隨著各行業(yè)市場競爭日益激烈，維護(hù)存量客戶，減少用戶流失是每家企業(yè)的呼叫中心不得不肩負(fù)起的責(zé)任。然而，傳統(tǒng)呼叫中心在面對海量客服通話錄音時，只能抽檢，監(jiān)管力度十分有限。蘊(yùn)含在客戶咨詢、投訴電話中的一手市場反饋信息，也無法得到有效地利用。

靈云智能質(zhì)檢系統(tǒng)的出現(xiàn)，成功化解了這個困境：

某世界500強(qiáng)企業(yè)自與捷通華聲合作，搭建靈云智能語音分析系統(tǒng)以來，直接節(jié)省成本億元以上，客戶投訴率連續(xù)3年控制在閥值以下。

靈云智能質(zhì)檢系統(tǒng)面世以來，幫助各行業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)了呼叫中心通話內(nèi)容的100%全量質(zhì)檢，通過對語音內(nèi)容的挖掘和分析，向企業(yè)提供“客戶投訴量、投訴內(nèi)容、客戶畫像、業(yè)務(wù)熱點(diǎn)、輿情分析等”全方位的數(shù)據(jù)支撐。這一切都源于采用了業(yè)內(nèi)領(lǐng)先領(lǐng)先大數(shù)據(jù)分析算法的靈云文本分析技術(shù)-Text Analysis(TA)。

TA如何實(shí)現(xiàn)通話內(nèi)容100%全面質(zhì)檢

靈云文本分析的“標(biāo)準(zhǔn)話術(shù)檢查”、“規(guī)則質(zhì)檢”以及“情感分析”功能，讓呼叫中心能夠全面了解坐席人員是否按照規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)話術(shù)進(jìn)行表達(dá)，是否說出了違禁詞匯，還可以通過檢測致電客戶的情緒狀態(tài)來判斷坐席人員是否合格。

①標(biāo)準(zhǔn)話術(shù)檢測

利用模板匹配的方法，可以根據(jù)預(yù)先給定的標(biāo)準(zhǔn)話術(shù)集和相應(yīng)的閾值集，分析檢查坐席通話文本對標(biāo)準(zhǔn)話術(shù)集中話術(shù)的覆蓋情況。將坐席通話自動劃分到通過標(biāo)準(zhǔn)話術(shù)檢查的合格通話集，或者未通過標(biāo)準(zhǔn)話術(shù)檢查的不合格通話集，能夠更好的實(shí)現(xiàn)對坐席服務(wù)質(zhì)量的精準(zhǔn)監(jiān)測和全面評估。

②規(guī)則質(zhì)檢

規(guī)則質(zhì)檢提供了一套從詞表到短語、從短語到腳本三個層級定義的文本匹配規(guī)則集，用于判斷通話文本數(shù)據(jù)對相應(yīng)規(guī)則集的命中情況，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)通話敏感信息監(jiān)控、客服禁忌語監(jiān)控等。該能力方便客戶對坐席通話內(nèi)容中一些容易流失用戶的用語或其他特定內(nèi)容的監(jiān)控。

③情感分析

情感分析主要用于對一句話或者一段話進(jìn)行情感極性的判定。通過深度學(xué)習(xí)、字向量和近大量標(biāo)注的評論性語句進(jìn)行建模訓(xùn)練，得到了針對評價性內(nèi)容的正負(fù)兩極情感分析模型?？紤]到有些人在表達(dá)負(fù)面情緒時，并無明顯聲音特征差異，該模型彌補(bǔ)了一些智能質(zhì)檢分析系統(tǒng)僅能通過“語速”、“音量”、“沉默時長”等信息判斷帶來的誤差。

TA如何從錄音中挖掘信息

靈云文本分析的“文本分類”、“關(guān)鍵詞提取”、“詞語義挖掘”以及“用戶特征提取”等功能，讓靈云智能語音質(zhì)檢有能力提供業(yè)務(wù)熱點(diǎn)、重復(fù)來電、客戶畫像和輿情分析等維度的數(shù)據(jù)分析和結(jié)果呈現(xiàn)，幫助呼叫中心從海量非結(jié)構(gòu)化的通話錄音中提取出具有市場價值和指導(dǎo)意義的信息。

①文本分類

該能力可以將已經(jīng)通話內(nèi)容而未知通話類別的將已知通話內(nèi)容而未知通話類別的通話自動劃分到預(yù)設(shè)好的通話類別中(投訴、業(yè)務(wù)A咨詢、業(yè)務(wù)B咨詢···)，從而極大的節(jié)省人工標(biāo)注通話類別的工作量。根據(jù)通話類別，系統(tǒng)還可以進(jìn)一步分析投訴及競爭對手提起次數(shù)等信息來把握輿情。

②關(guān)鍵詞提取

關(guān)鍵詞提取功能通過先將文本進(jìn)行分詞，然后計(jì)算每個詞出現(xiàn)的概率與通用的語言模型進(jìn)行比較，提取出文中高頻出現(xiàn)的而不是通用模型中常出現(xiàn)的日常用語的關(guān)鍵詞。該功能可以幫助呼叫中心快速把握近期投訴的主要矛盾點(diǎn)和客戶主要提及競爭對手時提及的相關(guān)信息。

③文本新詞發(fā)現(xiàn)

文本新詞發(fā)現(xiàn)應(yīng)用于從大量原始語料中提取可能存在的詞，從而極大的節(jié)省人工提取詞表的工作量。例如每年網(wǎng)絡(luò)上出現(xiàn)的大量新近創(chuàng)建的詞語，又或者有些業(yè)務(wù)相關(guān)的關(guān)鍵詞在系統(tǒng)建立初期被忽視了，這些詞語在之前是不存在的，人工獲取工作量很大，使用新詞發(fā)現(xiàn)功能可以快速完成對新詞的提取。

④用戶特征提取

用戶特征提取功能利用編寫正則表達(dá)式和關(guān)鍵詞檢索方式，結(jié)合上下文出現(xiàn)的關(guān)鍵詞以及特定詞語，實(shí)現(xiàn)對通話的中提及的年齡、性別、身份證號等用戶信息進(jìn)行識別和提取。如此，呼叫中心能夠?qū)ψ稍冇脩舻娜后w信息實(shí)現(xiàn)多維度的清晰認(rèn)知。

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