人工智能驱动的语音分析是一种使用自然语言处理和机器学习技术的语音识别软件。借助呼叫中心的语音分析，您可以将实时语音转换为文本。之后，程序会评估此文本以揭示有关客户需求、偏好和情绪的详细信息。
在联络中心，语音分析工具有助于：
- 分析语音记录。
- 为代理商提供反馈。
- 改善客户体验。
- 增加销量。
人工智能驱动的语音分析与传统语音分析有何不同？联络中心和企业能从中获得哪些好处？在本文中找到答案。
传统语音分析
驱动语音分析
方法和技术
基于规则的方法和技术
机器学习和神经网络
词汇
使用预定义的规则和词汇
使用先进的机器学习技术
统计方法
简单统计方法
可以使用神经语言编程（NLP）
使用先进的NLP技术
准确性和灵活性
准确性有限
分析的准确性取决于手动创建的规则和词汇的质量
高准确性
大数据集可以自我学习，从而获得高准确性
高灵活性
从各种数据中学习，因此容易适应新的语言结构
低灵活性
难以适应行业术语、新语言结构、新变化的术语和方言
数据量和处理速度
处理能力有限
常常，可以同时处理的数据量和分析速度有限
可扩展性
实时处理大量数据
自动化
可以自动运行，无需涉及代理
劳动力和资源
劳动密集型
建立和维护字典和标准需要大量的工作
自动学习
在能够自行运行之前，需要大量的计算机能力进行训练
手动配置
首次训练后，需要较少的手动设置和更新
低运营成本
需要手动配置和更新以保持最新状态
人工智能驱动的语音分析的关键组成部分
以下是人工智能驱动的常见技术列表。它们被用于优化和提高联络中心及其运行的应用程序的性能：
人工智能是计算机技术的一个分支，它通过模拟与智能生物相关的行为来开发计算机程序来解决复杂问题。人工智能能够推理、学习、解决问题和自我纠正。
机器学习是人工智能的一个分支，它通过经验而不是额外的编程来教导计算机。它是一种数据分析方法，无需编程，即可在数据中发现模式并使用统计算法预测未来事件。
自然语言处理使计算机能够理解口头或书面语言。它可以分析语法和语义。这对于确定含义和提出合适的答案很有帮助。
例如，它可以处理向智能虚拟操作员、工作人员使用的虚拟助理或语音菜单发出的口头命令。情绪分析是这项技术的另一个应用。更先进的自然语言处理可以“学习”考虑上下文并解读讽刺、幽默和各种不同的人类情感。
自然语言处理的一部分，称为自然语言理解，使计算机能够理解书面或口头语言。 可以使用它检查句子的语法结构、句法和语义。 这有助于解读含义并创建合适的答案。
预测分析使用机器学习、数据挖掘和统计分析技术来分析数据并识别关系、模式和趋势。人们可以使用此类数据创建预测模型。它预测某件事发生的可能性、做某事的倾向及其可能产生的后果。
语音分析在联络中心如何发挥作用？
语音分析软件收集并检查与客户对话的数据。可以使用收集的数据创建电话对话记录、仪表板和报告。
代理效率、客户满意度、呼叫量和其他指标均通过仪表板实时显示给联络中心管理层。通话记录是用于培训和服务质量控制的文本格式的对话记录。
语音分析通常分以下几个阶段进行：
#1 互动记录
需要分析的对话记录。
#2 分离对话者的音轨
它能让你更清楚地找出问题。例如，如果经理和客户之间的对话有交叉，那么其中一个对话者就会打断另一个对话者。
#3 将语音转换为文本
此步骤有助于获得可用于后续研究的对话的文本版本。
#4 文字记录
对生成的文本应用不同的文本处理技术进行检查。这些技术包括查找标签和主题、标记单词和短语以及评估文本的语气。该程序还处理术语、对话和讨论。
5.数据分类
按术语、主题、情绪基调或其他参数。
6. 数据可视化
