基于智能语音分析技术的质检客服
呼叫中心如何利用AI实现智能化客户服务
呼叫中心如何利用AI实现智能化客户服务在当今数字化的时代,客户对于服务的期望越来越高,要求更加快速、准确和个性化。
呼叫中心作为企业与客户沟通的重要渠道,面临着巨大的压力和挑战。
为了满足客户的需求,提升服务质量和效率,越来越多的呼叫中心开始引入人工智能(AI)技术,实现智能化客户服务。
一、AI 在呼叫中心的应用场景1、智能语音导航传统的呼叫中心语音导航通常需要客户按照预设的按键选择服务类别,操作繁琐且容易出错。
而基于 AI 的智能语音导航可以通过自然语言理解技术,让客户直接说出需求,系统自动识别并将其引导至相应的服务队列,大大提高了客户的接入效率。
2、智能客服机器人客服机器人能够 24 小时不间断地为客户提供服务,快速回答常见问题。
通过机器学习和深度学习技术,机器人可以不断优化回答内容,提高回答的准确性和满意度。
对于一些复杂问题,机器人可以将客户转接至人工客服,实现人机协同服务。
3、智能语音质检语音质检是呼叫中心保证服务质量的重要手段。
传统的人工质检方式效率低下,难以覆盖大量的通话数据。
AI 技术可以实现对通话内容的实时监测和分析,自动识别违规用语、情绪异常等情况,为管理人员提供客观准确的质检报告,有助于及时发现问题并进行改进。
4、智能预测与排班通过对历史通话数据的分析,AI 可以预测客户来电的高峰时段和业务量,帮助呼叫中心合理安排客服人员的排班,提高人力资源的利用效率,减少客户等待时间。
二、AI 实现智能化客户服务的关键技术1、自然语言处理(NLP)NLP 是 AI 理解和处理人类语言的核心技术。
它包括词法分析、句法分析、语义理解、文本分类等多个方面。
通过 NLP 技术,呼叫中心系统能够准确理解客户的问题,并给出恰当的回答。
2、机器学习与深度学习机器学习算法可以帮助呼叫中心对大量的客户数据进行分析和挖掘,发现潜在的规律和模式。
深度学习中的神经网络模型在语音识别、图像识别等领域取得了显著的成果,也为呼叫中心的智能化服务提供了有力支持。
智能语音质检工作计划范文
智能语音质检工作计划范文一、项目背景分析近年来,随着智能语音技术的迅猛发展,智能语音助手已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
智能语音技术广泛应用于语音搜索、智能音箱、智能客服等领域,给人们的生活带来了便利。
然而,随着语音识别的准确率提高,用户对智能语音助手的质量要求也越来越高。
因此,对智能语音质检工作的需求也日益增长。
本文旨在制定智能语音质检工作计划,提高智能语音助手的质量,满足用户的需求。
二、目标和任务1. 目标:提高智能语音助手的语音识别准确率和用户满意度,降低误识率和漏识率。
2. 任务:(1)建立智能语音质检体系,包括质检标准、质检流程、质检指标等。
(2)收集语音样本数据,建立语音识别模型。
(3)制定标准化的质检流程,培训质检人员。
(4)制定有效的质检指标,建立质检评分体系。
(5)持续监控和分析质检数据,不断优化语音识别模型。
三、质检标准和流程1. 质检标准:(1)准确性:识别准确率、误识率、漏识率。
(2)语音质量:声音清晰度、噪音干扰、语速。
(3)语音合成:自然度、流畅度。
2. 质检流程:(1)收集语音样本数据。
(2)建立质检样本库,对样本进行标注。
(3)随机选取样本进行质检。
(4)根据质检结果进行数据分析和模型优化。
四、质检指标和评分体系1. 质检指标:(1)声音信噪比:评估语音质量,消除噪音干扰。
(2)自然度指标:评估语音合成的自然流畅度。
(3)准确率指标:评估语音识别的准确率、误识率和漏识率。
2. 评分体系:(1)声音信噪比评分:分为清晰、一般、嘈杂三个等级。
(2)自然度评分:分为自然、不自然两个等级。
(3)准确率评分:分为准确、误识、漏识三个等级。
五、质检人员培训和监控1. 质检人员培训:(1)培训质检人员的语音识别技能和质检标准。
(2)培训质检人员的模型优化技能和数据分析能力。
(3)定期组织质检人员的培训和交流会议,提高质检能力。
2. 质检监控:(1)建立规范的数据监控和分析体系,持续监控质检数据。
呼叫中心智能质检技术方案
呼叫中心智能质检技术方案一、智能语音识别技术。
智能语音识别技术是目前呼叫中心智能质检的重要技术手段之一。
通过语音识别技术,可以将客户服务电话的录音转化为文本形式,实现对话语内容的自动化识别和分析。
这种技术可以大大提高质检效率,减少人工成本,同时也可以实现对大量通话录音的快速处理和分析,为呼叫中心的质检工作提供了有力的支持。
二、自然语言处理技术。
