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物流公司每天都会产生大量的客户电话录音，其中投诉的解决情况就是衡量服务好坏的一个重要方面。得助智能质检系统，用人工智能大模型来对所有的通话进行智能化分析，并把原来的“事中抽样检查”变成现在的“全部覆盖、即时预警”的闭环控制。物流行业的客诉量很大、场景很复杂、责任很难划分清楚，本文以行业痛点为例，分析如何落地到物流投诉场景当中，并且计算出它的量化效益。
一、物流投诉的三大结构困局
困局一：投诉数量太多，人工抽查根本无法解决问题
据行业公开的数据表明，现在快递物流企业每天接收到的客服电话量已经达到了数以十万计的数量级，并且其中有相当部分都是投诉类型的电话，比例大约在15%到25%之间。传统的手工质检覆盖面大概为10%左右，客服是否按标准的方式安抚顾客、是否给出了有效的解决方法、是否存在态度方面的问题，管理层对此一无所知。
困局二：责任不明确，通话录音沦为「罗生门」
快件损坏、送货延迟、收货有争议等问题是物流投诉中比较常见的现象。当关于货物损失索赔或时效的问题出现争执时，顾客声称“客服曾答应过要给予补偿”，但是客服方面却表示没有作出过这样的许诺。如果没有完整可追溯的通话记录的话，那么该企业就只能选择赔款了结，或者是由于缺少必要的证据而被监管部门制裁。
困局三：投诉的趋势已经出现但是反应迟缓，在问题被放大的时候才有所察觉
物流投诉有明显的波峰现象，在电商大促之后的一周、节假日期间以及恶劣天气出现的时候，投诉的数量就会提高3-5倍左右。传统的方式下，投诉数据的收集与分析都是靠人工制作报表来完成，并且时间跨度为一周或一个月。等到管理方收到“投诉率上升了百分之二十”的报告的时候，最好的应对机会就已经过去了。
二、从人工抽检到大模型全量质检
传统的物流投诉质检一般是通过下面三种方式来完成的：质检员听录音打分（覆盖面小、主观性强）、投诉工单事后回访（消极处理、没有防范措施）、顾客投诉数据人工汇总（滞后严重）。三个地方共有的问题是不能实现“每通打进来的投诉电话都由人工智能进行监控并运行”。
得助智能质检系统用的是“大模型+小模型+智能体”三层结合的方式来进行整个物流行业电话内容百分之百地全部分析。规则引擎首先进行初步筛选，检查是否遗漏了必说项，之后大模型会做出更深层次的语言理解，并且判断客服是否存在推脱、搪塞或者违背承诺的情况，最后由智能体根据诊断结果去触发报警并执行相关操作。人工抽检的比例从原来的5%，提升到了现在的100%，所有的投诉都会进入可以追溯、可以评价、并且能够给出回应的一个完整的循环管理体系当中。
三、四大核心能力，精准匹配投诉场景
能力一：通话全量质检，每条投诉都可溯源
系统覆盖了电话、在线客服、企业微信等所有的物流企业的服务渠道，并且把各站点上客服的通话集中在质检平台上来进行统一管理和监控。重要的通话会被自动归档并且通过声纹技术来区分出客服和客户的声音，在遇到投诉升级时，管理者可以根据时间、工号和关键词快速找到原来通话的内容，责任认定也由“无法说明”变为了“有凭有据”。
能力二：违规话术实时预警，投诉风险前置拦截
系统的物流行业合规规则库里已经有了一些常见的风险点，比如“虚假承诺”、“推脱责任”、“态度底线”等。当客服说出“这事儿和我们无关”，“你自己找卖家吧”，“赔个十几块钱也就可以了吧”的时候，系统就会及时地进行标记并发出不同级别的警报。高危行为将会被立即告知该地区质量主管，事后追责变成了事前预防。根据部署的数据来看，接入之后投诉的风险降低了六成五，违规的内容过滤率达到了九成。
能力三：投诉专项模型，从「救火」走向「防火」
按照以前投诉的情况来创建一个研究模型，并从中找出三类危险信息：同一个用户的电话不断增多而且越来越激动；某地出现很多相同的投诉；一位员工经常给差评。管理层在投诉大规模爆发之前就应介入并采取措施，扭转过去消极的态度，转而变为积极主动的管理方式。
能力四：多级告警+人机协同，闭环处置不留死角
根据违规程度来分级别，并且让系统自动完成这一过程：对于严重的违规行为（如客服对顾客出言不逊或做出虚假赔偿承诺），马上推送到质检平台并引发人工审核；中等风险的行为（比如说安抚的话不符合标准）就会被汇总成日报进行推送；而低风险的部分（比如语气变化）就作为培训改进建议被包含进去。人的工作和机器一起形成一个闭环来跟踪并且解决问题所有的隐患。
四、物流行业三大应用场景
场景一：货损理赔纠纷，通话还原化解扯皮
