Overzicht van callcenter
Met Azure AI Language en Azure AI Speech kunt u gedeeltelijke of volledige automatisering van klantinteracties op basis van telefonie realiseren en toegankelijkheid bieden via meerdere kanalen. Met de taal- en spraakservices kunt u transcripties van het callcenter verder analyseren, piI (extract and redact conversation), de transcriptie samenvatten en het gevoel detecteren.
Enkele voorbeeldscenario's voor de implementatie van Azure AI-services in gespreks- en contactcentra zijn:
- Virtuele agents: gespreksgebaseerde ai-gebaseerde spraakbots en chatbots met spraak
- Agent-assist: realtime transcriptie en analyse van een oproep om de klantervaring te verbeteren door inzichten te bieden en acties voor agents voor te stellen
- Analyse na gesprekken: analyse na gesprekken om inzicht te krijgen in gesprekken van klanten om inzicht te krijgen in en ondersteuning te bieden voor continue verbetering van de gespreksafhandeling, optimalisatie van kwaliteitscontrole en nalevingsbeheer, evenals andere inzichtengestuurde optimalisaties.
Tip
Probeer Language Studio of Speech Studio voor een demonstratie over het gebruik van de taal- en spraakservices om gesprekken in het callcenter te analyseren.
Als u een callcentertranscriptieoplossing wilt implementeren in Azure met een aanpak zonder code, probeert u de opnameclient.
Functies van Azure AI-services voor callcenters
Een holistische callcenter-implementatie omvat doorgaans technologieën van de taal- en spraakservices.
Audiogegevens die doorgaans worden gebruikt in callcenters die worden gegenereerd via vaste lijnen, mobiele telefoons en radio's, zijn vaak smalband, in het bereik van 8 KHz, wat uitdagingen kan opleveren wanneer u spraak converteert naar tekst. De spraakserviceherkenningsmodellen worden getraind om ervoor te zorgen dat u transcripties van hoge kwaliteit krijgt, maar u ervoor kiest om de audio vast te leggen.
Zodra u uw audio hebt getranscribeerd met de Speech-service, kunt u de taalservice gebruiken om analyses uit te voeren op uw callcentergegevens, zoals: sentimentanalyse, samenvatting van de reden voor klantgesprekken, hoe deze zijn opgelost, geëxtraheerd en redacteren van gespreks-PII, enzovoort.
Speech Service
De Speech-service biedt de volgende functies die kunnen worden gebruikt voor gebruiksscenario's van het callcenter:
- Realtime spraak naar tekst: Audio in realtime herkennen en transcriberen vanuit meerdere invoerwaarden. Met virtuele agents of agenthulp kunt u bijvoorbeeld continu audio-invoer herkennen en bepalen hoe u resultaten verwerkt op basis van meerdere gebeurtenissen.
- Batchgewijze spraak naar tekst: Grote hoeveelheden audiobestanden asynchroon transcriberen, inclusief sprekerverwijdering en worden meestal gebruikt in scenario's voor analyse na gesprekken. Diarisatie is het proces van het herkennen en scheiden van luidsprekers in audiogegevens van monokanalen.
- Tekst naar spraak: met tekst naar spraak kunnen uw toepassingen, hulpprogramma's of apparaten tekst omzetten in menselijke, zoals gesynthetiseerde spraak.
- Sprekeridentificatie: helpt u bij het bepalen van de identiteit van een onbekende spreker binnen een groep geregistreerde sprekers en wordt doorgaans gebruikt voor scenario's voor klantverificatie van het callcenter of fraudedetectie.
- Taalidentificatie: talen identificeren die in audio worden gesproken en kunnen in realtime en na de oproep worden gebruikt voor inzichten of om de omgeving te beheren (zoals uitvoertaal van een virtuele agent).
De Speech-service werkt goed met vooraf gedefinieerde modellen. Het is echter mogelijk dat u de ervaring voor uw product of omgeving verder wilt aanpassen en afstemmen. Typische voorbeelden voor spraakaanpassing zijn onder andere:
| Spraakaanpassing | Beschrijving |
|---|---|
| Aangepaste spraak | Een functie voor spraak-naar-tekst die wordt gebruikt voor het evalueren en verbeteren van de nauwkeurigheid van spraakherkenning van specifieke use-case-entiteiten (zoals alfanumerieke klant, hoofdlettergebruik en contract-id's, licentieplaten en namen). U kunt ook een aangepast model trainen met uw eigen productnamen en brancheterminologie. |
| Aangepaste neurale spraak | Een functie voor tekst-naar-spraak waarmee u een een-op-een-soort, aangepaste, synthetische stem voor uw toepassingen kunt maken. |
Taalservice
De Taalservice biedt de volgende functies die kunnen worden gebruikt voor gebruiksscenario's voor het callcenter:
- PiI-extractie (Personally Identifiable Information) en redaction: identificeer, categoriseer en redact gevoelige informatie in gesprektranscriptie.
- Samenvatting van gesprekken: samenvatten in abstracte tekst wat elke gespreksdeelnemer zei over de problemen en oplossingen. Een callcenter kan bijvoorbeeld productproblemen groeperen die een hoog volume hebben.
- Sentimentanalyse en meninganalyse: transcripties analyseren en positief, neutraal of negatief gevoel koppelen op utterance- en gespreksniveau.
Hoewel de taalservice goed werkt met vooraf gedefinieerde modellen, kunt u modellen verder aanpassen en afstemmen om meer informatie uit uw gegevens te extraheren. Typische voorbeelden voor taalaanpassing zijn:
| Taal aanpassen | Beschrijving |
|---|---|
| Aangepaste NER (herkenning van benoemde entiteiten) | Verbeter de detectie en extractie van entiteiten in transcripties. |
| Aangepaste tekstclassificatie | Getranscribeerde utterances classificeren en labelen met één of meerdere classificaties. |
Hier vindt u een overzicht van alle taalservicefuncties en aanpassingsopties.