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語義分析系統功能及價值 語義分析系統

小知識語義分析系統

加強新一代人工智能應用 ， 已成為提高銀行業客戶服務智能化水平和數字化運營能力 ， 提升客戶服務軟實力的重要著力點 。 引入人工智能基礎科技 ， 尤其是新興語音轉譯技術和語義分析技術（以下統稱：語音語義分析技術） ， 對提高銀行業客戶服務能力具有必要性和可行性 ， 在提高客戶服務水平 ， 優化客戶服務渠道 ， 改善客戶結構 ， 滿足多層次、多類型客戶服務需求等方面 ， 均具有積極的現實意義 。
語音語義分析技術內涵及功能【語義分析系統功能及價值 語義分析系統】語音語義分析技術作為人工智能基礎科技在客戶服務領域的重要應用 ， 是基于自動語音識別技術（ASR）、在線語音合成技術（TTS）和自然語言處理技術（NLP）的組合使用 ， 將深度學習技術與客戶服務相結合 ， 構建新型智能客戶服務場景 。 語音語義分析技術的整合應用 ， 主要功能在于可有效模擬自然人“聽、思考、說”的能力 ， 通過機器人仿真服務的方式 ， 為客戶提供標準化程度高、穩定性好、全天持續在線的高質量、高效率客戶服務 ， 實現替代標準化人工服務的目標 。
語音語義分析技術在客服部門中的應用價值1.整合客戶服務數據資源 。 當前 ， 客戶服務過程中 ， 具有較多以音頻或視頻方式存儲的“非結構化”（非文字）的客戶服務數據 ， 具有較高的分析、使用價值 ， 亟需引入語音語義分析技術將音視頻轉化為文字形式等“結構化”數據予以存儲、分析、高效檢索 ， 以實現整合客戶服務數據資源 ， 為客戶服務部門調優客戶服務流程、挖掘客戶服務價值等 ， 提供科技支撐 。
2.降低客戶服務人工成本 。 語音語義分析技術 ， 可較好地對客戶服務過程中標準化服務流程以模擬“自然人”服務的方式向客戶提供服務 ， 滿足對客戶服務的區格、分流 ， 降低客戶服務人工成本 ， 引導客戶人工服務聚焦于更具有服務價值的非標準化業務 ， 以實現提升總體客戶服務價值 。 近年來具有代表性的服務模式 ， 如智能語音導航、智能外呼業務 ， 均是基于語音語義分析技術 ， 有效降低客戶服務人工成本、提升客戶人工服務價值的實際應用 。
3.防控客戶服務操作風險 。 隨著銀行服務半徑的延伸 ， 伴隨著客戶服務品類增多和服務要求的提升 ， 加強服務人員培訓、引導 ， 通過語音語義分析技術整合應用中標準化數據資源（文字、數字）的分析、應用 ， 形成新形式的質量管控技術 ， 可成為有效防控客戶服務操作風險、減少客戶服務差錯的有效手段 ， 將有助于提高客戶服務水平、服務質量和客戶服務滿意度 。
語音語義分析技術在客戶服務中應用的主要方面當前 ， 語音語義分析技術在銀行業客戶服務中 ， 主要應用在自助服務引導、人工服務分流（智能語音問答應用） ， 服務質量監督（智能文字質檢應用）等方面 。
1.智能語音問答 。 智能語音問答主要應用語音語義分析技術 ， 在語音人工服務中嵌入智能語音問答 ， 構造的“語音機器人” ， 模擬“自然人”語音與客戶通過語音交互服務需求 。 技術層面主要應用ASR、TTS和NLP技術 ， 其中ASR技術主要實現自然語音采樣轉寫文字 ， TTS主要實現將文字通過技術方式合成為自然語音 ， NLP作為ASR、TTS技術應用的橋梁 ， 對采樣的自然語音理解、分析及再合成 ， 可有效滿足客戶服務過程中就各種客戶口語化咨詢 ， 準確識別出其意圖 ， 并給出準確的應答 。 系統平臺由“基礎支撐”、“能力引擎”、“服務入口接入”三部分核心模塊組成 ， 實現全場景聲音識別和輸出服務 ， 音頻資料全部私有化部署在行內 ， 保證安全可控 。
通過對福建省內農信客戶人工服務受理情況分析 ， 客戶常規問題 ， 如咨詢賬戶開戶流程、貸款業務政策等咨詢、解答類服務約占人工服務總量的50-60% 。 此部分服務均可提煉、總結共性問題 ， 形成標準化的應答話術（一問一答） ， 將文字轉化為自然語言 ， 向客戶提供智能語音應答服務 。 從應用實效看（見圖1） ， 客戶服務接通率（服務水平評價主要指標）隨著智能語音問答服務在總服務中的占比 ， 呈現正相關關系 ， 可見智能語音問答“語音機器人”可有效實現分流人工進線用戶、減少客戶等待服務時長、降低人工客服運營成本的工作目標 。

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