自然语言处理技术是智能质检技术中的另一个重要组成部分。
通过自然语言处理技术,可以对客户服务电话录音中的文本内容进行深入分析,识别出其中的关键词、情感倾向、语速节奏等信息,从而全面评估呼叫中心工作人员的服务质量。
这种技术可以帮助企业更好地了解客户的需求和诉求,及时调整服务策略,提升客户满意度。
三、机器学习技术。
机器学习技术在智能质检技术方案中发挥着重要作用。
通过对大量客户服务电话录音数据的积累和分析,可以建立起针对不同情境和问题类型的质检模型,实现对呼叫中心工作人员服务态度、专业水平、问题解决能力等方面的自动评估。
这种技术可以帮助企业建立起更加科学、精准的质检体系,提高质检结果的客观性和准确性。
四、智能质检平台。
智能质检平台是呼叫中心智能质检技术方案的核心载体。
通过智能质检平台,可以实现对客户服务电话录音的自动化采集、存储、处理和分析,为质检人员提供便捷、高效的工作环境。
同时,智能质检平台还可以通过可视化的方式展现质检结果,为管理者提供直观的数据支持,帮助他们更好地监控和管理呼叫中心的服务质量。
总结。
呼叫中心智能质检技术方案的引入,可以有效解决传统质检方式存在的诸多问题,提高质检效率,降低成本开支,提升服务质量和客户满意度。
随着人工智能技术的不断发展和应用,相信呼叫中心智能质检技术方案将会在未来发挥越来越重要的作用,为企业的可持续发展注入新的动力。
基于语音分析的智能质检系统设计
59Internet Technology互联网+技术引言:电力行业在国民经济发展中占据着重要地位,加强供电服务建设,直接关系着供电企业的形象和客户服务体验,作为与客户直接交流的服务窗口,电力客服的服务质量十分重要,但当前服务热线质检的范围及精准度存在很大的局限性,为此文章对如何有效解决其中存在问题展开了研究和分析。
一、业务质检存在的问题传统业务质检采用人工抽检方式,质检覆盖率较低且无法准确定位问题工单。
人工听录音的质检方式,需要长时间集中精力,听取大量的无效信息,人工成本高,效率低,工作强度大。
同时大量未质检的工单中的有效内容如客户诉求信息、服务信息等未能得到充分挖掘利用。
二、语音分析2.1语音检测通过语音识别、语音活动检测和逻辑分析,将非线性语音片段转换为线性指示器,以实现知识挖掘和大量记录文件和音频文件的快速检索,检测重要语音节点,提取关键段落并结合语音检测,结合空间因素分析,可以有效地识别和区分语音中的各种声音,例如客户与客服的语音、噪音、静音,并标记这些声音因素的位置。
2.2语音增强由于录音环境、录音设备、扬声器等因素的影响,会出现通话质量问题,例如音量小、背景噪音高、客服和客户音量不对称。
为更好地理解通话内容,需要使用噪声抑制和音量调节来提取真正的原始声音。
目前,低信噪比或低能量噪声的语音增强方法可以大大降低背景噪声,改善语音质量。
质量系统采用的方法是基于谱减法、卡尔曼滤波和信号处理技术子空间组合,针对各种方法的优缺点,提出了规则融合方法用于提高语音的增强和鲁棒性。
2.3场景分割话者分离技术可以自动分离通话记录中的客户语音和客服语音,有效语音挖掘是一个重要的支撑技术应用程序,场景分割技术是非双通道录音条件下呼叫中心语音挖掘不可缺少的技术条件。
人耳能有效识别音频波动,提高听觉质量。
按照人的生理特点,完整的场景分割主要分为以下几个步骤:1.在对原始语音进行数字语音信号处理的基础上,将语音转换成包含说话人信息的PLP 特征,即说话人的可识别特征输入语音和语音分离;2.通过判断说话人语音的转折点,按照k 均值对每个场景进行分割,对语音片段进行聚类,形成两个基本的语音片段集,由于此方法提供的算法准确性很高,基于语音分析的智能质检系统设计【摘要】 文章主要分析了电力客服系统的质检现状,在此基础上讲解了语音分析技术和智能质检系统,最后探讨了智能质检系统的效益,望可以为有关人员提供一定的参考和帮助。
呼叫中心智能质检解决方案
呼叫中心智能质检解决方案随着科技的飞速发展,智能化技术在各个行业应用中扮演着越来越重要的角色。
特别是在呼叫中心这个与客户紧密接触的环节中,智能质检解决方案的应用已经成为提高服务质量和效率的关键因素。
本文将介绍呼叫中心智能质检解决方案的背景、优势和应用情况。
一、背景呼叫中心作为企业与客户直接对接的部分,其服务质量的高低直接影响着客户对企业的印象。
传统呼叫中心质检,通常采用人工抽检的方式,不仅工作量大,成本高昂,而且存在着人为主观因素的干扰。
二、智能质检的优势智能质检解决方案通过引入人工智能和语音识别技术,实现了对呼叫中心录音的自动分析和评审。
