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智能语音客服系统在呼叫中心领域的应用及展望【国研网】

(2017-09-11 15:52:15)
智能语音客服系统在呼叫中心领域的应用及展望 
 
中国联通信息导航有限公司 王宏芳  
发布时间:2017-09-11 
 
呼叫中心属于劳动密集型服务产业,各行业呼叫中心的主要工作是提供客户服务,目前均存在客服人员劳动强度大、流失率高、招聘难度大、培训周期长成本高等问题。此外,随着业务的发展,客户对服务的需求范围不断扩大,呼叫中心运营中对服务水平、服务质量的管理和控制如果完全依赖人工,成本控制存在巨大的压力。为提高用户感知,减少用户操作次数,提升用户服务效率,从呼叫中心的服务方式到管理模式,均需进行转型。通过引入智能语音客服系统,利用人工智能等技术手段,结合传统的人工服务模式,打造全方位服务的智能客服中心,可以大幅提高服务效率,降低人工服务成本。

此外,呼叫中心作为企业用户信息及服务信息的主要入口,采用传统的数据采集、数据整理和分析的方法,效率低,成本高,无法从海量信息中精准提取有效信息,受到传统数据采集限制,数据采集多采用隔壁样本化,无法实现大数据筛选及精准分析。智能语音系统可以将语音数据进行合理的数据格式转化和大数据分析,极大提高了数据的利用率和数据分析的精准性、有效性。

智能语音客服系统整体架构设计

自动语音识别(Automatic Speech Recognition,简称ASR)技术是一种将人的语音转换为文本的技术。自动语音识别技术的目标是将人类语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。智能语音客服系统(Intelligent Customer Service System)在大规模知识处理的基础上,为企业与海量用户之间的沟通建立了一种基于自然语言的快捷有效的技术手段,实现用户自助化服务,同时还能为企业提供精细化管理所需的统计分析信息,实现后台运营管理自动化处理。

智能语音客服系统分为数据层、服务层和应用层。数据层为系统提供数据输入,包含录音、实时来电通话、电话录音、短信/彩信等基础语音及文字来源信息;服务层提供语音识别、语音分析、语音转写、文本数据管理以及系统管理的核心功能;最上层是语音系统的应用展现层,在客服领域可实现智能语音导航、智能语音质检、热点分析、多维交叉分析、录音分析和录音回溯等功能。

智能语音客服系统采用自动语音识别技术所实现的应用主要包括智能语音导航、智能语音分析、语音转写、智能语音质检、热点发现五大核心功能。

智能语音客服系统在呼叫中心领域的应用及展望【国研网】

图1  智能语音客服系统架构图

智能语音客服系统在呼叫中心领域的应用及展望【国研网】

图2  智能语音分析系统业务流程图

智能语音客服系统在客服领域的应用

一是在智能客服语音导航领域的应用

现阶段银行、保险、电信等海量用户规模的服务行业客服中心为提升用户服务满意度,已将服务渠道从传统的语音客服呼叫中心转向全方位立体的,包含客服中心、手机App、在线客服的自助服务渠道,具备了智能、高效、便捷、人性等一系列优势。

智能语音客服系统的语音识别功能模块可以完成针对客户语音的识别工作并正确反馈识别结果。语音导航功能模块可以完成服务提供商自助语音服务的全部功能的导航并与相应的业务进行匹配对应。具体可以应用在三大核心服务领域:一是智能IVR(Interactive Voice Response)互动式语音应答,用户在说出自己的服务需求后,系统自动匹配到相应的数据库并转接至相应的服务技能组中。二是智能语音服务,用户说出自己的业务需求后,系统自动跳转至相应的问题解答知识库中,并用语音播报出用户的服务需求。三是用户身份校验,针对需要提前确认用户身份的服务,如银行、保险等,根据语音识别的结果完成用户身份及对应密码的校验后,直接导航至目标节点供客户进行操作。

通过智能语音导航系统,可以实现客服系统用户菜单的扁平化,使得用户快速获取需要的业务,大幅降低用户对菜单层级设置不满的比例。此外,通过智能语音导航系统,可以精准分流用户需求,减少用户等待时间,提高客服中心的服务水平SLA,提升电话接通率,从而提升客户满意度。同时,应用智能语音客服系统作为人工服务的后备资源,在人工忙时引导用户使用自助语音服务系统,可提高接通率,大幅减轻忙时人工坐席压力。

二是智能语音质检领域的应用

客服中心为保障服务质量和客户满意度,通常会安排全职的质检坐席进行质检,质检人员同坐席人员比例通常控制在1:30以内,质检方式分为抽检、巡检和录音监听。传统的质检方式管理幅度低,人力成本较高,质检覆盖率低,难以有效评价整体的服务质量。同时,质检、投诉信息覆盖面不足,在大服务机制下难以全面向后端部门提供用户详尽的诉求。

