随着市场竞争愈加激烈，客户对企业服务的要求越来越高。客户服务已经成为企业之间寻求更大差异化，增加自身附加价值的主要手段。
因此，服务质量管理已成为企业经营中的重要组成部分。其中，对服务质量的检查和评估是做好服务质量管控的重要环节。
传统质检主要以人工为主，靠质检员“听”和“看”，结合对业务的理解来检验服务品质。虽然可以发现部分问题，但也存在不少弊端。
首先，以抽检的方式，质检覆盖率低，问题容易遗漏；另外，就是效率低，质检员需要反复回听录音，十分费时。
因着AI技术的不断发展，智能质检的出现弥补了人工的不足。
它的主要功能包括两大类：一是基于语音特点，如音强、音长、音色等检测静音、情绪、语速等内容，从而判断客服情绪、客户满意度等；
另外则是借助语音转文本后，对服务记录进行关键字、正则匹配，来判定客服的服务流程是否完善，是否有违规用语等行为。
智能质检提高了服务质检效率，可实现质检全覆盖，并可协助做基础的业务分析，在一定程度上释放了人力资源。
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然而，对于质检要解决的问题以及要达到的目标来说，智能质检要完成的工作不仅于此。
它还包括质量检查，客服是否准确理解客户意愿，是否错漏办或错漏答等；规范检查，客服服务流程是否规范、是否出现违规操作等；
意愿检查，客服服务态度是否端正、积极、主动等；服务效率，客服响应效率和服务效率是否正常等。
服务是为了解决客户需求，而客服是否准确解决问题是服务质检的基础要求。
要判断客服是否达到这一标准，就要识别客户意愿，评估客服行为与客户意愿的一致性。
客户意愿的体现就是与客服的对话内容，只有对客户的意图进行分析，才能明确客户真实需求并反馈到系统中，评估客服的服务操作是否准确。
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当然，客服态度、情绪等服务表现，也是质检的重要内容，这也要求智能质检必须具备更高的技术能力，如情绪分析。
接着，再从服务质检本身的目标来说，无非就是发现问题，及时补救；挖掘服务短板，强化培训；总结经验，完善服务体系。
从这个角度看，智能质检还需要为服务管理人员优化服务质量、提高人员素质提供辅助决策建议，才能真正体现智能的意义。
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智能质检的拓展功能可以从实际业务场景需求出发，分析并提取客户特征标签，丰富客户画像，为后续服务提供更多的信息支撑。
从客服管理角度来说，智能质检还可以及时发现客服短板，并与业务知识智能关联。
主动推荐适合客服学习和提升的话术知识或课程，促进客服服务能力提升，从根本上提高服务质量。
随着人工智能技术的逐步成熟，智能质检可以承担的工作将会越来越丰富。
不仅能解放人力，还能提供决策分析参考，协助业务人员发现服务问题，促进业务人员集中精力在解决服务问题、改善服务质量的思考上。