其优势主要体现在以下几个方面:1.高效性:智能质检可以自动识别和分析大量录音,相比传统人工质检,大大提高了工作效率和质检准确度;2.客观性:智能质检通过对录音的自动评分,减少了主观评判的干扰,使质检结果更加客观可靠;3.实时性:智能质检可以实时监控呼叫中心的服务质量,及时发现并解决问题,提升服务水平;4.可定制性:智能质检解决方案可根据企业的需求进行定制,满足不同行业、不同企业的质检要求。
三、智能质检的应用情况目前,呼叫中心智能质检解决方案已经在许多企业和机构中得到了广泛应用。
以下是几个典型的应用场景:1.质量评分:智能质检可以通过对录音的语音识别和情感分析,自动对话务员的服务质量进行评分,提供客观的绩效考核依据;2.关键词分析:智能质检能够自动识别呼叫中心录音中的关键词,如产品名称、投诉原因等,为企业提供快速统计和分析的依据;3.服务改进:智能质检通过对大量录音的分析,可以发现客户投诉和意见反馈的痛点,并及时调整和改进服务策略;4.教育培训:智能质检可以对话务员的录音进行详细分析,为培训师提供有针对性的培训课程和指导意见,提升话务员的服务能力。
综上所述,智能质检解决方案在呼叫中心领域的应用前景广阔。
通过引入人工智能和语音识别技术,智能质检可以提高呼叫中心的服务质量和效率,为企业赢得更多客户的好评和信任。
智能语音呼叫系统如何进行智能质检
智能语音呼叫系统如何进行智能质检
智能语音呼叫中心是如何进行智能语音质检工作的,呼叫中心每天都有成千上万条语音需要质检,所以说智能呼叫中心其中的一项重要功能就是语音质检,可以帮助企业快速、及时、高效的质检电话客服的工作,只有不断的进行自我质检,才能保障客服的服务质量。
那么,智能呼叫中心如何进行语音质检?它跟传统呼叫中心语音质检区别又在哪里呢?
一、传统呼叫中心如何进行语音质检?
首先,我们来讲讲传统呼叫中心质检系统是如何质检?传统呼叫中心质检工作是完全依赖于人工的,一般的呼叫中心部门都会分配专门的客服质检人员,而那些规模较小的呼叫中心由于坐席人数较少,语音质检工作量不是特别大,有时也会直接由组长等管理人员来承担质检专员的职责,对呼叫中心质检工作负责。
传统呼叫中心质检的手段也比较简单,常用的有录音抽测和座席抽测。
录音抽测就是对坐席客服人员的历史通话录音进行抽样检测,而座席抽测是质检人员在现场或者在呼叫系统中进行旁听。
语音质检人员会根据质检问题提出针对性的解决方案或改善建议。
传统电话质检存在哪些问题?
1)质检员工作低效
2)质检手段单一
3)缺乏质检工具
二、智能呼叫中心如何进行语音质检?
1)座席录音质检
2)座席状态监控
3)话务统计
4)语音识别技术转码
5)关键词检测和预警
6)情绪识别
好了,智能呼叫中心如何进行语音质检就介绍到这里,智能语音质检是客服中心管理中一个重要的环节,如何通过智能呼叫中心系统实现自动语音质检,提高企业呼叫中心系统质检效率成为企业有竞争力的关键。
详情了解智能呼叫中心如何进行语音质检,上海云翌通信网站介绍更专业。
语音质检方案
广东xx语音系统项目建设方案xxxx股份有限公司2016年1月14日目录1 语音质检分析系统需求概述32 主要技术功能42.1 语音转写42.2 建立索引42.3 语音检索52.4 场景分割62.5 集群服务73 主要业务功能73.1 语音质检与管理73.1.1 样本筛选8.3.1.2 智能质检1.0.3.2 语音挖掘与分析143.2.1 来电原因分析1.4.3.2.2 变化趋势分析1.5.3.2.3 专题分析1.8.3.2.4 多维交叉分析2.1.3.3 与第三方系统的配合234 总体建设方案234.1 系统网络拓扑图234.2 系统架构244.3 系统接口方案254.3.1 接口原则2.5.4.3.2 系统接口方案2.5.5 系统硬件配置方案275.1 服务器配置清单285.2 标准软件配置清单281语音质检分析系统需求概述广东广电95956热线每天约处理数万个通话,而质检人员对这些通话录音只能通过人工测听的方式进行抽检,测听抽检比率低,质检工作量大、效率低且覆盖率低,难以有效评价整体服务质量。
客服中心虽然有专门的质检团队,负责整个热线的座席员工服务质量检查和各类专项质检分析,但工作内容主要是对通话录音进行抽样复听、统计问题、形成报告并进行后续监督管控。
当前客服质检工作存在的主要问题包括质检被动、效率不足、主观性强和以点代面等。
与此同时,目前的经营分析系统缺乏对客服热线录音数据的处理和分析,而录音数据能直接反映客服热线的效率和质量以及客户的满意度和忠诚度。
所以当前的经营分析系统中,客服质量分析难以实现有效监控客户服务的效率和质量,无法为经营决策提供最直接的、最有效的参考依据。
构建全新的语音分析系统,针对广东广电95956客服热线每天产生的大量录音进行处理和分析,从质检和运营分析两方面挖掘录音的潜在价值,实现如下目标:1、监控广东广电客服热线的服务效率和质量。
