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語義分析系統功能及價值 語義分析系統( 二 )

小知識語義分析系統


語義分析系統功能及價值 語義分析系統

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圖1 智能語音問答服務率與服務接通率比較圖
2.智能（文字）質檢 。 智能（文字）質檢也是語音語義分析技術在客戶服務中的重要應用 ， 技術層面主要應用NLP和ASR技術 ， NLP將客戶服務過程中的自然語音解析、理解 ， ASR技術對經NLP解析后的語音轉寫為文字 ， 同步在系統平臺配置“關鍵詞、關鍵語句”檢索模型 ， 由系統對照“關鍵詞、關鍵語句”匹配、檢索文字信息 ， 實現智能質檢 。 系統主要功能模塊、部署均可復用智能語音應答平臺 。
經對福建省內農信客戶服務質檢業務分析(見表1) ， 智能（文字）質檢的應用改變了傳統客戶服務質量管控主要通過人工監聽模式發揮作用、人力成本消耗大、監聽效率有限（平均單通話務錄音質檢耗時6.5分鐘）的窘狀 ， “錄音監聽”模式優化為“文字質檢”模式后 ， 客服代表單通話務錄音質檢耗時下降60% ， 即縮短至2.5分鐘 ， 有效提升了客戶服務質量管控水平 ， 達到降本增效的應用目的 。
表 1? 智能質檢應用成效比較表

語義分析系統功能及價值 語義分析系統

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語音語義分析技術應用實施路徑語音語義分析技術在銀行業客戶服務中的深度應用 ， 應基于“有效應用、逐步推進 ， 注重協同”的工作思路 ， 結合實際情況 ， 分階段、分步驟予以實施 ， 以提升客戶服務全渠道協同服務及管控能力 。
1.實施目標 。 充分應用語音語義分析技術 ， 提升客戶（特別是具有互聯網特質的青年客戶）群體的服務能力 ， 以提高客戶服務體驗為重心 ， 提升客戶服務智能化應用和數字化運營水平；重點加強智能語音問答、智能質檢等領域的客戶服務場景構建和應用 。
2.實施要點 。 應用“智能語音問答”技術 ， 提升客戶智能化服務水平 ， 提高標準化服務的人工服務替代率 ， 降低客服人工服務成本 ， 為分流人工服務業務量、業務壓力起到促進作用；應用“智能質檢”技術增強客戶服務“事中、事后”操作風險防控 ， 提升客戶服務質檢監督能力 ， 提升質檢效能和質檢問題反饋效率 ， 體現數字化運營能力優勢 。
3.實施策略和路徑 。 結合實施目標和實施要點及科技實施能力 ， 采用逐步推進、分階段實施策略 ， 推動客服服務智能化應用和數字化運營能力升級 。
第一階段：推動“大自助+小人工”的服務架構形成 。 銀行客戶服務管理部門可依據自身業務發展實際情況和客戶結構特征 ， 找準重點 ， 通過引入語音語義分析技術 ， 完善基本服務流程和服務渠道 ， 逐步擴大智能語音問答服務范圍 ， 調整客戶服務進線習慣和服務依賴 ， 減少人工服務范圍 ， 形成“大自助+小人工”的服務架構 ， 提升客戶服務運營效能 。
第二階段：著力構建良好客戶服務生態 。 持續發揮語音語義分析技術優勢 ， 豐富服務功能和質量管控 ， 著力搭建“渠道協同、人機協同”工作機制 。 一方面 ， 強化智能語音問答基礎服務 ， 實現“自然人”模擬服務與人工客服的無縫對接 ， 提升對傳統客服人工渠道的替代能力；另一方面 ， 在服務中結合智能質檢規則設置、模型教育、自動自檢、人工復檢、數據分析等智能質檢核心及延伸功能 ， 提高服務過程中的問題檢查、發現、確認、改善、跟蹤等環節的工作效能 ， 實現服務質量的閉環管理 ， 并以此達到將智能語音問答服務、智能質檢管控有機結合 ， 構建客戶服務良好生態 。

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