随着数字化和信息化的驱动，企业与客户之间的交互日益密切，而在最直接的沟通中，所产生的语音信息和文字信息更蕴含着大量待挖掘商业潜力。现今，对于语音数据的分析应用越来越广泛，只要存在沟通的地方就有语音分析。各行各业中，无论是金融行业还是政府机构，无论是教育行业还是汽车生产商，对语音分析都有着较大的需求。

　　对于每天需要完成大量客户沟通工作的呼叫中心，客户话语的收集和分析工作给业务人员带来很大的负担。语音分析系统能够将庞大的语音数据利用起来，做到对坐席人员进行服务监管的同时，也同步对客户进行深入研究，这对公司未来的发展具有十分积极的意义。

　　千语千寻语音分析系统（简称PSAE）是普强自主研发的针对语音深层数据挖掘的专业业务分析系统，基于语音识别、文本分析及模型质检等功能，多角度、多层次地挖掘海量数据，将数据结果化、可视化，快速获取趋势信息、热点信息、需求信息等用户关心的指向性数据。近日，普强重磅发布了全新一代PSAE系统，系统在各项功能上都有跨越式的成长，让我们来看看有哪些新功能吧！

　　不同的行业、不同的业务场景以及不同的部门对数据分析的需求是复杂多样的，非结构化的数据分析更是如此，需要对数据分析的维度、方式频繁更改。PSAE能够快速提供可视化分析图表能力，为客户提供专属定制化分析模板，为客户提供最贴近业务场景的分析功能。

　　随着新一代沟通习惯的不断变化，短语音、表情包、文字加图片成为了必不可少的沟通数据。普强千语千寻智能分析平台支持对，语音、短语音、表情包、动图、图片、文字等多媒体数据源的全面接入，支撑企业对客户沟通数据的全面回溯分析。

　　当对历史语音进行调听时，直接输入关键内容进行文本筛选搜索，操作页面美观易懂，操作流程快捷简单，针对搜索出的每条语音拥有直接查看翻译文本以及语音调听的功能，帮助客户更快捷的搜索出所需要的通话。

　　亿级数据秒级分析，根据提供的流程步骤对坐席的话术进行流程分析，支持自主创建流程图，显示详细流程，展示每条任务的流程命中情况，用不同颜色的节点进行区分。通过流程图以及各个节点的状态可以查看坐席是否遵循业务流程，使对坐席管理过程更加快捷。

　　普强AI模型包含数据集标记，模型训练，模型验证和模型预测整套建模流程，经过简单的人工标记后，再通过深度学习利用神经网络就能实现业务建模和质检分析。PSAE系统同步了AI建模系统，数据与AI模型打通，系统启动时会自动请求同步AI模型，接收AI建模服务的模型变动消息通知。

　　通过普强模型分析输出的结构化数据蕴含着大量的营销商机、风险因子，通过对历史成交单的深度挖掘训练，生成多类型，多场景算法模型。这些算法模型将应用在对成交可能性的预测、投诉风险的预测等过个场景。从未成交单中挖掘可能成交的优质客户，提升成交率与坐席效率；从成交单中预测存在投诉风险的客户，及时安抚，降低投诉率。

　　在数据信息时代，个人信息泄露问题愈发严重。PSAE系统很好地对私人信息进行全面的保护，对手机号、姓名、身份证号、银行卡号四种信息进行脱敏处理，在导出的通话列表、交叉分析、对比分析、报表等表格中均支持敏感字段数值脱敏展示与导出，保障了客户的隐私安全，让客户更安心。

　　经过以上功能的升级，PSAE系统更好地做到了智能、美观、便捷、安全，下面将通过客户实际的案例来介绍PSAE如何助力企业进行有效的提升。

　　痛点：呼叫中心规模非常庞大，信用卡服务通话量约百万条/月，客服工作量繁重，坐席对客户需求洞悉不够精准或服务态度不佳等，导致客户服务满意分不高，该银行希望能对坐席进行一个严格的打分管理机制并对产品营销通话中的语音关键词进行捕捉，以此来挖掘用户的深层需求并提升员工座席技能。

　　PSAE根据该银行选定的模型进行语音离线分析，此次采用阶梯型扣分规则（见下图），对多次命中违规模型的坐席进行不同梯度的扣分并统计次数。同时，系统设置了申诉规则，不满评分的坐席可重新调听通话录音，申诉复核，更加公正客观。