对客户服务质量进行有效的监督和管理,增强客服质检的深度、广度和力度,进一步提高客户服务水平和客户满意度。
开启智能客服时代—太平保险集团的人工智能技术实践中国太平保险
抢 占先机 ,积极布局智能客服
存 保 险 公 司经 营 价 值 链 中 ,客 户 服 务 是 保 险 公 司 人 工 作 业 最 为 密 集 的领 域 之 一 , 同 时 也 是 人 工 智 能 应 用 场 景 最 丰 富
历 时 4个 月 ,攻 克 了 交 互 节 点 多 、 口 音 多 、交 互 内容 不 确 定
性 高 等 技 术 难 题 , 成 功 研 发 出保 险行 业 第 一 款 商 用 人 工 智 能
有效 分流了 客户 ,减少人工 窖服压力 ,提高服 务效率的 同时 有效降低服务成本 ,累计节约成本超过 5 0 0万元 。
原来的 2 6分钟 减 少到 1 6分钟 ,客 户 体 验 得 到 了 有效 改善 。
险 客 户 对 便 捷 、融 合 、信 息 一 致 化 、一 体 化 的服 务 需 求 日益 增 加 并 越 来 越 复 杂 ,给 保 险 公 司 的 客 户 服 务 能 力 带 来 了 极 大
挑战 。 ,能 准 确 识 别 客 户 的 问 题 并 联 系 上 下 文 作 出 精 准 应 答 , 其 问题 识 别 率 已 经 达 到 了 9 8 %。 “ 太 平 小 当 家 ”可 同 时为 1 0 0 个 客 户 提 供 产 品 推 荐 、理 赔 资 料 咨 询 、投 资 产 品 价 格 查 询 等 在线服务 , 问 题 同 复 效 率 已达 到 秒 级 。“ 太平 小 当家 ”上 线 后 ,
的 领 域 。 通 过 借 助 以 自 然 语 言 处 理 、 语 音 识 别 、 图像 识 别 、 机 器 学 习等 为 主 的 人 工 智 能 技 术 。能 帮 助 保 险 公 司 实 现 处 理
语音质检方案
语音质检方案一、引言随着移动互联网和人工智能技术的飞速发展,语音交互成为越来越普遍的人机交互方式。
语音助手、语音搜索、语音客服等应用场景不断涌现,使得语音数据的处理和分析变得尤为重要。
其中,语音质检作为语音数据处理的关键环节,对于提升语音交互的体验和保证语音服务的质量具有举足轻重的地位。
本文将重点探讨语音质检的方案设计。
二、语音质检概述语音质检,全称为语音质量检测,主要是对语音交互过程进行质量评估和监控,以保障语音服务的质量。
语音质检的目标是发现并纠正语音交互中的问题,包括语音清晰度、识别准确率、语义理解程度等方面。
通过语音质检,可以有效地提高语音交互的准确性和流畅性,提升用户体验。
三、语音质检方案设计1. 语料库建设:首先需要收集不同场景、不同情感的语音数据,并建立相应的语料库。
语料库应该覆盖各种可能的语音交互场景,以便为后续的质检算法提供充足的训练数据。
同时,需要对语料库进行分类标注,以供训练和使用。
2. 算法模型选择:选择适合语音质检的算法模型是至关重要的。
常见的算法模型包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法等。
其中,基于深度学习的方法由于其强大的特征提取能力和灵活性,在语音质检中表现出了显著的优势。
例如,可以使用长短时记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)或Transformer等深度学习模型进行语音质量检测。
3. 模型训练:使用标注好的语料库对算法模型进行训练,以使其能够自动识别和评估语音质量。
在模型训练过程中,需要不断调整和优化模型的参数,以提高模型的准确性和鲁棒性。
可以使用交叉验证、网格搜索等技术来优化模型参数。
4. 模型评估:在模型训练完成后,需要对模型进行评估,以确定其性能表现。
常见的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
同时,也可以使用一些外部测试集对模型进行测试,以进一步验证模型的性能。
5. 实施部署:最后,将训练好的模型部署到实际环境中,进行实时语音质量检测。
千寻360度语音分析专家——呼叫中心质检的专属听诊器
“千寻”360度语音分析专家——呼叫中心质检的专属听诊器过去,传统的呼叫中心仅被广泛应用在客户服务领域。
随着大数据时代的到来,呼叫中心作为企业与用户联通的重要介质才被各大企业关注。
企业对用户数据关注以及其产生的潜在商业价值挖掘工作重视程度也在不断提高。
