CTI论坛(ctiforum.com) （编译/老秦）： 看似微不足道的呼叫中心对创新并不陌生。从对客户请求进行分类并将其与呼叫处理程序连接的第一代呼叫路由系统，到允许客户通过电话自助服务的交互式语音响应 (IVR) 系统，联络中心一直处于通信技术的前沿。
这项创新，特别是在 2000 年代初期，通常旨在提高运营效率和减少开销。有一段时间，呼叫中心可以在没有人工座席的情况下全面运作的想法不仅看起来合理，而且实际上是可取的。但后来事情发生了变化。智能手机革命创造了一个永远在线的环境，客户体验为王。公司将竞相开辟最有效和最吸引人的客户旅程，同时利用自动化来保留他们曾经自豪地回避的人为因素。这就是我们今天所处的位置。人们仍然希望在互联网上自助服务，体验越流畅越好，但在拿起电话和交谈时，人们普遍希望与人交谈。
这并不意味着人工智能在呼叫中心无法发挥作用。我们只是没有从正确的角度看待它。有一段时间，业界非常关注人工智能是否可以取代人类元素，以至于我们最近才开始探索人工智能如何支持和增强它。这就是智能对话分析系统（ Conversation Intelligence, 简称CI）介入的地方。
理解言外之意
当人们听到对话智能这个词时，他们的脑海中经常会想到旨在帮助客户自助服务的自动聊天机器人或虚拟助手。但就人与人之间的交流而言，完美的人工智能并不是真正的目标。我们不想取代对话；我们想改进它。这就是 CI 允许我们做的事情。每次对话中都锁定了看似无限量的有用信息，从说话者的语速和比例到来电者的情绪和涵盖的主题数量。
即使是单词之间的沉默也可以揭示很多有关对话者的信息：他们的参与程度和动机。通过利用人工智能，我们可以从对话或对话组中创建易于理解的分析摘要，这些摘要可以告诉我们这些对话在哪些方面进展顺利，以及在追求更好的服务和更积极的结果方面可以改进哪些方面。
我们都习惯于在与客户服务座席通话开始时听到免责声明"此通话可能会出于培训目的进行录音"。问题是该录音的很大一部分价值仍未开发。在大多数情况下，它会临时存档以防客户投诉，而一些录音可能会保存到某一天在员工培训研讨会上看到。
如果可以实时收集上下文见解以帮助引导互动并提供更全面、持续的指导，而不是记录或转录通话然后将其归档，那会怎样？情绪分析可以揭示座席同理心和客户满意度等细节。关键短语监控可以确定提出的问题类型以及解决客户查询的速度。在销售团队中，不仅可以识别出最佳表现者和模范行为，还可以对其进行研究和分析，以准确了解是什么让他们如此有效。通过实时（或异步）跟踪情绪和呼叫者意图，可以随着时间的推移汇集客户动态数据，以提高客户满意度得分和对话率。根据最近的一份报告，将这种大数据方法用于客户服务可以提高近 60% 的生产力，并导致 36% 的决策更好。
此外，55% 的呼叫中心花费长达 12 周的时间来培训入职新座席。使用上面概述的一些功能将使新座席能够开始运行并根据需要通过实时课程更正来学习工作。
简化参与
CI 在培训呼叫中心员工方面具有很大的潜力，但它也可以赋予他们权力，让他们更容易满足客户的需求。可以设置自定义关键字跟踪，以自动为处理程序提供实时、逐步的帮助，以解决客户查询。与其在客户找到正确的信息或升级给其他员工时让他们暂停，而是在实时进行对话时，处理人员将拥有他们需要的一切。该技术还可以创建自动化的工作流程和升级路径，以便如果需要从一个座席到另一个座席的切换，可以在对客户造成的不便最小化的情况下完成。
通话还可以通过已经包含的大量洞察力和上下文进行转录，因此可以自动报告关键行动点和通话摘要。无需手动将更新输入到客户文件中以供下一个座席获取，而是自动记录先前对话的详细信息，并突出显示关键点和短语。通过这种方式，CI 的好处超越了个案交互，使呼叫中心经理能够发现宏观趋势并应用数据驱动的改进策略。
也许最令人印象深刻的是 智能对话分析CI 技术已经出现，并且可以通过 APIs轻松集成到大多数技术堆栈中。通过利用 CI 功能，联络中心不仅将保留其服务模型的人的方面，而且将人的因素提升到竞争对手无法企及的范围内。
声明：版权所有 非合作媒体谢绝转载
作者：Symbl.ai 联合创始人兼首席执行官SurbhiRathore
原文网址：https://www.speechtechmag.com/Articles/Editorial/Industry-Voices/How-Conversation-Intelligence-Is-Revolutionizing-the-Call-Center-Experience%C2%A0-154530.aspx
