿客服录音测试了一段时间，整体使用下来比较符合我们的需求。
对我来说，最有价值的其实不是“AI有多厉害”，而是以前质检员一天听几十条录音，现在可以先让系统筛一遍，再把时间放到真正需要人工判断的地方。
最后说两句
刚开始听到“听音画像”这个词，我确实觉得有点玄乎。
现在再回头看，其实没那么神秘。
声纹识别解决“是谁在说”，情感识别帮助发现“哪段通话值得重点听”，智能质检再把这些结果串起来。
它没有替我们把客服管理全做了。
但至少，把以前大量重复的录音筛选工作接过去了一部分。
对于每天面对几百通电话的客服团队来说，能少听一些没问题的录音，把时间用在真正有问题的电话上，我觉得这就已经挺值了。
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