目前呼叫中心的具体作用可以归纳为:提高企业服务质量,让客户满意,使用户数和企业营收不断增加,并形成良性循环;降低运营成本,通过优化FCR, AHT等运营指标,提升运营水平,减少客户投诉;服务转营销,从服务电话中挖掘营销机会,优化电销外呼数据利用率;优化电销话术,推广优秀坐席经验,支持精准营销;改善内部管理体制,减少层次,优化平面式服务结构,提高工作效率;宣传并改善企业形象,扩大企业影响,提高社会效益;此外企业还可以通过对收集到的大量信息和数据的分析,为企业再发展和决策提供依据。
目前我国呼叫中心服务仍存在很多问题,电销外呼名单利用率低,电销管理还处在人工经验传承和小组内部分享阶段,无法利用录音大数据对电销话术进行针对性的优化。
主要表现在对客户粘性及业务的把控管理以及内部管理等方面:1、呼叫中心人员管理没有形成标准化,流失率大、导致企业成本增加2、客户数据不能有效利用,业务推进缓慢、数据流失率大3、客户需求与信息挖掘考核标准缺失,反馈不及时、影响客户服务质量及业务推进4、外部服务与内部管理水平有限,影响企业整体形象由此可见呼叫中心的服务质量想要做到真正的改善,企业决策者必须要找到问题的关键以及产生因素,这就对决策者提出了更高的决策要求,要像医生一样从就诊病人症状出发,准确找出病因并给出对症治疗方案。
大家可能都会有这样的经历,去医院挂号,资深专家号总是比普通号更受欢迎,这就是资历的潜在影响,但是目前我国呼叫中心的现实情况;频繁的人员流动下,呼叫中心人员往往都是资历尚且的年轻从业者。
这就对企业人员管理及业务培训提出更高的要求,通过培训机制效验,有效解决或改善问题也是企业优先关心的方面。
AI如何应用于智能客服的质检与监控
AI如何应用于智能客服的质检与监控人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)作为一项前沿技术,已经在各个行业得到广泛应用,其中智能客服是其中之一。
智能客服是指通过AI技术实现自动回复、语音识别、智能问答等功能,以提供更高效、便捷的客户服务。
然而,对于智能客服的质检与监控也是至关重要的,本文将探讨AI如何应用于智能客服的质检与监控。
一、智能客服质检的意义及挑战智能客服质检的意义在于保障服务的质量和一致性。
由于智能客服系统大量依赖AI算法,因此其质检面临挑战:一是AI算法的不断优化更新可能导致质检方法和评估指标的变化;二是AI技术的黑箱特性,让人难以解释其决策过程;三是智能客服涉及大量未知问题回答,难以建立全面准确的质检标准。
二、智能客服的质检方法针对智能客服的质检,可以采用以下几种方法:1. 人工抽检法:通过人工抽取一定数量的对话数据进行质检,评估智能客服的准确性、流畅度和信息完整性等指标。
2. 机器自动对比法:将人工客服的回答和智能客服的回答进行自动对比,评估智能客服的回答是否符合预期。
3. 用户反馈法:通过用户反馈和满意度调查来评估智能客服的质量。
三、智能客服的质检指标针对智能客服的质检,可以考虑以下指标:1. 准确性:智能客服的回答是否准确。
可以通过比对人工客服和智能客服的回答,计算准确率来评估。
2. 流畅度:智能客服的回答是否流畅自然。
可以通过评估回答的语法、词汇是否正确,以及回答是否通顺来评估。
3. 完整性:智能客服的回答是否包含了用户所需的全部信息。
可以通过评估回答的完整性来衡量。
四、智能客服的质检流程智能客服的质检流程可以按照以下步骤进行:1. 数据准备:收集人工客服和智能客服的对话数据,并整理成可用于质检的格式。
2. 抽取样本:从对话数据中抽取一定数量的样本,用于质检。
3. 质检标注:针对抽取的样本,由人工评估员对其进行标注,评估是否准确、流畅、完整等。
4. 数据分析:根据标注结果,分析智能客服的质量,发现问题并提出改进建议。
服务业行业智能化客户服务与解决方案
服务业行业智能化客户服务与解决方案第1章智能化客户服务概述 (3)1.1 客户服务的发展历程 (4)1.2 智能化客户服务的定义与特点 (4)1.3 智能化客户服务的价值与意义 (4)第2章智能化客户服务技术架构 (4)2.1 人工智能技术概述 (5)2.2 自然语言处理技术 (5)2.3 机器学习与数据挖掘 (5)2.4 云计算与大数据技术 (5)第3章智能客服系统设计与实现 (6)3.1 智能客服系统需求分析 (6)3.1.1 功能需求 (6)3.1.2 功能需求 (6)3.1.3 用户需求 (6)3.2 系统架构设计 (7)3.2.1 接入层 (7)3.2.2 处理层 (7)3.2.3 存储层 (7)3.2.4 展示层 (7)3.3 关键技术与模块实现 (7)3.3.1 智能语音识别 (7)3.3.2 自然语言理解 (7)3.3.3 知识库管理 (7)3.3.4 智能推荐 (7)3.3.5 智能工单 (7)3.3.6 