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콜 센터 개요

Azure AI 언어 및 Azure AI 음성은 전화 통신 기반 고객 상호 작용의 부분 또는 전체 자동화를 실현하고 여러 채널에서 접근성을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. Language 및 Speech Service를 사용하면 콜 센터 대화 내용 기록을 추가로 분석하고, 대화 PII를 추출 및 수정하고, 대화 내용 기록을 요약하고, 감정을 감지할 수 있습니다.

콜 센터 및 연락 센터에서 Azure AI 서비스를 구현하기 위한 몇 가지 예제 시나리오는 다음과 같습니다.

  • 가상 에이전트: 대화형 AI 기반 전화 통합 음성 봇 및 음성 사용 챗봇
  • 상담원 지원: 상담원에게 인사이트를 제공하고 조치를 제안하여 고객 환경을 향상시키기 위한 통화의 실시간 대화 내용 기록 및 분석
  • 통화 후 분석: 통화 후 분석을 통해 고객 대화에 대한 인사이트를 만들어 이해를 높이고 통화 처리, 품질 보증 최적화 및 규정 준수 제어, 기타 인사이트 기반 최적화를 지속적으로 향상시킬 수 있습니다.

Language 및 Speech Service를 사용하여 콜센터 대화를 분석하는 방법에 대한 데모를 보려면 Language Studio 또는 Speech Studio를 사용해 보세요.

코드 없는 접근 방식을 사용하여 콜 센터 대화 내용 기록 솔루션을 Azure에 배포하려면 수집 클라이언트를 사용해 보세요.

콜 센터에 대한 Azure AI 서비스 기능

전체적인 콜 센터 구현은 일반적으로 Language 및 Speech Service의 기술을 통합합니다.

일반적으로 유선 전화, 휴대폰 및 라디오를 통해 생성된 콜 센터에서 사용되는 오디오 데이터는 종종 8KHz 범위의 협대역이므로 음성을 텍스트로 변환할 때 문제가 발생할 수 있습니다. Speech Service 인식 모델은 고품질 대화 내용 기록을 얻을 수 있도록 학습되지만 오디오를 캡처하도록 선택합니다.

오디오가 Speech Service를 사용하여 전사되면 Language Service를 사용하여 감정 분석, 고객 통화 이유 요약, 해결 방법, 대화 PII 추출 및 수정 등과 같은 콜 센터 데이터에 대한 분석을 수행할 수 있습니다.

Speech Service

Speech Service는 콜 센터 사용 사례에 사용할 수 있는 다음과 같은 기능을 제공합니다.

  • 실시간 음성 텍스트 변환: 여러 입력에서 오디오를 실시간으로 인식하고 대화 내용을 기록합니다. 예를 들어 가상 에이전트 또는 에이전트 지원을 사용하면 오디오 입력을 지속적으로 인식하고 여러 이벤트를 기반으로 하여 결과를 처리하는 방법을 제어할 수 있습니다.
  • 음성 텍스트 변환 일괄 처리: 화자 분할을 포함하여 많은 양의 오디오 파일을 비동기적으로 대화 내용을 기록하며, 일반적으로 통화 후 분석 시나리오에 사용됩니다. 분할은 모노 채널 오디오 데이터에서 화자를 인식하고 분리하는 프로세스입니다.
  • 텍스트 음성 변환: 텍스트 음성 변환을 사용하면 애플리케이션, 도구 또는 디바이스에서 텍스트를 인간과 같은 합성된 음성으로 변환할 수 있습니다.
  • 화자 식별: 등록된 화자 그룹 내에서 알 수 없는 화자의 ID를 확인하는 데 도움이 되며, 일반적으로 콜 센터 고객 검증 시나리오 또는 사기 감지에 사용됩니다.
  • 언어 식별: 오디오에서 말하는 언어(예: 가상 에이전트의 출력 언어)를 식별하고, 실시간 분석 및 통화 후 분석에 사용하여 인사이트를 얻거나 환경을 제어할 수 있습니다.

제품이나 환경에 맞춰 경험을 추가로 사용자 지정하고 세부 조정할 수 있습니다. 음성 미세 조정의 일반적인 예는 다음과 같습니다.

Speech 사용자 지정 설명
사용자 지정 음성 사용되는 음성 텍스트 변환 기능은 사용 사례별 엔터티(예: 영숫자 고객, 사례 및 계약 ID, 번호판 및 이름)의 음성 인식 정확도를 평가하고 향상시킵니다. 고유한 제품 이름과 업계 용어를 사용하여 사용자 지정 모델을 학습시킬 수도 있습니다.
Custom Voice 애플리케이션에 대한 특별한 사용자 지정 합성 음성을 만들 수 있는 텍스트 음성 변환 기능입니다.

언어 서비스

Language Service는 콜 센터 사용 사례에 사용할 수 있는 다음과 같은 기능을 제공합니다.

  • PII(개인 식별 정보) 추출 및 수정: 대화 기록에서 중요한 정보를 식별, 분류 및 수정합니다.
  • 대화 요약: 각 대화 참가자가 문제 및 해결 방법에 대해 말한 내용을 추상적인 텍스트로 요약합니다. 예를 들어 콜 센터는 양이 많은 제품 문제를 그룹화할 수 있습니다.
  • 감정 분석 및 오피니언 마이닝: 대화 내용 기록을 분석하고, 긍정적, 중립적 또는 부정적 감정을 발화 및 대화 수준에서 연결합니다.

데이터에서 더 많은 정보를 추출하도록 모델을 추가로 사용자 지정하고 미세 조정하는 것이 좋습니다. Language 사용자 지정의 일반적인 예는 다음과 같습니다.

언어 사용자 지정 설명
사용자 지정 NER(명명된 엔터티 인식) 대화 내용 기록에서 엔터티의 검색 및 추출을 향상시킵니다.
사용자 지정 텍스트 분류 전사된 발화를 단일 또는 다중 분류를 사용하여 분류하고 레이블을 지정합니다.

모든 Language Service 기능 및 사용자 지정 옵션에 대한 개요는 여기서 확인할 수 있습니다.

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