Übersicht über Callcenter

Azure Sprachdienste in Foundry Tools und Azure Sprache in Foundry Tools können Ihnen dabei helfen, die teilweise oder vollständige Automatisierung von telefoniebasierten Kundeninteraktionen umzusetzen und die Barrierefreiheit über mehrere Kanäle hinweg bereitzustellen. Mit den Azure Sprach- und Sprachdiensten können Sie Callcenter-Transkriptionen weiter analysieren, persönliche Informationen extrahieren und redigieren, die Transkription zusammenfassen und das Sentiment erkennen.

Einige Beispielszenarien für die Implementierung von Foundry Tools in Anruf- und Kontaktcentern sind:

  • Virtuelle Agents: Auf Konversations-KI aufbauende, in Telefonie integrierte Sprachbots und sprechfähige Chatbots
  • Unterstützung von Agents: Echtzeit-Transkription und Analyse eines Anrufs zur Verbesserung der Kundenerfahrung durch Bereitstellen von Erkenntnissen und Vorschlagen von Aktionen für Agents
  • Post-Call-Analyse: Nachgesprächsanalyse, um Einblicke in Kundenunterhaltungen zu schaffen, das Verständnis zu verbessern und die kontinuierliche Verbesserung der Anrufbehandlung, die Optimierung der Qualitätssicherung und Compliance-Kontrolle sowie andere einsichtsgesteuerte Optimierungen zu unterstützen.

Tipp

Probieren Sie das Language Studio oder Speech Studio für eine Demonstration aus, wie Sie Azure Sprach- und Sprachdienste verwenden können, um Anrufcenterunterhaltungen zu analysieren.

Um eine Call Center-Transkriptionslösung für Azure mit einem codefreien Ansatz bereitzustellen, probieren Sie den Ingestion Client aus.

Foundry Tools-Features für Callcenter

Eine ganzheitliche Callcenterimplementierung umfasst in der Regel Technologien aus Azure Sprach- und Sprachdiensten.

Audiodaten, die normalerweise in Call Centern verwendet werden und aus Festnetzen, Mobilfunknetzen und von Funkgeräten stammen, sind oftmals schmalbandig im Bereich von 8 KHz, was bei der Konvertierung von Sprache in Text Herausforderungen mit sich bringen kann. Die Erkennungsmodelle des Azure Cognitive Service für Speech werden trainiert, um sicherzustellen, dass Sie qualitativ hochwertige Transkriptionen erhalten können, unabhängig von Ihren Entscheidungen zur Audioerfassung.

Nachdem Sie Ihre Audiodaten mit den Sprachdiensten transkribiert haben, können Sie den Azure Sprachdienst verwenden, um Analysen Ihrer Callcenter-Daten durchzuführen, z. B.: Stimmungsanalyse, Zusammenfassen der Gründe für Kundenanrufe, wie sie gelöst wurden, Extraktion und Schwärzen von Gesprächs-PII und mehr.

Speech-Dienst

Der Speech-Dienst bietet die folgenden Features, die für Call Center-Anwendungsfälle verwendet werden können:

  • Echtzeit-Spracherkennung: Erkennen und Transkribieren von Audio in Echtzeit aus mehreren Eingaben. Beispielsweise können Sie mit virtuellen Agents oder Agentunterstützung fortlaufend Audioeingaben erkennen und auf der Grundlage mehrerer Ereignisse steuern, wie Ergebnisse verarbeitet werden.
  • Batch-Spracherkennung: Transkribiert große Mengen von Audiodateien asynchron, einschließlich Sprecherdiarisierung; wird typischerweise in Analyseszenarien nach einem Anruf verwendet. Diarisierung ist der Vorgang der Erkennung und Aufteilung von Sprechern in Monokanal-Audiodaten.
  • Text to speech: mit Text to speech können Ihre Anwendungen, Tools oder Geräte Text wie synthetisierte Sprache in menschenähnliche Sprache konvertieren.
  • Sprecheridentifikation: Hilft Ihnen, die Identität eines unbekannten Sprechers innerhalb einer Gruppe registrierter Sprecher zu bestimmen, und wird in der Regel in Szenarien zur Kundenüberprüfung in Call Centern oder zur Betrugserkennung verwendet.
  • Sprachenerkennung: Identifizieren von gesprochenen Sprachen in Audiodaten; kann in Echtzeit- und Anrufanschlussanalysen verwendet werden, um Erkenntnisse zu gewinnen oder die Umgebung zu steuern (z. B. Ausgabesprache eines virtuellen Agents).

Möglicherweise möchten Sie die Oberfläche für Ihr Produkt oder Ihre Umgebung weiter anpassen und optimieren. Typische Beispiele für die Feinabstimmung von Stimmen sind:

Speech-Anpassung BESCHREIBUNG
Custom Speech Ein Spracherkennungs-Feature, das verwendet wird, um die Erkennungsgenauigkeit von Sprache für anwendungsspezifische Entitäten auszuwerten und zu verbessern (z. B. alphanumerische Kunden-, Fall- und Vertrags-IDs, Kfz-Nummernschilder und Namen). Ferner können Sie ein benutzerdefiniertes Modell mit Ihren eigenen Produktnamen und branchenspezifischer Terminologie trainieren.
Benutzerdefinierte Stimme Ein Text-zu-Sprache-Feature, mit dem Sie eine einzigartige, individuell angepasste, synthetische Stimme für Ihre Anwendungen erstellen können.

Sprachdienst

Der Language-Dienst bietet die folgenden Features, die für Call Center-Anwendungsfälle verwendet werden können:

Möglicherweise möchten Sie Modelle weiter anpassen und optimieren, um weitere Informationen aus Ihren Daten zu extrahieren. Zu den typischen Beispielen für die Language-Anpassung gehören:

Sprachanpassung BESCHREIBUNG
Benutzerdefinierte NER (Erkennung benannter Entitäten) Verbessern Sie die Erkennung und Extraktion von Entitäten in Transkriptionen.
Benutzerdefinierte Textklassifizierung Klassifizierung und Bezeichnung von transkribierten Äußerungen mithilfe einzelner oder mehrerer Klassifizierungen.

Hier finden Sie eine Übersicht aller Sprachdienstfeatures und Anpassungsoptionen.

Nächste Schritte

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