数据分析与报表 (7)第4章智能化客户服务场景应用 (8)4.1 常见服务场景分析 (8)4.2 在线咨询与解答 (8)4.3 客户投诉与工单处理 (8)4.4 营销与客户关系管理 (9)第5章智能语音交互解决方案 (9)5.1 智能语音识别技术 (9)5.1.1 语音信号预处理 (9)5.1.2 语音特征提取 (9)5.1.3 语音识别模型 (9)5.2 语音合成与语音交互 (9)5.2.1 语音合成技术 (9)5.2.2 语音交互技术 (9)5.3 智能语音交互在客户服务中的应用案例 (10)5.3.1 客服 (10)5.3.3 智能语音导航 (10)5.3.4 智能语音质检 (10)第6章智能客服解决方案 (10)6.1 智能客服概述 (10)6.2 客服的关键技术 (10)6.2.1 自然语言处理技术 (10)6.2.2 语音识别与合成技术 (10)6.2.3 机器学习与数据挖掘技术 (11)6.2.4 知识图谱与推理技术 (11)6.3 智能客服的应用与实践 (11)6.3.1 在线客服 (11)6.3.2 语音客服 (11)6.3.3 移动端客服 (11)6.3.4 企业内部应用 (11)6.3.5 跨界融合 (11)第7章智能知识库构建与管理 (11)7.1 知识库在智能化客户服务中的作用 (12)7.2 知识库构建方法与流程 (12)7.2.1 知识梳理与分类 (12)7.2.2 知识抽取与整合 (12)7.2.3 知识库设计与开发 (12)7.2.4 知识库测试与优化 (12)7.3 知识库管理与优化 (12)7.3.1 知识更新与维护 (13)7.3.2 知识质量控制 (13)7.3.3 用户行为分析 (13)7.3.4 智能化技术应用 (13)第8章智能化客户服务评估与优化 (13)8.1 客户服务评估指标体系 (13)8.1.1 服务响应速度:评估客户服务在接收到客户请求后的响应时间,包括首次响应时间、平均响应时间等。
基于语音分析的智能质检系统设计
基于语音分析的智能质检系统设计摘要:本文分析了目前电力客服热线质检方法的局限性,梳理问题解决主要突破口,建设了基于语音分析技术的智能质检系统,旨在借助信息技术解决客户服务热线服务过程中的短板问题,对服务质量进行有效的监督和管理,以增强客服质检的深度、广度和力度。
关键词:电力客服;语音分析;智能质检;服务质量0 引言在新兴形势下,电力客服系统已成为客户与电力行业的传递者,在促进电力行业的长足发展和树立品牌形象中有着重要的作用[1]。
作为企业与客户直接交流的窗口,电力客服的服务质量应严加监督和管理,体现“以客为尊,和谐共赢”的服务理念。
但目前现有的服务热线质检方法存在较大的局限性,落后的人工抽检手段难以对客户服务、经营体系和营销策略提出建设性的有效的指导和参考。
从传统的服务行业角度出发,电力行业应该借助新兴技术和智能系统增强对电力客服系统的质检能力,对客服工作进行升级补充,实现对客户精细化服务的全面支撑。
1 电力客服系统的质检现状目前广东电网95598客户服务热线采取19个地市局集约运营模式,对客户的需求进行受理和接待,主要涵盖客户服务和时长业务开发领域。
但由于缺乏有效的技术手段支撑,95598客户服务热线普遍存在服务质量检测失实、来电原因数据失真、客户需求缺失等短板问题。
现有的质检的局限性集中表现为以下三个方面:①范围小。
人工对录音数据进行随机抽检,使得样本基数较少,难以全面挖掘有价值的内容对服务过程进行有效诊断。
客户诉求分布分析难度较大。
②客观性弱。
随机抽检致使客户的真实意愿和重复诉求等不能客观准确地呈现。
③对突增话务的原由缺乏行之有效的分析手段。
考虑到现有的质检局限性和后续95598话务外委模式的服务质量问题,电力客服系统需引入新型的技术对质检模式进行革新,通过以语音分析为核心的技术手段,建立智能质检系统,以自动化质检方式代替人工质检方式,对客服热线系统的服务内容进行精准分析,实现100%的质检范围覆盖。
基于语音分析技术的电力客户服务质量检测与分析探究
0 引言
在通 常的客户服务 过程 当中, 如果没有语音 分析, 在服 务规 范方面就 难 以智能管理 , 大量 的信 息数据, 流失在每次 的客户服 务过程 当中, 对 于服务的信息反馈 也十分难 以获取 , 基于 以上的 原 因, 我们有理 由在现有的客户服 务系统 当中建 立, 语音分析 系 统, 来提升服 务的感知 , 信息的统计分析, 方便更好的各种信息管
