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什么是ASR技术,它对联络中心有什么好处?

2022-01-04 14:10:15   作者:   来源:CTI论坛   评论:0  点击:


  CTI论坛(ctiforum.com) (编译/老秦): 了解什么是 ASR 技术,它如何增强客户体验,以及联络中心如何以具有成本效益的方式实施和改进它。
  Alexa,世界何时终结?这听起来可能是一个愚蠢的问题,但很多人都会在手机上问这个问题。尽管技术不断进步,但即使是人工智能虚拟助手也无法预测未来。但是,他们可以理解、解释和回答许多其他问题。
  在 Alexa、Siri 和其他虚拟助手的背后,有一项于 50 年代首次创建并经过多年改进的技术。如果您在日常生活中使用虚拟助手(安排会议、打电话或买菜),您就已经知道它们可以如何简化大多数平凡的任务。但是您是否考虑过 ASR 如何改善联络中心的客户体验 (CX)?
  在这篇博客中,我们仔细看看:
  • 什么是 ASR?
  •  ASR 多年来的演变。
  • 联络中心如何从 ASR 中受益?
  • 如何持续改进ASR 系统?
  • 什么是 ASR 技术?
  ASR 代表自动语音识别--一种允许计算机从人类那里听到并将语音转换为文本的技术。它可用于数据输入、质量控制或类似人类的对话。联络中心主要用于提供信息和转接电话,也可以从 ASR 中受益,以改善客户和座席的体验。
  ASR 是人工智能 (AI) 的一个子领域,也称为"语音到文本"或"语音识别"。
  多年来的 ASR:从识别数字到个人助理。
  ASR 从最初的形式到今天与语音助手的交互,走过了漫长的道路。虽然你不需要完全理解它就能从 ASR 中受益,但看到它多年来的演变很有趣:
  • 1952. 第一台自动数字识别机诞生。当它的创建者和大约 70%的其他说话者说话时,它会识别数字 0 到 9,准确率超过 90%。
  • 1962. IBM 推出了一台能够理解数字 0 到 9 以及诸如"减号、加号、小计、假和关"之类的词的机器。到 20 世纪末,苏联的研究人员开发了一种能够识别大约 200 个单词的算法。
  • 1971. ASR 技术被证明对军事和国防的许多领域都很有价值。美国国防部资助了语音理解研究 (SUR) 计划。后来卡内基梅隆大学的科学家发明了一种语音识别机器,可以理解 1011 个单词并翻译完整的句子。
  • 1980 年代。十年后,第一台声控打字机问世。它有20000个单词的词汇。与语音指令机器的第一次迭代不同,它是用数据驱动的方法开发的,而不是基于规则来预测语音模式。
  • 1997. 发布了革命性的连续听写软件,每分钟能够识别 100 个单词,为语音转文本用例铺平了道路。
  • 2008. 可以教计算机理解人类语音的不同变体,包括口音、发音和上下文。推出 Google 语音搜索,帮助企业在智能手机上实现个性化语音识别。
  • 2011年,苹果推出语音助手Siri。 Apple 的虚拟助手可以翻译、查看电子邮件、发送文本MessagePad、安排通话、获取体育信息、查看天气以及执行许多其他常见的日常任务。
  • 2014. 微软推出了公司的人工智能个人助理 Cortana。
  因此,虽然它在 50 年代首次亮相,但直到 21 世纪 ASR 才在商业上广泛使用。它现在可以在我们日常生活的许多产品中找到。
  让我们深入探讨 ARS 对联络中心的意义以及改善客户服务的用例。
  联络中心如何使用 ASR 技术?
  大多数 CX 专业人士都认识到人工智能在提高运营效率和提供更好的客户服务方面的价值。事实上,麦肯锡发现,公司正在利用先进技术将平均处理时间减少多达 40%,将自助服务遏制率提高多达 20%,并将员工成本削减多达 500 万美元。
  在联络中心,ASR 用于交互式语音响应 (IVR) 系统,例如,无需在呼叫期间按下某个键即可找到最合适的座席。
