在呼叫中心领域,AI(人工智能)比较早期的应用场景是质检。通过智能质检系统,能够有效降低质检工作量,释放人力。巨人网络通讯2018 Re:View大会指出,前几年,质检系统就已产生,但一直没有得到大规模应用,主要存在语音转写准确率和技术门槛两个基础问题。针对两个问题,巨人网络通讯开发了智能质检系统,形成一套图形化的模板生产工具。哪怕没有技术背景的呼叫中心管理人员,也能快速直观地生成一套或多套质检模板。
在众多智能质检客户中,空气化工是陪伴智能质检成长起来的早期用户。以下是空气化工客服部质检负责人陆小凌,对智能质检应用实践的分享。
巨人网络通讯“关键词建模”方案提出需求后,巨人网络通讯给空气化工设计了“关键词建模”方案,基于录音分轨技术,能精确区分座席侧和客户侧的语音内容并转写成文本。质检人员不需自己听录音,只需提前准备好关键词清单,由巨人网络通讯IT帮忙完成配置。通过配置模型,计算机引擎就可以自动检测座席或客户说话内容是否提及关键词,后续人工复核即可,这个质检结果可以作为客服KPI考核的标准。
在语音质检方面,空气化工具体做了两项检测,一是服务禁语,每个呼叫中心都有自己的服务禁语,在空气化工类似于“我不管了,你投诉吧”等推托之词,甚至一些粗话、脏话都在禁语范围。一旦检测到这些禁语,这通录音就会判定为不合格,座席会被扣分。二是业务推广,2018年上半年,空气化工升级微信系统,要求客服在每通录音里都应进行微信推广,把“微信”加到关键词模型当中,如果座席侧没有检测到这个词,说明座席推广还不到位。
关键词建模方案运行一段时间后,空气化工发现只用关键词进行质检远远不够,所有的质检都应该流程化。空气化工的业务涉及到定气流程、送货流程和投诉流程等各种场景。客户来电必定会进入某一特定场景,这就要求座席必须按照特定场景下的规范术语回答,否则录音也会被判定为不合格。多个部门对业务要求有所不同,需要有不同的质检模板,这对智能质检提出了更多需求。不仅能根据业务话术对录音进行质检,还要根据不同业务部门设计不同的质检模板。
于是巨人网络通讯给出了一个新的方案——“话术建模”,这个模型不仅能通过关键词建模,还能对话术进行配置,支持多种问法、多种回答,可以把公司所有流程下的规范话术都放到话术模型中,系统自动对录音进行质检,支持不同业务匹配不同模板。
例如客户侧说了“定气”这个词,按照公司要求,整个通话过程中客服要核对三个主要信息:地址、收货人、收货人电话。话术模型如果没有检测到对应话术,说明座席的服务流程不规范。另外,空气化工所有的业务都在一个400热线中,客户来电之后要先选择业务类型,再根据客户进入的队列去匹配对应的模板。所以,通过话术建模的功能就能满足空气化工的质检需求。
无论是关键词还是话术,都基于识别率。如果一开始就识别不准确,那质检结果也不能发挥作用,所以空气化工希望在识别率上做提升。语速快、口音重、行业或公司内部的专有名词,以及打电话过程中的噪音和电磁干扰,都会对识别率产生直接影响,这需要专门的语音转写模型来做语音识别优化。
巨人网络通讯为空气化工专门定制一套语音转写模型,采用双轨录音标注系统,通过模型训练大幅提升语音识别的准确率。具体从两个方面进行优化,一是声学模型,针对的是口音重和语速快的场景,二是语言模型,结合专有名词和上下文语境进行优化。
通过巨人网络通讯的智能质检,空气化工的语音质检覆盖率,从原来人工质检时的10%,提升到了100%,每通录音都有质检结果,人工需要听录音耗时减少了60%。客户满意度执行率明显提升,及时发现一些座席服务问题。
和巨人网络通讯一样,空气化工也是以过硬的产品和优质服务赢得客户的信赖与支持。为了提升服务质量,空气化工将在人工智能领域持续开展新尝试,让技术帮助企业提升服务质量,优化管理效率。
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