中科信利智能语音分解处理方案通过将智能语音技术应用于呼叫中心系统,将非结构化的语音数据转换为可检索、可分解的结构化拷贝数据,从而更有效地分解客户服务语音数据中的交互式拷贝。 包括自动顾客服务质量检查和语音数据挖掘两个方向。
利用自动语音呼叫质检可以改善运营商客户满意度,降低运营风险利用语音数据挖掘,实现客户行为解体、业务热点拆解、价值新闻挖掘,帮助公司发现新的增长点 从而使公司的呼叫中心可以从简单的呼叫中心和价格中心提供增值服务、营销价值中心和利润中心。
核心技术
语音识别:可以自动将连续的语音拷贝转换为拷贝,并通过其他业务功能加以解决。
关键字检索:在连续语音流中,自动检测客户在意的关键字、敏感词,可用于系统合规质量检查、业务统计等功能。
场景分割:区分座位和顾客的声音,分别给出座位声音和顾客声音的时间段,并给出作用评价。
静音检测:自动检测静音发生的时间段,可以给出各静音段开始时的位置。
情绪分解:在连续的语音流中,实现说话者情绪波动的识别
快嘴分解:能够自动检测说话者快嘴的变化。
声纹识别:根据语音中的声纹特征,自动评价说话者的身份
个性的商业功能
合规检测、业务统计分类、投诉热点拆解、业务热点拆解、民意调查拆解、营销机会挖掘、
典型的APP :
中科信利与中金数据企业合作开发的语音大数据观察系统,于1000年5月在广发银行上线,支持1000多个座位规模的客服语音数据的分解。 实现了顾客服务语音数据的全面质量检测,实现了顾客行为的预判断和运营数据的自动分解。
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