通過部署呼叫中心系統，企業對質量控制、電話營銷、安全和客戶服務進行了數據收入分析。呼叫中心部署后，其智能質量檢驗幫助質量檢驗部進行質量檢驗，節省了100%的人力。

智能云外呼系統自動篩選，質檢效率提高50%，根據重點業務動態監控，提高監控靈活性和適應性。

語音數據是未過濾的第一手市場數據，影響訂單的所有因素都在其中。誰能挖掘和利用它，誰首先走向銷售增長的道路。

近年來，隨著語音識別、自然語音處理、大數據分析等技術的發展，企業開始關注企業數字化過程中不可缺少的語音數據。作為一個依靠呼叫中心和銷售溝通來拓展業務和服務的保險業，它自己的系統擁有大量的語音數據。

如何將這些非結構化數據轉化為可分析和挖掘的結構化數據;如何準確識別客戶意圖，實現深入的客戶洞察;如何快速掌握業務過程中的問題和機會，影響了語音大數據分析技術在保險業的成功應用。

一、使用呼叫中心有什么價值?

1.通過營銷階段分析，找出影響銷售成功率的關鍵階段和原因;通過對拒絕保險原因的分析，分析了拒絕保險的原因和拒絕率高的保險類型。

2.通過對客戶退保原因的分析，找出客戶退保的主要因素。呼叫中心客服系統通過潛在客戶分析進行營銷，發現客戶的潛在需求。對客戶投訴進行投訴預警分析，提供投訴風險客戶名單，監督投訴電話命中率達到100%。分析客戶咨詢熱點，找出客戶咨詢熱點及其原因。

3.語音大數據的商業價值。

語音大數據是個人和企業在企業經營活動中通過語音交互產生的音頻信息資源，廣泛存在于金融、保險、房地產、互聯網等售前、售后系統或服務場景中。如客戶服務系統.CRM.現場面對面溝通.移動通話.呼叫中心。

特別是在銷售、客戶運營和服務方面，溝通數據具有巨大的價值，這部分的缺失在很大程度上影響了企業數字化的完整過程。

這些語音數據包含了大量有價值的信息，如客戶需求、投訴、滿意度、建議、競爭性情報等，也是評估員工溝通表現、預測訂單因素、沉淀銷售冠狀病毒語言的信息依據。

2.如何做好語音大數據分析。

作為大數據的重要組成部分，語音數據通常需要解決這些方面的技術點，才能最終應用到業務場景中產生價值。

首先是語音識別技術，主要是通過音頻文件的文本轉寫。關鍵字提取.語音線條識別.語音情感識別，區分溝通雙方甚至多個角色的聲音所有權，并轉換為機器可以處理的文本記錄。

二、利用自然語言處理技術對數據進行處理分析，包括:文本分類與聚類.信息檢索與過濾.信息提取.分布式存儲等。

第三是語義理解，通過一系列的語音模型。人工質量檢驗標簽培訓，對語音內容進行深入的機器學習和理解，標記反映客戶特征和指定質量檢驗詞的信息，自動構建可持續更新的客戶和銷售肖像。

四是通過預測算法、成功因素分析、熱點事件發現、相關分析等技術進行數據分析和洞察，進行計算。挖掘不同標簽對訂單的影響。找出哪些腳本有利于訂單。哪些腳本是影響訂單的危險腳本。哪些標簽的客戶周轉率高，指導營銷和銷售培訓。

三、語音大數據分析系統在保險領域的應用價值。

目前，保險業受到銷售人員流動的影響。能力水平參差不齊;保險種類繁多。產品更新頻繁，培訓成本高，員工學習周期長;目標客戶缺乏高效的篩選方法;監管更加嚴格，傳統質量檢驗效率低、不全面，不能滿足合規要求。

傳統的信息軟件只能幫助它解決業務流程數據的流通和效率問題，而不能解決這些影響業務增長的核心問題。通過語音大數據分析技術，通過呼叫中心。數據的價值挖掘可以從以下幾個方面解決銷售過程中記錄業務和服務過程的真實情況，人工智能可以提高保險業的銷售管理效率和訂單率。