通过图表、图形、热图和其他视觉效果。该程序将清楚地显示所取得的成果。
7、数据分析
在此阶段，我们会做出判断、发现趋势、强调重要发现并解释数据。
该系统允许您记录通话并创建详细、完整的报告，这将使您能够识别工作中的错误并找到额外的增长点。这些信息将有助于开发项目，并通过正确选择促销工具和节省预算来增加平均账单。
人工智能驱动的语音分析如何帮助企业？
根据公司规模、行业、联络中心规模和其他因素，语音分析的不同优势将凸显出来。普遍的优势如下：
增加已验证呼叫的数量
呼叫中心的质量控制团队每月平均检查两到四个接线员电话。企业可以通过语音分析快速验证高达 100% 的电话。
KPI 履行情况跟踪
可以使用语音分析来分析各种交互指标：
- 请求升级率
- 脚本外的行为
- 客户满意度
- 平均呼叫处理时间等。
语音分析工具能够准确找出代理质量得分落后的领域。随后，它提供有用的数据来提高生产力。
即时反馈
主管可以更快地为座席提供个性化反馈，并提供更快的分析和 100% 的呼叫覆盖率。许多联络中心已开始实施 AI 助手，为座席提供实时建议。
提高运营效率
语音分析减少了验证过程的时间。借助语音分析，联络中心可以处理大量呼叫并提高运营效率。
语音转文字和文字转语音的语音助手为客户提供了大规模客户自助服务功能，帮助客户解决常见查询问题。这样一来，客服人员就可以腾出资源来处理更复杂的场景。
个性化学习
管理人员和员工发展团队可以制定个性化的座席培训计划。由于每个座席的通话表现和属性都经过预先评估，因此这是可行的。
更高的客户服务质量
语音分析可以深入了解消费者的需求。团队可以通过情绪分析找到令人满意的客户体验的要素。或者找出负面客户体验的指标来影响客户体验和生命周期。
问题识别和管理
通过语音分析可以找到消费者互动中使用的单词和短语。问题呼叫信息可以通过电子邮件或即时通讯工具立即发送给主管。经理们能够通过通知及时解决棘手的问题。之后，他们使用报告和仪表板来评估决策的有效性。
客户情绪分析
语音分析可以通过考虑语音特征（例如音量和音调）来确定说话者在特定时刻的情绪。联络中心可以使用这些信息来确定客户对企业的总体看法。
使用基于人工智能的语音分析时您会遇到哪些困难？
数据隐私和安全
联络中心处理大量个人和财务信息。存在数据泄露、未经授权访问和滥用客户信息的风险，这可能导致监管处罚和客户信任的丧失。
如何解决：
联络中心需要制定强有力的数据安全程序。具体如下：
- 数据加密
- 严格的访问控制
- 定期安全审计等
它有助于识别和解决漏洞。此外，您还可以采用具有内置安全功能的解决方案。
实施成本
基于人工智能的语音分析实施可能需要大量的财务支出。这些成本包括以下内容：
- 购买软件
- 将新系统与现有基础设施集成
- 培训人员
- 持续维护和支持
如何解决：
联络中心应从投资回报率分析开始。他们应该预测可能的成本削减和收入增加。分阶段实施修改有助于分摊成本。这在短期内减轻了财务负担。您还可以实施基于云的解决方案——这可以降低前期费用，因为这些通常是现收现付的。
技术复杂性
部署先进的人工智能技术并将其与现有系统集成在技术上要求很高，并且需要专业知识。
如何解决：
通过与经验丰富、业绩良好的供应商合作，可以降低实施的复杂性。这些供应商可以提供端到端服务，包括集成、培训和持续支持。
最后
统计数据显示，日常工作几乎占据了联络中心代理工作时间的一半。引入现代语音分析服务可显著优化流程，并让您获得分析数据。基于这些数据，您可以制定公司进一步发展的战略，改善与客户的关系，培养他们的忠诚度。
