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漢云通信:智能語音質(zhì)檢,告別抽檢,無需人工干預(yù)

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  一、傳統(tǒng)語音質(zhì)檢存在的問題
  人工質(zhì)檢抽樣比覆蓋不足:集團(tuán)的業(yè)務(wù)的迅猛發(fā)展,業(yè)務(wù)量的增加,導(dǎo)致質(zhì)檢人員缺口增加,質(zhì)檢抽樣比度則會大大下降。
  人工質(zhì)檢完成速度存在局限性:比如:熟練質(zhì)檢員每日可以完成40-50通電話的質(zhì)檢工作,而新質(zhì)檢員則只能完成20-30通;質(zhì)檢的滯后性。
  人工質(zhì)檢存在人為判斷誤差:情緒波動、工作疲勞或者人情等因素的影響;對于質(zhì)檢人員,由于崗位限制更多的關(guān)注公平公正,而非對企業(yè)有價值部分需求挖掘。
  人工質(zhì)檢結(jié)果無法歸類分析:現(xiàn)有的質(zhì)檢結(jié)果信息較單一,無法做分類匯總或者做類別交叉分析,也無法進(jìn)行最根本原因分析。最終也無法形成相對比較正式規(guī)劃的數(shù)據(jù)報表。
  二、質(zhì)檢的技術(shù)運(yùn)用
  智能質(zhì)檢系統(tǒng):由“人工質(zhì)檢”轉(zhuǎn)移到“機(jī)器自動智能質(zhì)檢”,和由“部分錄音質(zhì)檢”提升到“全部錄音質(zhì)檢”。系統(tǒng)可自動的根據(jù)自定義的質(zhì)檢表單對錄音進(jìn)行智能質(zhì)檢,實(shí)現(xiàn)企業(yè)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化。
  質(zhì)檢使用技術(shù):
  • 語音轉(zhuǎn)文本:針對電信領(lǐng)域大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練優(yōu)化后的連續(xù)自然語音識別引擎,可將語音轉(zhuǎn)為文本文件,便于搜索與挖掘。
  • 關(guān)鍵詞檢出:對于一段指定語音,根據(jù)預(yù)設(shè)質(zhì)檢詞語,檢測出相應(yīng)的位置,可供人工質(zhì)檢人員有目的測聽。
  • 情緒檢測:通過語音及文本中的各種信息,分析對話者的情緒。
  • 靜音檢測:可檢測出坐席未及時應(yīng)答、冷場、技能不熟練、客戶等待超長、等情況。
  • 語速檢測:分析出坐席人員說話的平均語速及實(shí)時語速,以作為其服務(wù)態(tài)度、熟練程度及服務(wù)質(zhì)量的依據(jù)。
  • 聲紋識別:分離客服與用戶語音,針對角色分析文本。對于催收語音進(jìn)行質(zhì)檢,對于用戶語音進(jìn)行文本分析。
  三、智能語音分析的實(shí)現(xiàn)
  1、語音轉(zhuǎn)寫
  基于非特定人的、連續(xù)自然語音的識別。可針對客服領(lǐng)域錄音、及特定業(yè)務(wù)進(jìn)行優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)通話內(nèi)容自動轉(zhuǎn)寫成文字。
  將分離后的語音通過聲學(xué)模型轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的漢語音標(biāo)符號,音標(biāo)信息再通過超大詞匯網(wǎng)絡(luò)的語言模型識別出最終對應(yīng)的文本內(nèi)容。
  根據(jù)地方口音及說法特點(diǎn),通過大量語料訓(xùn)練,不斷優(yōu)化聲學(xué)模型及語言模型。
  結(jié)合業(yè)務(wù)知識和服務(wù)范圍,優(yōu)化關(guān)注業(yè)務(wù)的識別效果,修正語音轉(zhuǎn)寫結(jié)果。
  2、關(guān)鍵詞檢出
  通過分析指定語音段,檢測到指定關(guān)鍵詞,并返回該關(guān)鍵詞所在整條語音中的位置。
  • 流程規(guī)范檢查:對錄音中的關(guān)鍵詞順序進(jìn)行分析,檢查客服人員是否按照流程規(guī)定的順序說出合理話樹,關(guān)鍵詞是否完備
  • 服務(wù)忌語檢查:檢查客服人員對話中是否包含服務(wù)忌語。
  3、話者分離:
  是指在用戶與坐席人員的語音交互錄音文件中,將“用戶”語音和“坐席人員”的語音進(jìn)行分離,提供針對性分析應(yīng)用基礎(chǔ)。
  4、情緒檢測:
  情緒檢測,能夠?qū)⒖头I(lǐng)域通話錄音中的異常情緒檢測出來,得到包含發(fā)音人情緒異常的數(shù)據(jù)列表,給出對應(yīng)的異常產(chǎn)生位置及可信度。
  用戶可預(yù)先設(shè)置報警門限(基頻相對變化程度、語速門限、變化持續(xù)時間)。
  • 成單錄音分析,提高成單率:針對成單錄音進(jìn)行分析,找出關(guān)鍵因素,從而提高催收成功率;
  • 熱點(diǎn)追蹤:對海量的語音文件進(jìn)行分析,找出客戶客戶關(guān)注的焦點(diǎn);
  • 提高通話催收解決效率:確定并消除重復(fù)通話的驅(qū)動因素;
  • 減少平均處理時間:確定長時間通話的原因;
  • 改善客戶滿意度:了解客戶為什么投訴;
  • 關(guān)鍵詞抓取:關(guān)鍵詞檢索,統(tǒng)計分析,如預(yù)計還款率、風(fēng)險控制;
  • 減少客戶投訴:投訴風(fēng)險控制;
  • 改善業(yè)務(wù)流程:利用客戶互動過程,找到流程中的低效率環(huán)節(jié);
  • 突發(fā)業(yè)務(wù)的預(yù)警:預(yù)警突發(fā)狀態(tài);
  漢云智能語音質(zhì)檢系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方式、解決方案將在下篇文章分享
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