通过部署呼叫中心系统，企业对质量控制、电话营销、安全和客户服务进行了数据收入分析。呼叫中心部署后，其智能质量检验帮助质量检验部进行质量检验，节省了100%的人力。

智能云外呼系统自动筛选，质检效率提高50%，根据重点业务动态监控，提高监控灵活性和适应性。

语音数据是未过滤的第一手市场数据，影响订单的所有因素都在其中。谁能挖掘和利用它，谁首先走向销售增长的道路。

近年来，随着语音识别、自然语音处理、大数据分析等技术的发展，企业开始关注企业数字化过程中不可缺少的语音数据。作为一个依靠呼叫中心和销售沟通来拓展业务和服务的保险业，它自己的系统拥有大量的语音数据。

如何将这些非结构化数据转化为可分析和挖掘的结构化数据;如何准确识别客户意图，实现深入的客户洞察;如何快速掌握业务过程中的问题和机会，影响了语音大数据分析技术在保险业的成功应用。

一、使用呼叫中心有什么价值?

1.通过营销阶段分析，找出影响销售成功率的关键阶段和原因;通过对拒绝保险原因的分析，分析了拒绝保险的原因和拒绝率高的保险类型。

2.通过对客户退保原因的分析，找出客户退保的主要因素。呼叫中心客服系统通过潜在客户分析进行营销，发现客户的潜在需求。对客户投诉进行投诉预警分析，提供投诉风险客户名单，监督投诉电话命中率达到100%。分析客户咨询热点，找出客户咨询热点及其原因。

3.语音大数据的商业价值。

语音大数据是个人和企业在企业经营活动中通过语音交互产生的音频信息资源，广泛存在于金融、保险、房地产、互联网等售前、售后系统或服务场景中。如客户服务系统.CRM.现场面对面沟通.移动通话.呼叫中心。

特别是在销售、客户运营和服务方面，沟通数据具有巨大的价值，这部分的缺失在很大程度上影响了企业数字化的完整过程。

这些语音数据包含了大量有价值的信息，如客户需求、投诉、满意度、建议、竞争性情报等，也是评估员工沟通表现、预测订单因素、沉淀销售冠状病毒语言的信息依据。

2.如何做好语音大数据分析。

作为大数据的重要组成部分，语音数据通常需要解决这些方面的技术点，才能最终应用到业务场景中产生价值。

首先是语音识别技术，主要是通过音频文件的文本转写。关键字提取.语音线条识别.语音情感识别，区分沟通双方甚至多个角色的声音所有权，并转换为机器可以处理的文本记录。

二、利用自然语言处理技术对数据进行处理分析，包括:文本分类与聚类.信息检索与过滤.信息提取.分布式存储等。

第三是语义理解，通过一系列的语音模型。人工质量检验标签培训，对语音内容进行深入的机器学习和理解，标记反映客户特征和指定质量检验词的信息，自动构建可持续更新的客户和销售肖像。

四是通过预测算法、成功因素分析、热点事件发现、相关分析等技术进行数据分析和洞察，进行计算。挖掘不同标签对订单的影响。找出哪些脚本有利于订单。哪些脚本是影响订单的危险脚本。哪些标签的客户周转率高，指导营销和销售培训。

三、语音大数据分析系统在保险领域的应用价值。

目前，保险业受到销售人员流动的影响。能力水平参差不齐;保险种类繁多。产品更新频繁，培训成本高，员工学习周期长;目标客户缺乏高效的筛选方法;监管更加严格，传统质量检验效率低、不全面，不能满足合规要求。

传统的信息软件只能帮助它解决业务流程数据的流通和效率问题，而不能解决这些影响业务增长的核心问题。通过语音大数据分析技术，通过呼叫中心。数据的价值挖掘可以从以下几个方面解决销售过程中记录业务和服务过程的真实情况，人工智能可以提高保险业的销售管理效率和订单率。

过程控制：告别过去的结果控制和黑盒管理，打开沟通过程中的‘黑盒’，让沟通看得见。员工能力.影响订单的因素.客户需求和异议.交易过程风险..一目了然。

全质量检验：传统的质量检验工作由人工抽样检验，然后根据抽样检验结果对有问题的座位进行专业指导，不能持续保证服务质量。通过语音大数据分析和挖掘，可以实时获取录音数据，提前处理，提高质量检验效率，应对合规风险效率。

市场和客户洞察力：通过对语音内容的分析，可以快速完善客户偏好。产品反馈。竞争产品描述。投诉建议和其他标签内容，并自动化客户肖像。并获得高频关键词和信息内容，客户提到什么样的标签，以推断当前不同客户群体关注的热点问题，帮助营销预测和市场风向判断。

通过营销阶段分析，找出销售成功率的关键阶段和原因;通过客户类型分析，描述不同销售阶段的客户类型和特点;分析拒绝保险原因和高拒绝保险率。并对不同的客户采取有针对性的营销和恢复策略。

个性化培训：员工的能力肖像可以通过大数据分析和脚本质量检查自动生成。它可以帮助企业经理量化每个销售的性能。除了每天打多少电话和接待多少客户的基本数据外，它还可以探索每个销售脚本的问题点在哪里;如何掌握产品知识点和脚本点;普通销售和优秀销售的能力差异在哪里。。。这些具体情况。

此外，通过挖掘单一因素，还可以沉淀一套有用的语音模板，帮助新人快速掌握各阶段的沟通技巧，实时销售语音辅助，缩短培训启动周期。

不仅如此，通过收集和分析培训后销售实践环节的语音大数据，还可以轻松掌握每个销售的学习和掌握情况，对问题点进行二次指导，加快增长。

四、用语音智能构建完美的销售。

销售沟通语音大数据是保险业企业数字化进程中的重要组成部分，对提高保险业的销售管理效率具有重要意义。市场洞察力。人员培训效率，促进企业整个销售过程的数字化。智能化具有重要意义。目前，天润融资专注于销售全渠道沟通场景语音数据采集和价值挖掘，利用语音智能帮助企业建立完美的销售。

五、呼叫系统带来决策依据。

目前，智能呼叫系统中心在金融、保险等领域积累了大量客户，成功帮助企业实现了从成本到利润的转变，为企业提供了强有力的决策依据。

1.通过记录系统生成的数据，对所有数据标签进行集成分析，创建所有数据的可视化分析，为运营中心的各类人员提供基于客户声音的360度视图，数据利用率达到100%。

2.通过对所有记录的自动识别和分析，各级质运营、营销和管理人员的工作效率提高了16倍。

3.通过改进呼叫客服中心流程，订单转化率提高了10%。

4.通过提高代理服务能力和业务能力，客户流失率降低5%。

5.通过对超长通话、重复通话和静音持续时间的分析，外呼系统减少了通话次数和平均通话持续时间，减少了响应时间和通话时间。

智能呼叫系统中心的研究方向是国内企业关注的问题。从技术开发和应用的角度，将在线电话呼叫系统从研发和应用的角度转变为实际的商业价值，主要针对金融、保险等行业的海量数据。

利用NLP技术，根据关键词提取和分类语音，分析和挖掘风险和潜在价值信息，帮助规避潜在风险，提高销售能力，降低业务成本。智能拥有一支致力于人工智能算法的顶级团队，将继续完善呼叫系统的研发和应用，为各行业提供最好的解决方案和技术服务，有效提高价值转化率，帮助企业运营。