過程控制：告別過去的結果控制和黑盒管理，打開溝通過程中的‘黑盒’，讓溝通看得見。員工能力.影響訂單的因素.客戶需求和異議.交易過程風險..一目了然。

全質量檢驗：傳統的質量檢驗工作由人工抽樣檢驗，然后根據抽樣檢驗結果對有問題的座位進行專業指導，不能持續保證服務質量。通過語音大數據分析和挖掘，可以實時獲取錄音數據，提前處理，提高質量檢驗效率，應對合規風險效率。

市場和客戶洞察力：通過對語音內容的分析，可以快速完善客戶偏好。產品反饋。競爭產品描述。投訴建議和其他標簽內容，并自動化客戶肖像。并獲得高頻關鍵詞和信息內容，客戶提到什么樣的標簽，以推斷當前不同客戶群體關注的熱點問題，幫助營銷預測和市場風向判斷。

通過營銷階段分析，找出銷售成功率的關鍵階段和原因;通過客戶類型分析，描述不同銷售階段的客戶類型和特點;分析拒絕保險原因和高拒絕保險率。并對不同的客戶采取有針對性的營銷和恢復策略。

個性化培訓：員工的能力肖像可以通過大數據分析和腳本質量檢查自動生成。它可以幫助企業經理量化每個銷售的性能。除了每天打多少電話和接待多少客戶的基本數據外，它還可以探索每個銷售腳本的問題點在哪里;如何掌握產品知識點和腳本點;普通銷售和優秀銷售的能力差異在哪里。。。這些具體情況。

此外，通過挖掘單一因素，還可以沉淀一套有用的語音模板，幫助新人快速掌握各階段的溝通技巧，實時銷售語音輔助，縮短培訓啟動周期。

不僅如此，通過收集和分析培訓后銷售實踐環節的語音大數據，還可以輕松掌握每個銷售的學習和掌握情況，對問題點進行二次指導，加快增長。

四、用語音智能構建完美的銷售。

銷售溝通語音大數據是保險業企業數字化進程中的重要組成部分，對提高保險業的銷售管理效率具有重要意義。市場洞察力。人員培訓效率，促進企業整個銷售過程的數字化。智能化具有重要意義。目前，天潤融資專注于銷售全渠道溝通場景語音數據采集和價值挖掘，利用語音智能幫助企業建立完美的銷售。

五、呼叫系統帶來決策依據。

目前，智能呼叫系統中心在金融、保險等領域積累了大量客戶，成功幫助企業實現了從成本到利潤的轉變，為企業提供了強有力的決策依據。

1.通過記錄系統生成的數據，對所有數據標簽進行集成分析，創建所有數據的可視化分析，為運營中心的各類人員提供基于客戶聲音的360度視圖，數據利用率達到100%。

2.通過對所有記錄的自動識別和分析，各級質運營、營銷和管理人員的工作效率提高了16倍。

3.通過改進呼叫客服中心流程，訂單轉化率提高了10%。

4.通過提高代理服務能力和業務能力，客戶流失率降低5%。

5.通過對超長通話、重復通話和靜音持續時間的分析，外呼系統減少了通話次數和平均通話持續時間，減少了響應時間和通話時間。

智能呼叫系統中心的研究方向是國內企業關注的問題。從技術開發和應用的角度，將在線電話呼叫系統從研發和應用的角度轉變為實際的商業價值，主要針對金融、保險等行業的海量數據。

利用NLP技術，根據關鍵詞提取和分類語音，分析和挖掘風險和潛在價值信息，幫助規避潛在風險，提高銷售能力，降低業務成本。智能擁有一支致力于人工智能算法的頂級團隊，將繼續完善呼叫系統的研發和應用，為各行業提供最好的解決方案和技術服務，有效提高價值轉化率，幫助企業運營。