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語音大數據分析平臺

一.產品概述

金融機構的日常服務過程大量依賴于呼叫中心完成,因為服務質量控制和合規性管理的需要,語音數據日漸積累以致規模巨大、存管成本高昂、利用效率低下。隨著近年來云計算、大數據處理以及語音分析技術的不斷發展成熟,使得在價格低廉的PC服務器集群中在線存管、分析語音數據得以成為可能,自然語言處理技術的廣泛應用更使得語音內容數據的潛在價值可以得到進一步挖掘。

語音大數據分析平臺是由中金數據自主研發產品,主要面向語音數據存儲、管理、分析服務,以實現語音數據價值挖掘為目的,綜合利用了云計算、語音分析、大數據處理、文本分析等前沿技術,旨在幫助客戶降低語音數據存管成本、全面掌控坐席與客戶的通話內容,并通過通話內容的深度挖掘幫助客戶進一步提升業務運營效率和市場響應速度。


二.應用場景及主要功能

1)錄音存管

傳統模式下,呼叫中心錄音數據主要基于磁盤陣列、磁帶庫等相對成本高昂的存儲設備進行在線存儲和離線存儲,尤其是已經離線存儲的語音數據,其檢索和再利用效率十分低下,其次,在海量語音數據中尋找特定的通話內容,一直是金融呼叫中心在客戶投訴處理、信用審計、風險控制等流程中難點環節。

語音大數據分析平臺基于云計算平臺,使用大規模計算矩陣在錄音文件生成后同步將語音通話內容識別處理成文本索引,并對原始語音文件進行打包壓縮后使用價格相對低廉的PC服務器進行分布式存儲,為較長時間范圍內的語音數據高速檢索、調聽和分析應用提供支持。

應用語音大數據分析平臺后,呼叫中心語音數據在線時長可從6個月延長到3~5年,語音數據檢索調聽響應時長可從數個工作日降低到秒級,供業務人員面向通話內容進行智能檢索以快速定位目標數據所在。


2)自動質檢

通過抽檢、監聽的方式進行質量檢查是呼叫中心常見用于控制坐席人員工作質量的方式,傳統模式下,受限于質檢人員數量、效率等因素,實際質檢通常采用抽檢方式,覆蓋率通常不足3%,以致呼叫中心質檢體系流于“威懾化”。

語音大數據分析平臺結合多種語音分析技術,基于分布式計算環境的支撐,可對呼叫中心產生的海量錄音文件進行全量預檢,綜合監控坐席人員在服務過程中的語速、語氣、規范用語及違禁用語的使用情況,每日及時鎖定高風險通話過程,并對其進行風險評估后提交質檢員進行人工復核。

有賴于語音分析技術的多樣化、成熟化和分布式計算技術的普及使用,這種全新的質檢模式促使質檢覆蓋率在理論上達到100%,并節省大量的人工無效質檢支出。在更理想的環境中,通過與CTI系統的有效結合,語音大數據分析平臺可以進一步提供通話過程實時監控的支持,在發現情緒失控、服務禁語出現的情況下及時引入班組長坐席的人工干預。


3)業務分析

常見的錄音數據分析比較側重于話務量統計、重復呼入率等QC指標計算,這類分析方式只能分析通話產生的時間、時長、主叫來源、IVR交互節點選擇等結構化數據內容,而無法實現對實際通話內容的有效洞察。

語音大數據分析平臺基于對大量通話內容的有效識別,通過綜合使用結構化數據和文本數據挖掘技術,可在短時間內了解坐席話務的實際結構,并定位導致話務異常、客戶流失等異常業務的根源,幫助發現業務熱點及其變化趨勢。

面向通話內容的業務分析,可以幫助金融機構更好地了解和洞察客戶的心聲,及時發現市場競爭動態和獲取市場活動的反饋,更可以幫助呼叫中心及時發現流程缺陷,尋找業務改進和營銷活動的依據。

三.產品特性(優勢)

語音大數據分析平臺具有安全、高效、智能、適需、開放的特點:


四.應用價值



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