Angebote und Schadenmeldungen bewertet nach Genauigkeit und Aufklärung.
Versicherungsanrufe tragen Pflichten: eine Belehrung, die vorgelesen werden muss, eine Deckungszusage, die nicht gemacht werden darf, ein Schadendetail, das stimmen muss. VoiceLens prüft jeden Anruf gegen deine Pflicht- und verbotenen Formulierungen und bewertet die dabei erfassten Details.
Kostenlos starten · Funktioniert mit jeder Telefonie-Plattform · Dieselbe Rubrik für Bots und Menschen
So hilft VoiceLens
Vom Transkript zu einer Scorecard, mit der dein Team arbeitet.
Pflicht- und verbotene Formulierungen pro Produkt
Gib jeder Produktlinie einen eigenen Fall in der Rubrik mit den nötigen Belehrungen und den untersagten Zusagen; VoiceLens prüft sie in jedem Anruf.
Details bewertet, Korrekturen verfolgt
Policennummern, Daten und Schadenfakten sind Slots mit Erfassungsbewertung, und ein korrigiertes Detail, das nicht übernommen wurde, ist ein Fehler mit Zeitstempel.
Kalibriert, bevor du dich darauf verlässt
Baue ein Golden Set aus Referenzanrufen und vergleiche die automatische Bewertung mit dem Urteil deiner Prüfer, bevor sie Entscheidungen steuert.
Fehlererkennung
Was VoiceLens in diesen Anrufen erkennt
Jeder Fehler trägt einen Zeitstempel und ist an den Gesprächszug geheftet, aus dem er stammt, bei KI- wie bei menschlichen Agenten.
Pflichtformulierung fehlt
Eine Belehrung oder Bestätigung, die die Rubrik verlangt, wurde nie gesagt.
Verbotene Formulierung
Eine Formulierung, die deine Rubrik untersagt, wurde im Gespräch verwendet.
Übergangene Korrektur
Der Anrufer korrigiert ein Detail, der Agent behält das alte.
Kontextverlust
Der Agent vergisst, was zuvor im Gespräch festgehalten wurde.
- Rubric templatesDefine what a good call looks like: slots, questions, required and forbidden phrases, case branching, thresholds, detector toggles, scoring weights, versions and AI drafts.
- Fault codesThe fourteen faults VoiceLens detects, what triggers each one, its severity, the evidence attached, and which ones you can switch off per rubric.
- Golden set and calibrationMark reference calls with the score you expect, re-score them against a rubric, and read the calibration report and fault-precision statistics.
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