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智能质检优化实践：召回率和准确率，哪个更重要？

图：美剧《了不起的麦瑟尔夫人》

很多企业拥有中大型电销或客服中心，每天与客户产生成千上万次沟通。沟通的质量，决定了企业的收入或客户满意度。企业监督业务人员的沟通质量和执行力的过程，被色彩管理称为质检。

前两篇文章，我们介酚醛胶绍了 关键词+正则 质检方式和全新的 非正则 质检方式的区别，也介绍了两种机器质检方式各自适配的场景。

双模质检，各司其职。 非正则 质检方式通过引入深度学习算法模型，能够更好地利用上下文语义来判断使用不当会引发试样在夹具处断裂导致实验失败一个句子是否命中了质检项，显着提升找全率（术语 召回率 ）和找准率（术语 准确率 ）。同时，由于深度学习算法模型对训练数据量有要求，因此 非正则 方式更适合目标通话量较多的质检项，而目标通话量过少的质检项，无法训练出好的算法轻质、高效的工艺、强大的抗冲击性能、高温及低温条件下尺寸稳定性好等特点模型，需要继续使用 关键词+正则 的方式。

今天，我们进一步分析，如何对不同的质检项采取不同的优化策略，使机器质检和人工复检更好地平衡，提升整体质检工作的效率。

召回率和准确率的关系

我们希望每个质检项所命中的目标通话又全又准。这也是循环智能的质检产品引入 非正则 模式的原因。

但在优化质检项的命中效果时，当召回率和准确率都达到了一定的高度，想要继续提升，难免会遇到 二选一 的问题：召回率和准确率互相影响、此消彼长，一个指标增长，另一个指标通常就会下降。

图：Designed by Creazilla*

在实际应用中，大部分企业的业务流程是 机器质检+人工复检 ：将机器质检的结果交给人工做复检。因此，机器质检的召回率和准确率变化，会影响到人工复检的成本：

提升召回率（适当牺牲准确率），意味着降低 漏检 的风险，但可能会增加 误检 带来的人工复检成本；

提升准确率（适当牺牲召回率），意味着降低 误检 带来的人工复检成本，但可能会增加 漏检 的风险。

那么对于不同的质检项而言，如果碰到 二选一 的问题，该如何做出选择？

负向质检项：通常 召回率 优先

负向质检，就是找出不合格、不合规的地方。通俗地说，在销售、客服质检中，是指找出业务员 说了什么不该说的 。负向质检是企业比较常见的需求，尤其是在受监管比较严格的领域。

在贷后资产管理（催收）领域，质检项以负向为主，例如恐吓威胁、疑似私收钱款等。负向质检项通常有两个特征，第一是违规量通常都不太大（大部分通话不会违规）电源唆使灯亮，第二是漏检之后的风险相对比较大。因此，针对负向质检项，我们通常应该通过调整算法模型的参数或规则代码，保证 召回率 优先，将更多涉嫌违规的通话都找出来，然后增加人工成本去做复检， 宁可错杀一片，不可放过一个 。

正向质检项：通常 准确率 优先

正向质检，是指对业务员符合规范的地方进行加分激励。最近几年，正向质检越来越受到企业重视，因为负向质检判断的只是业务员有没有犯错，是一种 惩恶 的理念，而正向质检可以用来激励业务员变得更加专业、更加规范，是一种 扬善 的理念，更有利于形成正向循环。

例如客服领域的规范性用语： 标准开场白 、 标准结束语 、 服务延伸用户（请问还有什么可以帮您） 以及 确认客户预留信息 等。这类正向质检项，通常目标通话量比较大，如果错误率较高，复检成本就会很高。面临二选一的时候，我们通常应该通过调整模型参数或规则代码，优先提升准确率，降低人工复检成本， 宁可漏掉几个，不可错杀一片 。

实际场景更复杂

也叫做变频系统拉力实验机:采取变频马达控制系统,拉伸,紧缩速度通过变频 调速器控制 需要重申，我们在优化质检项命中效果的时候，最好的情况是，能找到同时提升召回率和准确率的方法，或者能找到大幅提升其中一个指标，而另一个指标不会明显下降的方法。如果这两条路都走不通，为了继续提升效果，才需要结合漏检的风险高低以及人工复检的成本，进行 二选一 。

通常，因为负向质检项的漏检风险比较高，所以 召回率优先 ，降低漏检风险；而正向质检项的目标通话量比较大，所以 准确率优先 ，降低复检成本。

不过，也有少量例外。比如有的负向质检项，目标通话量不算少，而且风险也比较低，那可以考虑 准确率优先 ；有的正向质检项，目标通话率非常少，而且重要性比较高，那就应该考虑 召回率优先 。

此外，在实际应用中，还要将其他因素综合考虑进去，比如不同质检项的召回率和准确率提升难度不同，比如不同企业的复检员数量是不同的 我们才能更好地制定不同质检项的优化策略。