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东软云科技:大数据和人工智能推动呼叫中心运营新模式
发布时间: 2019-05
  • 大数据
  • 人工智能
  • 呼叫中心运营新模式
关键词

        随着通讯技术的不断发展,呼叫中心的规模与日俱增,每日所产生的语音数据体量难以想象。作为行业的领先者,东软云科技是一家针对于国际呼叫中心业务的大型服务外包企业,每日的通话量数以万计。而随着大数据、人工智能技术的发展,如何将呼叫中心庞大数据中所蕴含的客户偏好、产品质量、坐席技能等相关指标科学合理的利用?如何通过新技术优化呼叫中心服务质量、提高运营效率?这些问题是影响企业的经营决策的重要因素。

        像东软一样抱有危机意识的企业不在少数,东软云科技拥有十余年的呼叫中心运营经验,拥有大量的语音数据,而传统呼叫中心受限于过去贫瘠的技术条件,语音数据存储成本过高,应用难度过大,更难说从中挖掘核心价值以支持决策分析。但随着大数据、云计算、人工智能技术的迅猛发展,海量数据存储成本不断降低,计算效率不断提高,打破了语音数据存储及处理的技术壁垒,为呼叫中心的全新运营模式提供了有利的条件。

        东软认为,新技术将为呼叫中心带来全新的运营模式:

        1.语音数据的分布式存储将成为主流

        呼叫中心体量的不断扩张,导致大量的语音数据堆积。东软云科技为某知名电商客户提供的呼叫中心服务,其坐席数量峰值期超过900余人,每日产生的录音文件量高达100G以上,年录音文件总量超过50T,预计未来语音数据量的年平均增长率高达30%。如此海量的语音数据加剧了存储的难度。而大数据技术的发展将解决大型呼叫中心语音数据量存储的问题——其特有的分布式存储技术能够将单一体量巨大语音数据文件夹切分为多个小的区块,并使其能够存放于多台计算机所架构的集群上。这些计算机之间通过某种方式相互通信,进而将整个集群内所有存储空间整合、虚拟化并对外提供文件访问服务的文件系统。

        2. 实现“机器质检泛听+人工质检精听”新模式

        呼叫中心通话质量监控具有重要的意义,东软长期在项目管理中投入高水准的质检人员保证项目的服务质量。质检人员通过对坐席通话的检测和监控,确保服务过程中的规范性、完整性和准确性,提升坐席日常的营销技能和服务水平。随着人工智能技术的不断成熟,质检工作也可以由传统人工抽检部分转变为机器录音质检,借助机器学习技术构建的声学模型和语言模型、语音分析系统做通话排查,同时加入全面的质检评分规则:例如系统通过设置业务术语、礼貌用语、禁忌用语、静默时长等质检点,筛出评分较低的通话提供给质检人员调听,在全方位覆盖每通录音的同时,大幅降低了人工质检所需的成本。如此系统筛选与人工调听相结合的质检方式,形成了“机器质检泛听+人工质检精听”的新模式,进而有利于全面把握呼叫中心人工坐席服务质量,提高呼叫中心运营效率,帮助客户节约成本。

        3. 文本分析结合机器学习深度挖掘客户价值(规避风险)

        现阶段大多数呼叫中心仍被定义为成本中心,人工智能的发展,将是呼叫中心从成本中心升级为利润中心的关键,而这一关键的突破点,就是呼叫中心强大的数据基础——通过呼叫中心数据帮助客户预测终端客户行为、满意度、产品偏好系数等。现阶段呼叫中心的数据分析报告中所包含的通话时长、响应率、成单量、投诉率等指标计算都是单一的结构化数据,但相较于其他外包业务而言,呼叫中心所特有的语音数据属于典型的非结构化数据,因此通过这些单一的结构化数据所构建的分析模型无法全方位精准的产生客户行为数据。通过文本分析技术将呼叫中心的非结构化语音数据淬炼,从中提取高价值、新维度的变量,例如客户满意度、客户情绪、产品偏好系数等,进而改进原有的分析模型,建设拥有强大数据分析能力的呼叫中心,为客户带来可持续的深层次价值。

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