为了最大限度地利用数据，组织需要能够从每次会话中捕获和利用数据，而不仅仅是在孤立的部门中。

　　然而，尽管有潜在的改变游戏规则的能力，可以从大规模的音频数据分析中提取丰富的见解，但许多企业无法捕获并充分利用每天在其业务中流动的大量语音、视频和结构化/非结构化数据。因此，他们同样无法利用有价值的人工智能驱动的见解来帮助优化CX、提高销售业绩、增强法规遵从性，并通过自动化提高流程效率。

　　大多数情况下，公司都会受到封闭在专有系统中的数据的阻碍，传统的现有公司通常会收取费用以批量导出通话记录。再加上缺乏实时记录流，无法访问AIready未压缩的语音数据，结果是无法及时访问低质量的记录，从而影响转录的准确性。反过来，这种情况又导致了低于标准的分析。最终的影响是未能充分优化会话式人工智能的投资回报率和扼杀敏捷创新。

　　克服障碍，大规模提供语音和视频分析

　　好消息是，有一些方法可以克服整个企业使用媒体的问题，以满足对准确、实时数据的需求，从而促进客户分析并增强竞争优势。

　　为了最大限度地利用数据，企业应该寻找一个能够捕捉到发生的每一次会话的通话记录供应商，而不仅仅是在孤立的部门内。他们应确保能够自由访问聚合的语音数据集，并能够在自己选择的工具和应用程序中利用这些数据集，无论是通过领先的人工智能和机器学习供应商的广泛生态系统，还是通过自己的内部应用程序。这种方法将变得越来越重要，因为在许多领先的企业操作中，捕获和实时路由上下文数据将成为成败的关键。

　　Omdia认为Conversa应该引起你的注意

　　Omdia在一份On the Radar的报告中强调了RedBox，因为企业间的数据呈指数级增长，而由人工智能驱动的会话数据的捕获也变得更加广泛。该报告包括Omdia对市场趋势的看法，以及希望在整个企业范围内使用语音和视频数据以提供大规模实时分析以获得真正竞争优势的组织的要求。

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　　作者：RedBox公司的Richard Stevenson

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