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什么是ASR技術(shù),它對聯(lián)絡(luò)中心有什么好處?

2022-01-04 14:10:15   作者:   來源:CTI論壇   評論:0  點擊:


  CTI論壇(ctiforum.com) (編譯/老秦): 了解什么是 ASR 技術(shù),它如何增強客戶體驗,以及聯(lián)絡(luò)中心如何以具有成本效益的方式實施和改進它。
  Alexa,世界何時終結(jié)?這聽起來可能是一個愚蠢的問題,但很多人都會在手機上問這個問題。盡管技術(shù)不斷進步,但即使是人工智能虛擬助手也無法預(yù)測未來。但是,他們可以理解、解釋和回答許多其他問題。
  在 Alexa、Siri 和其他虛擬助手的背后,有一項于 50 年代首次創(chuàng)建并經(jīng)過多年改進的技術(shù)。如果您在日常生活中使用虛擬助手(安排會議、打電話或買菜),您就已經(jīng)知道它們可以如何簡化大多數(shù)平凡的任務(wù)。但是您是否考慮過 ASR 如何改善聯(lián)絡(luò)中心的客戶體驗 (CX)?
  在這篇博客中,我們仔細(xì)看看:
  • 什么是 ASR?
  •  ASR 多年來的演變。
  • 聯(lián)絡(luò)中心如何從 ASR 中受益?
  • 如何持續(xù)改進ASR 系統(tǒng)?
  • 什么是 ASR 技術(shù)?
  ASR 代表自動語音識別--一種允許計算機從人類那里聽到并將語音轉(zhuǎn)換為文本的技術(shù)。它可用于數(shù)據(jù)輸入、質(zhì)量控制或類似人類的對話。聯(lián)絡(luò)中心主要用于提供信息和轉(zhuǎn)接電話,也可以從 ASR 中受益,以改善客戶和座席的體驗。
  ASR 是人工智能 (AI) 的一個子領(lǐng)域,也稱為"語音到文本"或"語音識別"。
  多年來的 ASR:從識別數(shù)字到個人助理。
  ASR 從最初的形式到今天與語音助手的交互,走過了漫長的道路。雖然你不需要完全理解它就能從 ASR 中受益,但看到它多年來的演變很有趣:
  • 1952. 第一臺自動數(shù)字識別機誕生。當(dāng)它的創(chuàng)建者和大約 70%的其他說話者說話時,它會識別數(shù)字 0 到 9,準(zhǔn)確率超過 90%。
  • 1962. IBM 推出了一臺能夠理解數(shù)字 0 到 9 以及諸如"減號、加號、小計、假和關(guān)"之類的詞的機器。到 20 世紀(jì)末,蘇聯(lián)的研究人員開發(fā)了一種能夠識別大約 200 個單詞的算法。
  • 1971. ASR 技術(shù)被證明對軍事和國防的許多領(lǐng)域都很有價值。美國國防部資助了語音理解研究 (SUR) 計劃。后來卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的科學(xué)家發(fā)明了一種語音識別機器,可以理解 1011 個單詞并翻譯完整的句子。
  • 1980 年代。十年后,第一臺聲控打字機問世。它有20000個單詞的詞匯。與語音指令機器的第一次迭代不同,它是用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法開發(fā)的,而不是基于規(guī)則來預(yù)測語音模式。
  • 1997. 發(fā)布了革命性的連續(xù)聽寫軟件,每分鐘能夠識別 100 個單詞,為語音轉(zhuǎn)文本用例鋪平了道路。
  • 2008. 可以教計算機理解人類語音的不同變體,包括口音、發(fā)音和上下文。推出 Google 語音搜索,幫助企業(yè)在智能手機上實現(xiàn)個性化語音識別。
  • 2011年,蘋果推出語音助手Siri。 Apple 的虛擬助手可以翻譯、查看電子郵件、發(fā)送文本MessagePad、安排通話、獲取體育信息、查看天氣以及執(zhí)行許多其他常見的日常任務(wù)。
  • 2014. 微軟推出了公司的人工智能個人助理 Cortana。
  因此,雖然它在 50 年代首次亮相,但直到 21 世紀(jì) ASR 才在商業(yè)上廣泛使用。它現(xiàn)在可以在我們?nèi)粘I畹脑S多產(chǎn)品中找到。
  讓我們深入探討 ARS 對聯(lián)絡(luò)中心的意義以及改善客戶服務(wù)的用例。
  聯(lián)絡(luò)中心如何使用 ASR 技術(shù)?
  大多數(shù) CX 專業(yè)人士都認(rèn)識到人工智能在提高運營效率和提供更好的客戶服務(wù)方面的價值。事實上,麥肯錫發(fā)現(xiàn),公司正在利用先進技術(shù)將平均處理時間減少多達 40%,將自助服務(wù)遏制率提高多達 20%,并將員工成本削減多達 500 萬美元。
  在聯(lián)絡(luò)中心,ASR 用于交互式語音響應(yīng) (IVR) 系統(tǒng),例如,無需在呼叫期間按下某個鍵即可找到最合適的座席。