　　对于某一段时间，客户通话录音中多次出现的相通的词，我们提供热词提取和采集统计的功能，以可视化的形势展现在PSAE中，方便该银行能及时洞悉近期客户关心的重点或者市场趋势，并作出相应服务调整或者营销策略。

　　成果：热词挖掘功能精准地帮助银行定位客户所关心的问题，帮助公司未来对客服的服务以及金融产品进行改进；阶梯质检融入坐席绩效考核体系中实现自动扣分，大大改善服务质量，极大的提升坐席能力发现及水平提升。

　　痛点：由于质检员存在专业知识不足、主观性、标准不一等因素，该企业希望能提供智能语音流程质检的功能，对保单录音的信息进行智能监测和打分，提高质检效率，同时节省质检的人工成本。同时，出于保险营销需求，需要增加客户画像以辅助坐席提供有针对性的服务。

　　提供方案：流程质检+AI建模+客户画像

　　根据图示步骤对数据进行流程分析，对每一个节点都进行识别判断，减少人工疏漏，让语音质检过程更加高效。

　　与此同时，该方案利用AI建模功能识别录音中蕴含的客户交互信息，生成对应的标签模型，建立客户画像储存在系统中，利用这些标签来精准定位客户，提取正向特征命中的客户名单，进行优先拨打。

　　成果：通过客户内部人员自建上百个模型，解放资深质检员的重复劳动工作，可专注于重点问题及重点员工的“防微杜渐“，质检效率提升55%，违规发现率提升4倍+。运用自动打标好的客户画像信息标签，无论是客户主动拨打还是客服二次拨打时，系统都会通过客户画像反馈的信息，进行针对性服务提醒，防止重复问话，提升了精准营销的效率，续期名单产能较未分类前提升5-8倍产能。

　　痛点：如今，越来越多的人选择线上办理银行业务，线上办理业务虽然方便但对坐席的要求也在增加。面对需要通过语音核身的线上业务日益增加，对录音进行核实以及记录尤为重要，该银行希望能够通过一个模型训练平台准确地核实客户的需求与办理的业务是否一致。

　　在普强已经有的海量通用模型上进行该银行的定制化服务，根据该银行的需求，建立模型标注与训练平台，针对不同业务，例如：卡号挂失、激活、信用卡分期、销户等，设计不同的标注训练模型，面对每一个客户服务场景，系统都能够准确地识别关键词，捕捉到有效信息，将业务场景进行高效审核。

　　成果：帮助客户在模型标注平台中快速完成录音数据的标注，成功在客户本地环境完成了定制化模型的训练，定制优化的模型及关键词准确率高达92%+，保证了客户数据“不出门”的情况下完成了针对新业务场景语音识别率的提升优化及闭环服务，对远程银行中心强服务、大运营、新营销的业务转型目标有深远意义。

　　痛点：随着通话量日益增高，坐席的服务质量有待提升，银行急需智能产品辅助人工完成繁重质检任务，提高质检比例及覆盖率。

　　PSAE新建智能质检系统，与相关系统打通，实现录音自动转文本功能、全量自动质检评分功能，并提供人工修正、任务分配、人工评分等功能，建立了更高效全面的管理的机制。同时增加调听功能，在搜索框中输入需要调听的关键句，便可调听对应的录音文件，并将其与该录音的识别文本一同呈现。对于管理者来说，如发现质检分数较低或者反复被投诉的坐席，可通过录音调听页面，去核查该坐席的真实状态与分值是否匹配，若如实则进行一定的绩效惩罚、加强培训和人事处理。若责任方源于客户，则修正分数并设置客户黑名单。

　　成果：历时一年的开发、测试、试运行最终于年初上线，将客服中心海量的有价值的交互数据进行深度挖掘，年度平均客户满意评价NPS提高了8分，并能全面了解到坐席问题，对改善培训机制、挖掘客户心声、员工管理、服务水平检测等均有很好的效果。

　　普强的客户遍布于各行各业，尤其在银行业积累业务模型超过30，000个，保险行业累计业务模型超过27，000个，拥有资深服务团队为金融领域的实施提供落地服务。通过PSAE系统输出了蕴含着大量的营销商机、风险因子的结构化数据，通过对历史录音的深度挖掘和模型训练，生成多类型、多场景算法模型，同时提供丰富的可视化分析功能，以便管理者及时察觉和干预异常情况。

　　总而言之，普强千语千寻语音分析系统（PSAE）致力于提升录音的信息利用率，与企业携手共探信息海洋的宝藏！

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