Ab s t r a c t: S p e e c h a n a l y s i s t e c h n o l o g y i s t h e c o r e t e c h n o l o g y t h r o u g h v o i c e r e c o g n i t i o n v o i c e o f u n s t r u c t u r e d
4 . 2 基于语 音分析 的用户语 音分离
场景分割技术 可 自动将一个 通话录音 中的用户语音和 坐席
3 . 1 情感识别技术
利用语 音情感识 别技术 , 分 析客户代表 的情感状态及变化 , 语 音分离 出来 , 从而 方便进 行不 同侧 重、 更 有针对 性 的检 查 、 分
当情 绪 波 动 变 化 较 大 , 出现 不 耐烦 、 急躁甚至生气的时候, 可 以被 析 , 是实现 高效 语音分析应 用的重要支 撑技术 。 场景分割技 术在
语速 的检测 十分重 要, 用户 是否 能够 听 到完整 的舒服 的声
音, 影响用户对服务的感知, 业务 的办理或者咨询 。
3 . 3 情感语 音数据库和 分析
通过情感数据库建立 了一个完备 的数据库 , 不同情感 的声音 数据特征保存在数据库 当中, 随时都可以利 用这 个数 据库对语 音 的数据进行情感分析 , 不同的情绪变化 , 情绪的强度特征, 都可 以
95598电力客服智能质检系统问题语音检出方法研究
95598电力客服智能质检系统问题语音检出方法研究苏立伟; 刘振华; 陈海燕【期刊名称】《《微型电脑应用》》【年(卷),期】2019(035)008【总页数】4页(P98-100,108)【关键词】95598客户服务热线; 智能质检; 全量质检; 问题语音; 自动检出【作者】苏立伟; 刘振华; 陈海燕【作者单位】广东电网有限责任公司客户服务中心广州528000【正文语种】中文【中图分类】TP3110 引言随着电力改革发展,电力企业与客户的沟通交流越来越多,95598客户服务热线仍是电力企业与客户之间进行沟通交流使用频率最频繁的服务渠道。
尽管电力企业与客户之间的互动渠道日益增多,但相较于其他沟通方式,语音交流具有交互便捷、蕴含丰富信息等优点[1],对于客服而言,能更直接明了地了解到客户意图。
调查发现:一个具有10个坐席的呼叫中心一天的话务量是5 000通电话,话音量约为500个小时[2]。
电力企业的运营管理中,客服人员与客户的对话质量将直接影响客户的用电体验,客服人员的服务质量在电力企业的发展进程中有着至关重要的作用[3]。
绝大部分隐藏在语音文件中的价值信息未被有效挖掘。
运营商针对目前大量录音数据暂无系统化的分析、质检、运营解决方案。
如何通过智能语音分析的技术应用,实现基于智能语音分析的客服智慧运营管理解决方案, 从而有效提升智能化运营手段、强化内部管理、聚焦客户服务心声,提高客户服务满意度,有效降低客户投诉率[4]。
客服中心对通话音频进行质检,就是对95598服务热线的客服人员的话务质量进行监测与评分,通过监测客服人员的服务水平,以考核结果来定量评价客服人员的工作质量,依据公平客观的结果来评估客服中心的运行情况[5],以确保客服人员的总体服务水平,提高客户的满意度。
传统的质检方法以人工抽样质检录音,客服人员每天处理数万通电话,而质检人员对所有的通话录音只能通过随机抽样的方式进行人工测听,这种方法不仅工作量大、覆盖面窄、抽检率低,同时由于质检人员的判断具备主观性,难以有效客观地对整体服务质量进行合理评价。
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基于智能语音分析技术的质检客服
阳光保险电销中心成立于2008年,是阳光财产保险集团核心销售渠道之一。
经过五年的坚实发展,2013年的电销保费达到50亿的规模,跃居保险行业渠道销售第四位。
销售座席人数也从最初的300余人,发展到现在的5000余人,分布在北京、成都两个区域中心。
在当今市场激烈竞争的环境下,阳光保险车险电销中心获得如此高速的发展与我们的市场战略、方针的制定,以及运营支撑体系的布局密切相关。
根据我们当时的测算,如果要满足预期的增长速度,光质检这一块的人力成本就会增加上千万元。
因此在2010年时,我们开始考虑通过引入一套自动语音质检系统来控制人力成本的增加,提升运营效率。
经过一年多的考察与甄选,我们从国内外众多的厂商中选择了语音行业领先企业科大讯飞公司的语音质检系统。
该项目于2012年上线,经过两年的运行,我们不仅在质检这一块达到了预期目标,还在整体上实现了产能的提升。
一、基于智能语音分析技术的质检客服定位
一直以来质检因其工作繁重,重复性高,是各大保险公司投入人力物力相对较多的部门。
传统人工质检主要是听录音,进行合规性检查,对于大量的埋藏在海量录音中的重要