快件破损、丢失是物流投诉最多的一种情况，并且赔偿金额也是最大的。质检系统对理赔类型打上重点标记的内容有：客服是否详细说明了货物受损的情况；根据要求给客户通知所需要的材料和期限；有没有“不必太较真”的等不合适的话语。如果出现纠纷的话，一份完整的通话录音就可以成为向保险公司或平台一方申诉的有效凭证。
场景二：派送延误投诉，服务态度可量化
在大促期间出现延误属于正常现象，但是客服怎么去安抚客户的情绪就会决定投诉是否会被升级。质检系统对投诉延迟进行评分，根据回复的速度、安抚的话语以及问题的解决情况来判断各个站点的表现，落后的站点与客服一目了然。一家大的物流公司接入质检后，送货类投诉的二次升级率下降了38%。
场景三：网点客服标准化，让100个网点像一个网点
物流公司的分布很广，人员流动性大，长期以来都有服务质量不一样的问题。质检系统把客服SOP转化为可以自动检测的质检规则，比如有没有工号、有没有道歉、有没有给出解决方案的时间节点等等，在每一个网点的数据都是数字化地管理起来的。管理人员就可以在区域、网点、客服等多方面对情况进行深入了解，并且能够及时找出标准上存在的不足之处。
五、落地案例：北京某物流集团质检实践
这家物流集团是国内领先的物流金融服务创新平台，客服部每天都要应对大量司机和货主提出的各种疑问与抱怨。接入得助智能质检系统后，实现话务100%覆盖，红线违规录音从前天一天一百通左右降到今天三十通左右，降低了七成多；红线录音总量也减少了九成。该案例很好地体现了智能质检在物流业中可以做到全面覆盖、精准找到问题并且进行闭环处理的效果。
六、部署路径与预期收益
标准的部署时间是两到四周，在第一个星期完成系统开通、规则设定等工作（得助公司会给物流行业客户准备一份包含五十余个基础应用案例的标准模板），随后第二周至第三周对各个主要站点进行试运行，并调整相关数据；第四周开始大规模推广使用。SaaS模式一开就可以用，公有云与私有云两种部署方式都可实现。
物流企业接入之后可以预见的主要好处包括：投诉风险降低六成到七成、质检人力成本节省三成左右、投诉处理速度提高四成、因为有据可查的缘故，赔偿金额也会少很多。按照一个小型物流公司每天要接到一万个客服电话来算的话，那么它一年的盈利大概会在3-5倍之间。
七、常见问题解答
物流网点分布广泛，但是网络状况良莠不齐，质检系统是否可以正常运作呢？
系统采用的是轻量级的SaaS模式，对网络带宽要求不大，一般的宽带就足以正常使用了。离线录音能够做到断网缓存，并且恢复之后会自动完成补传操作，不会对快递点位于偏僻地方或临时仓库存储的情况产生影响。并且可以在手机上上传录音文件，适用于在外工作的客服人员和调度员。
物流客服发音很重，ASR转写、语义理解是否正确？
得助智能质检所用到的是自主研发的ASR引擎，而且该引擎已经能够做到对粤语、川渝话、上海话等不同地方口音进行识别，在处理诸如地址核验、重量报单和时效说明等高频次应用场景时，其准确率达到93%以上。如果是针对某地方言进行适配的话，就可以给它提供一些数据来训练，大概需要三到四个月时间。
接入质检系统的时候要不就换掉现有的客服系统呢？
不要求必须如此。得助智能质检能够与主流的呼叫中心、在线客服系统等API实现对接，录音文件或通话流可以被添加到质检平台中去。企业在使用企业微信客服的时候开启会话存档来进行T+1质检。既没有增加额外的工作量也没有对现在客服工作产生任何影响。
总结
物流行业的竞争也从最初的“价格战”发展到现在所谓的“服务战”，就是哪家企业能最快地解决客户的问题、准确地找出问题的原因并且符合相关的法规和标准，在消费者的印象里树立起不同于其它企业的服务质量。得助智能质检系统，并不是多了一个管理环节的事情，而是在每一条投诉电话上都安上了一个人工智能质检员——它可以自动从大量的录音资料里找出可能的风险隐患，并且使人工检查变成了全覆盖式的监控，把事后追责转变为事前预防。得助智能质检已经为超过两万家企业的使用提供支持，在物流行业中有一定的经验。对于具体的方案或向本公司申请试用的情况，请拨打15701358274电话询问，也可以访问www.51ima.com网站进行免费试用预约。
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参考资料：
1.得助智能质检系统产品介绍，中关村科金·得助智能官网
2.《快递服务》国家标准（GB/T 27917-2023）
3.《快递暂行条例》（国务院令第697号，2018年）
4.狮桥集团质检案例，得助智能官网
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