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多业务场景应用的智能语音分析方案

分会场:  人工智能/AI驱动/AI实践

 

案例来源 :

案例讲师

肖瑶

拍拍贷 数据产品专家

当前在拍拍贷担任数据产品专家,之前就职于1号店,过去3年专注于数据采集、数据可视化平台建设、大数据平台工具搭建等方向。

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案例简述

 

金融科技服务行业很多场景需要专业人员以电话形式向用户提供服务,如客服、运营、贷后管理等部门。一线坐席的沟通话术、服务专业性直接影响到用户体验和满意度。而传统的录音人工抽检存在覆盖率低、人工成本高、质检标准多变、主观性强等一系列问题。
我们依托于语音识别、ASR自然语音分析技术、语音情感识别技术,为企业用户提供一套完整的智能语音分析方案。可以帮助企业快速发现服务中的问题,提升服务质量、优化服务策略、风险监控识别等场景。

 

案例目标

 

项目背景:


1)覆盖率低


2)成本高


3)缺乏统一语音分析平台


4)质检点频繁多变


5)人工质检主观性强

 

成功(或教训)要点

 

1)需在人工智能方向中应用敏捷开发方法;


2)专注于算法优化,让业务方尽可能多的提供训练语音数据;


3)快速迭代优化,不断地进行人工复核;

 

案例ROI分析

 

效果分析,与传统的人工抽检的ROI进行对比


1)质检覆盖率实现100%全覆盖;


2)业务部门使用统一平台,平台维护工作成本降低,同时支持不同业务部门团队需求;


3)扩展性、通用型服务能力,可以使不同业务快速零成本接入;

 

案例启示

 

面对海量的语音数据,传统人肉方式早已不能满足分析需求,利用AI技术进行智能语音分析是现在金融科技公司的发展趋势。

 

案例在团队中的意义

 

可以提供一套完整的智能语音分析方案

 

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