Level AI

客服品質管理（QA）長年有個荒謬的現象：主管每個月抽三通電話評分，然後用這三通的結果代表一個客服專員一整個月的表現。抽樣率低到失真，但人工聽音檔就是這麼慢。

Level AI 主張的做法是全量——100% 的對話都自動評分，涵蓋語音與文字通路。它的技術路線是用七個針對客服場景訓練的專用模型，而不是丟一個通用大模型下去，官網宣稱這樣做比通用 LLM 快 4 倍、成本效率高達 49 倍。這個差異在客服場景特別重要，因為一家中型客服中心一個月幾十萬通對話，通用模型的推論成本會直接吃掉整個專案預算。

功能面除了自動評分之外，還有 AI 語音代理（處理分流與簡單問題的自動化）、即時坐席輔助與教練建議、對話智慧分析。客戶橫跨金融、醫療、零售、保險、電商與 SaaS，官網宣稱涵蓋財星五百大企業。

功能特色與適用場景

全量評分真正改變的不是「評分這件事」，是管理的顆粒度。抽樣三通只能得到一個模糊印象；全量評分可以回答「哪一類問題的處理時間最長」「哪個新產品上線後客訴集中在哪一句話」「哪個坐席在哪個環節一直漏掉合規話術」。這些問題在抽樣時代根本問不出來。

給台灣使用者的具體用法

台灣客服中心導入這類工具，最大的變數是中文語音辨識的品質。台灣客服的實際語料包含國語、台語夾雜、以及大量產業術語與品牌名，這對 ASR 是硬仗；評估時一定要拿自家真實錄音（含最吵的那幾通）去測字錯率，不要接受廠商的標準測試集。第二個要注意的是個資與錄音落地——金融業與醫療業受到主管機關規範，錄音能不能出境、在哪裡推論，必須先問清楚。第三，全量評分會改變勞資關係，台灣企業導入前建議先跟客服團隊溝通評分規則的透明度，否則很容易被解讀成監控，反而讓現場抵制。務實的第一步是先用它做「輔導素材挖掘」而非績效考核，等團隊信任建立起來再談評分掛鉤。