  聯(lián)絡(luò)中心幾十年來一直在使用 ASR 技術(shù),但經(jīng)常無法取悅客戶。大多數(shù)時候,IVR 感覺就像是一系列無休止的選項和重復(fù)的步驟,對解決問題沒有幫助。即使是大多數(shù)聊天機器人也是有限的,無法以對話的方式與客戶互動。
  人工智能正在徹底改變語音識別技術(shù),并將新系統(tǒng)和工具引入具有內(nèi)置對話人工智能的聯(lián)絡(luò)中心。這些工具可以巧妙地取代傳統(tǒng)的 IVR--為最終客戶提供一種為他們提供愉快體驗的技術(shù)。
  通過利用 ASR 技術(shù)通過語音助手和聊天機器人與客戶進行智能對話,聯(lián)絡(luò)中心增強了客戶自助服務(wù)體驗,同時讓座席可以專注于更復(fù)雜的請求。
  ASR 技術(shù)可用于聯(lián)絡(luò)中心,將座席從重復(fù)的、低價值的任務(wù)中解放出來或改善 CX。
  在下面,您可以找到聯(lián)絡(luò)中心的一些 ASR 用例。
  呼叫轉(zhuǎn)錄。
  當(dāng)系統(tǒng)自動將電話或視頻呼叫轉(zhuǎn)換為文本并將它們存儲在您的數(shù)據(jù)庫或平臺中時,就會發(fā)生呼叫轉(zhuǎn)錄。它可以是實時的,也可以是基于過去的通話記錄。呼叫轉(zhuǎn)錄可用于聯(lián)絡(luò)中心以自動執(zhí)行呼叫后工作,使用客戶信息收集和更新數(shù)據(jù)庫和系統(tǒng)。
  解決沖突。
  處理憤怒的客戶可能很困難,即使是最資深的座席也是如此。使用 ASR,您可以為某些詞或句子(不高興、不可接受、抱怨等)設(shè)置觸發(fā)器,并上報給聯(lián)絡(luò)中心主管或經(jīng)理。
  遵從性。
  ASR 技術(shù)可用于高度監(jiān)管的行業(yè),例如銀行業(yè),在這些行業(yè)中,座席必須遵循復(fù)雜的腳本并提供特定信息以滿足合規(guī)性和監(jiān)管要求。在這種情況下,語音識別用于檢查座席是否遵循腳本并向客戶提供所有必需的信息。
  實時洞察。
  語音分析可以檢查和評估座席和客戶的語氣和談話主題,為座席提供提示以更好地解決問題。例如,如果客戶抱怨無法將一副新耳機連接到計算機。系統(tǒng)將識別產(chǎn)品(耳機)和問題(藍(lán)牙連接)并自動提示座席故障排除指南。
  另一方面,客戶可能正在為滑雪旅行訂購滑雪夾克。系統(tǒng)識別類別(滑雪服裝)并通過在對話中引入護目鏡和滑雪頭盔來提示座席完成銷售。
  身份驗證和自助服務(wù)。
  在銀行客戶服務(wù)線中,ASR 通常用于允許客戶進行身份驗證和執(zhí)行簡單的交易,例如查看余額、付款或轉(zhuǎn)移資金,從而減少聯(lián)絡(luò)中心的平均處理時間。
  微調(diào) ASR 系統(tǒng):讓它們向您的座席學(xué)習(xí)。
  與任何其他 AI 模型一樣,ASR 系統(tǒng)從高質(zhì)量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。大多數(shù)模型從小型微調(diào)過程中獲益比從大規(guī)模變化中獲益更多。
  ASR 系統(tǒng)以兩種不同的方式進行訓(xùn)練:
  • 人工調(diào)整。人類程序員查看 ASR 軟件的日志并將最常用的單詞添加到其詞匯表中。
  • 主動學(xué)習(xí)。一個更復(fù)雜的變體,軟件被編程為在接觸新詞匯的同時自行學(xué)習(xí)。
  但是,主動學(xué)習(xí)中的 AI 模型準(zhǔn)確性會隨著時間的推移而降低。這就是為什么許多科技巨頭(如 Facebook 和亞馬遜)都有內(nèi)部數(shù)據(jù)科學(xué)家來保持 AI 模型的預(yù)測能力。
  數(shù)據(jù)科學(xué)家是昂貴的資源。大多數(shù)公司無法擁有一支數(shù)據(jù)科學(xué)家團隊來改進他們的 AI 模型。答案在于human-in-the-loop技術(shù)--人工智能的一個分支,它利用人類的專業(yè)知識來訓(xùn)練和驗證對人工智能模型的調(diào)整。
  借助human-in-the-loop技術(shù),聯(lián)絡(luò)中心可以以直接且經(jīng)濟高效的方式培訓(xùn)、微調(diào)和測試他們的 ASR 系統(tǒng)和其他 AI 工具。
  ASR 已經(jīng)是我們生活中不可或缺的一部分,無論是在我們的家里還是辦公室。聯(lián)絡(luò)中心現(xiàn)在可以依靠 ARS 技術(shù)以可承受的價格簡化運營并提高效率。
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  作者:Lídia Dias
   原文網(wǎng)址:https://www.tmcnet.com/channels/call-center-management/articles/451107-what-will-post-pandemic-customer-experience-look-like.htm

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