智能质检功能开发及应用浅析

度言软件首席科学家Charles Lu, Ph.D.

Charles Lu,Ph.D.毕业于上海交通大学，随后赴美留学。1994年毕业于美国缅因大学，获博士学位，随后进入计算机行业，从事数据建模及可靠性方向研究。在美国先后就职于Boston地区Nuance（SIRI语音识别，全球领先的语音识别、自然语义处理公司）担任项目经理，负责公司产品整合，在与IBM、Microsoft等关键合作项目中承担重要角色；2006年加入北美最大的呼叫中心服务商WEST CORP；2010年加入微策略（NASDAQ:MSTR)，随后加入Genesys呼叫中心（全球联络中心领导者），带领团队完成多项攻关项目,做出了有力贡献。

如何更好地倾听客户的声音对大多数现代的联络中心来说是一个挑战。许多不同的技术用于确定和评估客户交互的质量，例如通话时间、断开率或响应时间。

语音分析在这里起着重要的作用。使用语音分析，可以从非结构化数据中自动识别和提取相关信息进行分析。语音分析技术提供了重要的功能，如语音索引、情绪检测、说话者识别、查询引擎、搜索引擎、分析和统计、仪表板和报告，这些功能可为客户提供实时分析以便即时决策。

许多企业正在采用语音分析技术来增强其业务流程，以不断提高客户满意度。语音分析是联系中心发展最快的技术之一。在过去的几年中，语音分析的实施已经变得司空见惯，在未来，我们预计这一趋势将会加速。

呼叫中心的语音分析技术包括以下几个范畴：

语音索引—通过将整个对话转换为一串音素(语音的基本单位)，语音索引技术可以立即识别预定义的单词列表或允许自由文本搜索。

语音到文本转录（STT）—这种方法将整个音频交换转换为标准文本，促进更深层次的数据挖掘。通过在许多记录和渠道中独立识别模式，STT技术可帮助用户找到客户交互中的根本原因和趋势主题

说话人分离—说话人分离使用复杂的声学算法将单个音频通道上的两个说话人分离为两个虚拟通道，允许对其语音进行独立分析。

情感检测—通过分析客户的声音，了解其音调或音调的变化，从而判断客户的情绪状态。

语音覆盖分析—突出显示客户和座席同时通话的时刻，这是客户不满意的指示器。然而，当他们两个都不说话时，就是时候要关注座席的知识缺失了。

企业的外呼业务面对不断收紧的监管需要更准确的风险管理，语音分析技术成为外呼解决方案不可或缺的工具。度言软件应用最先进的语音分析技术，助力企业提高效率同时满足合规性。

通过呼叫中心质检对整体客服人员的服务进行评估检查，从而起到维持整体企业服务的水平，同时在维持的基准之上提升服务质量。

度言智能云联络平台不仅可以应用于金融、保险、通信等行业中呼叫中心，还能为电商、教育、快递等行业大体量的呼叫中心提供质检服务。满足企业呼叫中心根据语音信息进行客服工作满意度质检分析，也可以根据业务需求挖掘数据信息，来制定和优化业务要求。

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