利用自动语音客服质检可帮助运营商改善客户满意度、降低运营风险；利用语音数据挖掘可实现客户行为分析、业务热点分析、有价值信息挖掘，有助于帮助企业发现新的增长点，从而使企业的呼叫中心实现从简单的客服中心和成本中心向可提供增值服务、精确营销价值中心和利润中心的转变。
核心技术
- 语音识别：能够将连续语音内容自动转换成文字，供其他业务功能处理。
- 关键词检索：在连续语音流里面自动检测出用户关心的关键词、敏感词，可用于系统的合规质检、业务统计等功能。
- 场景分割：将坐席和客户的语音区别开来，给出坐席语音和用户语音的分别时间段，并给出角色的判断。
- 静音检测：能够自动检测出出现静音的时间段，给出每个静音段的起止时间点位置。
- 情绪分析：在连续语音流中，实现说话人情绪波动的识别
- 语速分析：能够自动检测出说话人语速的变化。
- 声纹识别:根据语音中声纹特征，来自动判断说话人身份
个性业务功能
合规质检、业务统计归类、投诉热点分析、业务热点分析、舆情监测分析、营销机会挖掘、
典型应用：
中科信利与中金数据公司合作研发的语音大数据分析系统，2015年5月在广发银行上线，支持分析1000以上坐席规模的客服语音数据。实现了客服语音数据的全覆盖质检，实现了用户行为的预判和运营数据的自动分析。
