导语:
对许多To C企业来说,需要大量坐席人员来完成客户沟通。稳定优质的坐席服务质量十分重要。然而,传统的语音坐席在运营和管理过程中面临很多挑战,例如服务非标准化、知识传授推广难、杜绝违规行为困难等问题。为针对性地解决上述难点,信也人工智能算法团队开发了这套“智能坐席搭档:用户和场景感知算法体系”,将伴随坐席人员的整个生命周期。
坐席辅助:降本增效
坐席辅助功能可以提升服务效率和标准化程度,帮助坐席理解用户表示,在服务过程中进行信息提示、话术推荐和违规预警。
新手培训:传承坐席知识
算法从对话中挖掘坐席优秀话术,并将这些知识带给新手和绩效较差的坐席,进行新手培训和标准化判分。
实时质检:保证服务质量
从人工听录音进行抽检到最终全量模型质检,不仅人力投入大大减少,服务质量和合规性反而更高。
体验提升:保障用户满意度
通过研究对话话术和用户体验之间的关系,来指导坐席如何帮助客户解决问题,进行坐席表现分析并提供坐席改进建议。
值得一提的是,信也科技还将对话结构化的思想贯串到整个算法体系中。通过对话结构化,可以把许多纯文字的对话纳入到一个框架,其中大部分的内容不再是零散的文字,而被替代成了相对固定的语义标签。同时,这些标签也是有层次的,从最通用的层面,到领域、子领域及最底层的业务层面,越上层通用性越高,迁移成本越低,可直接搬到新场景。
这种尽最大可能的可迁移性设计,也是这套体系的开放性所在。这样,只要有一定的积累,就可以将这些标签覆盖到绝大多数业务线上,并灵活应用于分类、挖掘甚至对话摘要等业务需求点上。当前,该算法也有2个专利正在申请当中。
目前,信也科技这套智能坐席算法体系已承接超过1000个坐席的支持,覆盖内外部客户,营销、贷后、客服、保险等多个领域,近日更是在2022世界人工智能大会BPAA第二届上荣获金融算法赛道银奖。随着语音坐席市场的规模逐步扩大,这套算法的高可迁移性和灵活扩展、自动迭代的特性,可以支持更多场景和更大的应用规模,持续发挥提升用户体验与降本增效的巨大价值,拥有十分广阔的前景。
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