信息则无法识别、筛选,比如关于客户投诉,有多少来电是投诉服务质量,有多少是投诉产品,为什么会是这样?又如面对突然上升或下滑的业务量,决策层是否能在第一时间作出原因判断,及时提供应对策略?因此当我们了解到这套自动语音质检系统的一些具体使用功能后,我们期望在解决合规性检查的基础上,充分发挥这套系统的分析工具价值,挖掘出更多的市场信息以及座席与客户的行为信息,从而将质检职能从传统对结果的检验转化成一种对企业经营全过程
的监控并施加作用的精益化管理。
基于这样一个构想,我们对质检的职能进行了重新规划,具体来说分为以下几个模块:
?合规监听:建立完备的合规监听体系,及时发现违规风险点;
?自动质检:建立一整套模型,自动识别风险合规点,自动发现市场热点,识别和提炼销售特点;
?话述训练:通话述分享强调合规、关注客户、提高技能;
?知识库运营:不断优化知识库,为座席销售提供帮助。
根据以上定位,我们对自动语音质检系统的各项功能提出了分步骤、分阶段实现的要求,逐渐释放质检的价值作用。
二、自动质检系统的工作流程及功能实现
语音质检系统作为一个智能平台,不仅能充分替代以往人工质检的大部分工作,随着分析功能的逐步强化和成熟,
还在降低客户投诉率、提升服务及营销技巧、捕捉市场商机等方面发挥重要作用,体现更大的价值。
以下是它的工作流程和基本功能介绍:
1.工作流程
语音质检系统与原有的电销管理系统进行交互关联,将录音管理系统中的语音按选择维度输入语音分析系统,通过语音识别(包括关键词,方言的识别等)、语音优化,完成文本转换,实现关键词检索,进行分析建模、评分。
语音质检系统工作流程如图1所示。
2.功能介绍:
(1)关键词检索:
质检座席可以根据关键词及关键词组合检索查看和业务相关的通话信息,方便快速分析数据。
(2)热点排名:
系统自动给出排名TOP10的关键词及其变化走势,便于了解客户一段时间内的关注热点。
(3)建模分析:
建模分析是智能语音分析系统中的一项关键性应用,系统通过对语音数据的深度分析可建立与运营、销售相关的业务模型,为管理及销售部门提供决策依据,从而形成精准的策略和方案。
系统在建模过程中通过业务人员对业务的理解和规则
的梳理,可自定义分析模型。
例如,通过建立分析模型(不满意|投诉|态度不好|服务差),对通话内容中的客户不满行为或情绪进行监测,找出客户投诉倾向,进行投诉预警分析。
系统可以根据在语言、语音指标上的客户不满意、座席违规数量从时间的维度进行分析,了解在一定的时间周期内热线整体服务品质的变化情况。
结合业务类型和座席班组的投诉预警分布情况,进行针对性的业务策略调整和外呼回访,提高客户满意度。
目前语音质检系统实现合规监控模型、销售行为监控模型以及地域特征的监控模型等,主要是基于对文本的分析,后期我们希望能实现一些商业智能方面的分析任务,比如未成交单的原因分析等。
此外,我们希望它能加强对方言的识别率,从而帮助我们进行一些深入的专题研究,比如通过针对一些销售业绩特别好的录音区域的比对、分析,挖掘出这些通话的共性,总结出针对某一销售情境的最能导致成交的话述或服务规范,这些是未来我们要在这个项目上实现的目标。
今年,我们希望这套系统可以实现对服务态度、服务礼仪等标准化项目的质检,将服务态度、服务礼仪纳入考核,从而使呼叫中心的服务水平在整体上得以大幅度提升,给用户带来更好的体验度。
三、质检客服的价值贡献
最后,我们再回到质检客服职能这个主题,前文我们描述过它的定位,这个定位实际是对传统质检职能的颠覆和创新。
一方面,从职能上来说,早期质检的主要作用是合规和风险管理,而现在,我们希望质检在促进销售等方面有更大的贡献。
质检人员听了那么多录音,应该有能力更好地总结、提炼,形成知识,通过分享进行知识的传播。
为此,我们组织开展了各类培训和辅导,明确提出“帮助座席少犯错误、帮助座席尽快成长”的要求。
今年我们尤其要在标准话述、销售服务礼仪规范等方面加大推进力度,更好的关注客户、关注客户体验将成为我们销售的基本准则。
为此,我们寄期望自动质检能够成为重要的分析辅助工具。
另一方面,从质检人员自身的职业发展来看,我们希望通过自动质检的应用,使那些有想法、有要求的优秀人才,能够从传统的合规监听中解放出来,从事一些更具价值、更具挑战性的工作。
为此,我们在对质检和客服部门的规划中已经作了充分考虑,在合规监听、话述训练辅导、知识库运营、自动质检分析建模、客户回访、客户投诉处理等多个业务领域明确了职责要求,打开了职业发展通道。
在提升质检座席能力的过程中,我们非常重视知识、经验的积累,把个人能力提炼转化成组织能力,更好地为整体业务推进贡献价值。
总体上,我们期待后期通过对语音分析项目的实施,充分挖掘和释放质检客服的价值潜力,为市场营销,行业发展做出更大的贡献。