智能语音客服系统的语音识别和语音转写模块可以将实时电话录音根据用户角色的区分,转写成工单及文本文件。应用语音与语言核心技术,自动将海量录音转为结构化索引,进行关键词检索、筛选、归类等,实现自动质检,按业务、全流程质检,挖掘分析有价值的信息。此外,通过语音识别、情绪侦测等技术,加大语音分析和检索挖掘力度,从人工抽检转变到自动全检,提高精细化分析运营水平和工具的支撑有效性以及质检的精准度,挖掘客户需求。通过对录音数据的监测、提炼,定期整理出涉及公司业务流程、管理漏洞、产品缺陷、服务短板等方面的问题,为提高公司整体服务能力、减少服务短板提供依据。

三是智能语音客服系统在客服其他领域的应用展望

1.智能语音客服系统在电话营销领域的应用

在以电话营销为主要业务的客服中心中,通过智能语音客服系统的实时提醒功能,可以提升订单的转换率。智能语音客服系统具备强大的语音转写、语义分析及语音标签管理功能。通过实时转译及实时知识库对照,在潜在用户预订需求时,会以需求标签的形式提醒二线坐席,二线坐席此时可通过插入实时监听一线坐席的销售引导过程,如果发现服务不规范或引导不到位的情况,可通过插入三方通话功能,将电话进行切换,以促进用户潜在需求转化为预订订单。

在智能语音客服系统的语音分析系统中有着强大的语音标签建立及管理功能,可以将录音进行分类,同时热点发现模块还能将通话过程中出现频率较高的词汇及业务进行分类统计,及时发现用户的潜在业务需求,并可以根据用户业务需求量的变化,及时调整服务坐席人员的配比和进行业务培训,做好客服中心的精准化营销和精准化运营管理。

针对电话录音中的潜在用户需求,如果未在通话录音中实现订单转换,后续可通过安排外呼坐席,针对有需求的客户进行业务精准营销,提升销售能力。

2.在客服运营分析领域的应用

智能语音客服系统的语音分析系统可以将语音数据转化为文本数据,同时通过数据的标签化、格式化处理、聚类和分析统计,同时建立数据间的关联性,可为呼叫中心运营管理提供参考依据。

通过对语义中的上下文关联的词语出现的次数、关联性进行特征统计,可以挖掘出对业务产生影响的根本原因。通过根源分析,可分析出用户来电的主要目的和意图,以便在问题出现较多的服务薄弱环节及时进行梳理和改进。

此外,语音分析系统可以增加多个维度对录音进行关联性分析,包括呼叫类型、业务分类、用户级别、服务内容等,智能化、全数据地分析用户针对各服务单元的满意度,或者不同地区客户对业务的服务满意度。

语音分析系统还可以及时展现出各业务的发展变化趋势,以便运营团队及时调整业务发展策略和服务策略,促进业务的整体活力。

四是智能语音客服系统在其他领域的应用展望

在其他需要大量将语音文件转化为文本文件或者语音文件需要配备对应的文本文件的领域,智能语音客服系统有着巨大的发展潜力,智能语音系统的应用将使大量将语音转换成文字的劳动者从简单重复的工作中解放出来,并大幅提高业务处理效率。

目前,公安、税务、法律、纪检等行业都需要整理大量语音记录,并记录对应的文字。此外,各主要行业每年也需要多频次召开会议,并对会议内容进行录音及整理会议纪要。这些记录、纪要需要编辑,耗时较长,强度大,重复性强,占用了大量的人力和时间。通过应用智能语音识别系统以及智能语意学习模块,可以不断完善学习知识库数据;通过语音转写模块,可以实现各类会议及录音的实时文字撰写;通过智能语音分析模块的应用和配置,可实现会议录音的分类、关键内容的萃取、关联会议的分析等功能。

此外,当前电视节目后期制作的编辑系统,已经由传统的基于磁带电子编辑早期的线性编辑过渡到目前主流的基于数字存储媒体进行数字音视频编辑的非线性编辑系统。非线性电视编辑系统在电视节目后期编辑和制作过程中,仍然存在编辑过程中将语音信号转换为文本字幕,同时将语音信号和配置字幕的文本文件在时间上进行同步匹配的工作。可以尝试对智能语音识别技术、语音合成及电视采编系统进行集成,将智能语音采统应用于电视节目制作环节,以解决音频到文本文件的实时转译问题,并将转译的文字直接用于后期制作及直播节目的实时制作。利用语音分析模块可以对电视节目录制过程中出现的不规范用语进行检验和替换,用于电视节目采编过程中的节目审核,可以大幅提高电视节目后期制作的效率和准确性。
 
《通信企业管理》2017年第06期  

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