如果你想知道一家企业是否可靠，打一次热线就知道了。
电话客户服务和销售人员代表企业与客户直接交流。 他们能否迅速识别和解决问题往往反映在企业的专业性和规范性上。 为了赢得更多客户的信任，企业不断总结客户常见问题的标准工作流程(SOP)，要求业务人员按流程帮助客户定位并回答问题。
但是，业务人员遇到特定场景或客户的特定问题时，是否在执行标准流程？ 你有根据要求回答吗？ 可以使用流程质检(或场景质检、答疑质检)功能。
什么是“流程质检”？
流程质检检查的主要目标是确定员工在与客户沟通时“是否按照规范的过程回答了客户的问题”。
具体来说，流程质检的质检项目，首先要判断一个对话谈的是什么，然后判断业务人员对此的回答是否符合一个以上的规范条件。
其实，“流程质检”也可以认为是两个以上质检项目(语义点)的复合质检。 复合质量检测要实现较好的效果，每个语义点必须能够实现较高的召回率和准确率。 因此，在传统的“关键词正则”模型的基础上，引入更有效的基于深度学习模型的“非正则”模型来生产质量检查项目(语义点)是必不可少的。
现在，我们来看两个实际的例子，以了解循环智能的“流程质检”功能是如何工作的。
示例：“单一条件”工艺质量检查
单一流程质检意味着当客户提到特定场景时，业务代表必须在回复中显示单一语义点。
例如，许多企业的服务规范要求业务人员在遇到“客户需要反馈”的情况时，立即进行“安抚说明”。 如果没有“安抚说明”的意思，则如果确定该客户服务或销售者没有按流程提供服务，则需要扣除一定的分数。
首先，设定“客户要求反馈的场景”的过程质量检查项目。
配置完成后，在机器质检系统中搜索“客户请求反馈场景”，可以找到命中该场景的所有失败对话。
在该例子中，机器质量检查系统在该对话中判断为顾客服务人员未进行“安抚说明”，并扣除一定的分数。
最后一步，人工再次检查是否有机器误判或漏判。
示例：“多条件”工艺质量检查
“多条件”流程的质量检查是指当客户提到特定场景时，业务代表必须在回复中出现多个特定含义。
例如，一家提供专业居住服务的企业，当客户提到“空调不工作”的场景时，在线服务人员需要向客户确认“插座是否通电”、“物业地址”、“维修时间”
同样，首先配置“空调不工作场景”的过程质量检查项目。
配置完成后，在机器质检系统中搜索“空调不工作的场景”，可以找到命中该场景的所有失败对话。
在本例中，在线支持人员没有提到“电源插座是否通电”，因此被认为不合格，需要扣除一定的分数：
最后一步，同样进行人工复检，确认机器是否有误判或漏判。
导演不是目的
重视客户体验的大中型企业对客服人员的规范执行情况要求更为严格，对“流程质检”的要求较大。 最近，由于越来越多的企业重视销售场景的标准作业流程(SOP )，通过“流程质检”功能监督销售者执行力的需求也在增加。
不过，无论是对接待顾客的人还是销售人员来说，“监督”都绝对不是目的。 对企业来说，找到更好的监督员工执行力最终是为了提高员工执行力和企业运营效率。