  联络中心几十年来一直在使用 ASR 技术,但经常无法取悦客户。大多数时候,IVR 感觉就像是一系列无休止的选项和重复的步骤,对解决问题没有帮助。即使是大多数聊天机器人也是有限的,无法以对话的方式与客户互动。
  人工智能正在彻底改变语音识别技术,并将新系统和工具引入具有内置对话人工智能的联络中心。这些工具可以巧妙地取代传统的 IVR--为最终客户提供一种为他们提供愉快体验的技术。
  通过利用 ASR 技术通过语音助手和聊天机器人与客户进行智能对话,联络中心增强了客户自助服务体验,同时让座席可以专注于更复杂的请求。
  ASR 技术可用于联络中心,将座席从重复的、低价值的任务中解放出来或改善 CX。
  在下面,您可以找到联络中心的一些 ASR 用例。
  呼叫转录。
  当系统自动将电话或视频呼叫转换为文本并将它们存储在您的数据库或平台中时,就会发生呼叫转录。它可以是实时的,也可以是基于过去的通话记录。呼叫转录可用于联络中心以自动执行呼叫后工作,使用客户信息收集和更新数据库和系统。
  解决冲突。
  处理愤怒的客户可能很困难,即使是最资深的座席也是如此。使用 ASR,您可以为某些词或句子(不高兴、不可接受、抱怨等)设置触发器,并上报给联络中心主管或经理。
  遵从性。
  ASR 技术可用于高度监管的行业,例如银行业,在这些行业中,座席必须遵循复杂的脚本并提供特定信息以满足合规性和监管要求。在这种情况下,语音识别用于检查座席是否遵循脚本并向客户提供所有必需的信息。
  实时洞察。
  语音分析可以检查和评估座席和客户的语气和谈话主题,为座席提供提示以更好地解决问题。例如,如果客户抱怨无法将一副新耳机连接到计算机。系统将识别产品(耳机)和问题(蓝牙连接)并自动提示座席故障排除指南。
  另一方面,客户可能正在为滑雪旅行订购滑雪夹克。系统识别类别(滑雪服装)并通过在对话中引入护目镜和滑雪头盔来提示座席完成销售。
  身份验证和自助服务。
  在银行客户服务线中,ASR 通常用于允许客户进行身份验证和执行简单的交易,例如查看余额、付款或转移资金,从而减少联络中心的平均处理时间。
  微调 ASR 系统:让它们向您的座席学习。
  与任何其他 AI 模型一样,ASR 系统从高质量数据中学习。大多数模型从小型微调过程中获益比从大规模变化中获益更多。
  ASR 系统以两种不同的方式进行训练:
  • 人工调整。人类程序员查看 ASR 软件的日志并将最常用的单词添加到其词汇表中。
  • 主动学习。一个更复杂的变体,软件被编程为在接触新词汇的同时自行学习。
  但是,主动学习中的 AI 模型准确性会随着时间的推移而降低。这就是为什么许多科技巨头(如 Facebook 和亚马逊)都有内部数据科学家来保持 AI 模型的预测能力。
  数据科学家是昂贵的资源。大多数公司无法拥有一支数据科学家团队来改进他们的 AI 模型。答案在于human-in-the-loop技术--人工智能的一个分支,它利用人类的专业知识来训练和验证对人工智能模型的调整。
  借助human-in-the-loop技术,联络中心可以以直接且经济高效的方式培训、微调和测试他们的 ASR 系统和其他 AI 工具。
  ASR 已经是我们生活中不可或缺的一部分,无论是在我们的家里还是办公室。联络中心现在可以依靠 ARS 技术以可承受的价格简化运营并提高效率。
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  作者:Lídia Dias
   原文网址:https://www.tmcnet.com/channels/call-center-management/articles/451107-what-will-post-pandemic-customer-experience-look-like.htm

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