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浅谈人工智能在呼叫中心行业的应用—什么是产品中心

来源:本站 作者: 发表于:2020-05-18 05:25:06  点击:6975
  浅谈人工智能在呼叫中心行业的应用—什么是产品中心熟悉呼叫中心的人都知道,其实呼叫中心业务场景是随着技术的变革一直在丰富和完善着的

  浅谈人工智能在呼叫中心行业的应用—什么是产品中心熟悉呼叫中心的人都知道,其实呼叫中心业务场景是随着技术的变革一直在丰富和完善着的。从最初的单纯解决客户咨询、投诉问题人工热线外呼,到预览式外呼,再到电话销售、金融贷款、催收的预测式外呼和自动外呼(这也是现在经常困扰大家的电话骚扰)。其实你可以发现一直是技术在推动着呼叫中心业务场景的变化,反过来客户业务的痛点也促进技术的发展迭代。

  我们曾经做过一个测试,针对某银行的同一个项目中的同一个业务,相比于传统的按键式IVR,这种智能IVR和智能知识库的组合能节省客户43秒,这种效率不得不说是非常可观的。这里出来说明一下,智能知识库和传统知识库的差别,主要是表现在智能知识库能根据大数据算法,按照你设定的规则,进行阶段性重点关键问题的智能排序,和报表生成,有助于企业实时关注客户痛点和关注点的变化,并采取针对性的措施。

  人工智能技术很好的解决了这个问题,可以说是给话务质检带来质的变化。具体的逻辑如下:我们通过ASR技术实现话务服务的全量录音转文本,转换成文本后依据大数据进行关键核心词匹配(事前可在大数据关键字抓取模型中输入服务禁忌用于或者易出错知识点),最后完成全通话服务量文本的关键字标红和统计,这样就能清楚的知道整个运营现场的话务服务质量统计和趋势,同样也试用于单个业务员所有话务服务质量分析。

  其实这中间还有一个好玩的东西,给大家分享一下。现在的呼叫中心在做全量质检的时候,其实可以往全面一点考虑,做好客服人员和客户的双质检(有个专业词语叫音轨分离,意思是可分别对通话双方进行分轨道录音,双方之间基本不存在影响),这么做的一个好处是,你可以把客户的全部录音进行文本转写,这样你就能很好的统计和分析,客户的具体需求和投诉点,并总结出相关规律,协助业务的开展和投诉的解决发展战略规划

  举个真实的例子,有个客户最近一段时间出现大量用户投诉,如果他要运用原来的方法进行处理,耗时耗力。这个时候,我们了解到它的这个烦劳,我们帮助它用全量的音轨分离转写问题技术,在1个小时之内,确认了问题所在,原来它在部分区域的促销政策和在广告宣传中的折扣不一致,导致客户不满投诉,最后经他们内部核查,原因是经销商的个人所为,最终它很好的解决了这个问题。

  作为呼叫中心产品经理,这两块正好也都有涉及。有一些问题工作中遇到的实际问题想请教下,第一个里面智能语音导航,现在落地的大部分是节省IVR导航菜单深度的作用,或者在一些垂直领域支持场景多轮。对于导航深度,也就类似查话费等查询诉求有较大价值,如果原IVR菜单本来就扁平,智能导航意义完全不大。第二个智能质检,目前呼叫中心基本都是使用抽检的形式,通过智能质检期望可以达到全量质检。但是现在语音转写的效果在方言、口音等影响下对于质检效果影响特别大,不知道这块你有什么较好的解决方法?

  对呼叫系统只有简单的了解,理论上来讲智能IVR和智能知识库的组合将会给用户带来极大便利,然而目前市面上主流还是按键式IVR,想咨询一下,目前智能IVR应用较少的原因是因为技术不够成熟导致实际应用并不如各家宣传的效果好,还是成本过高导致企业不愿意投入,或者说目前正处于技术更新换代节点各公司正在部署新呼叫系统呢

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