随着互联网、大数据等技术手段的应用与于普及，我们真正进入了大数据分析时代。但同时，对呼叫中心的能力也提出了更高的要求，我们是否已经准备好了呢？ 据IDG的最新报告，目前百分之九十的数据分析都是非结构化数据，呼叫中心语音数据体量巨大，是典型的非结构化大数据。这些数据内含客户身份信息、偏好选择、服务投诉、业务咨询等重要信息，是金融企业优化服务质量、提高运营效率，进行营销决策和产品服务设计的重要参考，在大数据时代，语音数据变为一种重要业务资产。然而在传统技术条件下，语音数据保存困难，应用成本高，更难谈及进一步挖掘利用。 质检难度大 困局重重 目前，大多数呼叫中心质检都是通过人工抽查的方式进行，该种质检方法效率低且缺乏统一的质检标准，在很大程度上制约了质检工作在量和质量的突破。另外传统的呼叫中心质检多半停留在质检结果上，却没有找到出现此种质检结果的源头，譬如导致此种质检结果的坐席近期的心理动态，可见目前企业遭受的质检难度瓶颈不仅在于对质检结果获取、质检结果处理无从下手方面，对于导致质检结果的原因同样不知所措！ 面向金融行业客户推出的语音大数据分析平台，依托先进的大数据平台技术，采用语音识别技术对金融机构海量语音内容进行分析识别，以较高的准确率还原出每段录音的具体内容，并通过关键词输入实现快速检索，通过语义分析和情绪分析技术，实现语音全覆盖自动质检；通过对大量通话记录和内容进行识别、统计、分析，可在最短时间内了解不同业务的话务结构，定位导致客户投诉、流失、话务异常等问题原因、并预测业务热点趋势，发现潜在客户，利用数据为业务全流程带来新的活力。 呼叫中心自身价值望提升 对于企业来说，呼叫中心不管是作为成本中心还是利润中心，其都是企业对外交流的巨大窗口，呼叫中心若想提升自身部门的话语权，就应该最大程度发挥企业和客户之间交流的价值，将客户反馈的问题结合公司业务，整合出有效的工作报告向相关职能部门反馈。 通过使用语音大数据分析，企业提高了在呼叫服务中心在语音转换、存储、调听和质检方面的效率，在呼叫中心服务管理、电话营销业务管理、人力资源管理和工作质量把控上有效提高了便捷度。同时，语音大数据分析作为一种大数据分析产品，可以为金融企业提供一定的业务统计和分析。 大数据营销迫在眉睫却无从下手 非结构数据主要集中在用户的性格、为人处事的方法等不留存在数据库中的数据，呼叫中心在发挥职能作用时，产生了大量非结构化语音文件，这些作为企业巨大的大数据宝库，如果运用有当，便可以为公司带来巨大的价值。 大数据分析系统融合大数据、语音处理和商业智能技术的语音大数据分析，可帮助客户提升语音存管效率、降低呼叫中心运营成本、优化服务质量，，并且在商业价值角度，帮助客户了解其用户服务体验，进而挖掘出更多业务参考信息，为客户业务决策提供重要筹码。