近年來人工智能不斷地發(fā)展，深度學(xué)習(xí)能力是人工智能不斷發(fā)展的重要能力之一，而大模型的出現(xiàn)是人工智能發(fā)展到一定階段重要顯現(xiàn)。在過去，AI智能質(zhì)檢可以流程化工作，快速處理大量的數(shù)據(jù)，較少人工帶來的錯(cuò)誤，提升服務(wù)和產(chǎn)品的品質(zhì)，已經(jīng)成為企業(yè)的客服部門必不可少的工具，不僅改善了服務(wù)體驗(yàn)，提升了企業(yè)日常運(yùn)營(yíng)的效率。如今，隨著人工智能技術(shù)在垂直領(lǐng)域不斷地探索和發(fā)展，大模型下的智能質(zhì)檢系統(tǒng)的能力進(jìn)一步升級(jí)，其識(shí)別準(zhǔn)確地和效率進(jìn)一步大幅度得到提升。

1.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，自主學(xué)習(xí)
大模型加持下的智能質(zhì)檢具有深度學(xué)習(xí)和自適用技術(shù)能力。通過對(duì)呼叫中心的數(shù)據(jù)分析和挖掘，可以結(jié)合客戶前后的對(duì)話來理解意圖，具有一定的邏輯推理能力，從而提升智能質(zhì)檢的精準(zhǔn)度。
2.高效的自動(dòng)評(píng)估和反饋
與AI智能質(zhì)檢相比，大模型下的智能質(zhì)檢具有更高效的自動(dòng)評(píng)估與反饋的能力。大模型訓(xùn)練下的智能質(zhì)檢系統(tǒng)，通過多層次上下文理解推理能力，可以更好地理解對(duì)話中的依賴關(guān)系和語境信息，不僅可以全量分析對(duì)話數(shù)據(jù)，還可以在復(fù)雜的語境和語義中推理出更豐富的語義信息，填補(bǔ)AI質(zhì)檢中存在的不足，并可以根據(jù)預(yù)設(shè)的指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。這樣不僅進(jìn)一步節(jié)省了時(shí)間和企業(yè)人力成本，還可以提供更準(zhǔn)確和連貫的預(yù)測(cè)結(jié)果。
3.遷移的學(xué)習(xí)能力
大模型訓(xùn)練下的智能質(zhì)檢系統(tǒng)，在解決問題和管理知識(shí)方面展現(xiàn)非常卓越的能力。大模型下的智能質(zhì)檢具有較強(qiáng)的遷移學(xué)習(xí)能力，可以在不同任務(wù)之間共享學(xué)習(xí)到的知識(shí)。在實(shí)際應(yīng)用中，大模型下的質(zhì)檢能夠自動(dòng)檢索和分析海量的知識(shí)庫(kù)和歷史數(shù)據(jù)尋找最佳答案，還可以在知識(shí)庫(kù)和歷史數(shù)據(jù)中進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，并通過參數(shù)微調(diào)來優(yōu)化目標(biāo)任務(wù)，進(jìn)而為客戶提供更加準(zhǔn)確的解決方案，從而提升客服人員的工作效率，優(yōu)化服務(wù)體驗(yàn)，讓整個(gè)服務(wù)更加地智能化和高效化。
智能質(zhì)檢是企業(yè)提高自身服務(wù)質(zhì)量重要的“抓手”。漢云通信大模型下的智能質(zhì)檢，不僅可以靈活地制定質(zhì)檢規(guī)則，全量質(zhì)檢數(shù)據(jù)等，還可以通過深度學(xué)習(xí)能力，高效的評(píng)估與反饋，矯正質(zhì)檢數(shù)據(jù)參數(shù)，從而進(jìn)一步提高質(zhì)檢的準(zhǔn)確率，讓客服質(zhì)檢更加智能與便捷，進(jìn)一步提升質(zhì)檢效率，提升服務(wù)的能力。