Panoramica del Call Center
Il linguaggio di intelligenza artificiale di Azure e Il riconoscimento vocale di Azure per intelligenza artificiale consentono di realizzare un'automazione parziale o completa delle interazioni dei clienti basate su telefonia e offrire l'accessibilità tra più canali. Con i servizi Lingua e Riconoscimento vocale, è possibile analizzare ulteriormente le trascrizioni del call center, estrarre e redact conversation (PII), riepilogare la trascrizione e rilevare il sentiment.
Alcuni scenari di esempio per l'implementazione dei servizi di intelligenza artificiale di Azure nei centri di chiamata e contatto sono:
- Agenti virtuali: bot vocali integrati per l'intelligenza artificiale conversazionale e chatbot abilitati per la voce
- Agent-assist: trascrizione e analisi in tempo reale di una chiamata per migliorare l'esperienza del cliente fornendo informazioni dettagliate e suggerire azioni agli agenti
- Analisi post-chiamata: analisi post-chiamata per creare informazioni dettagliate sulle conversazioni dei clienti per migliorare la comprensione e supportare il miglioramento continuo della gestione delle chiamate, l'ottimizzazione del controllo della qualità e della conformità, nonché altre ottimizzazioni guidate dalle informazioni dettagliate.
Suggerimento
Provare Language Studio o Speech Studio per una dimostrazione su come usare i servizi Lingua e Voce per analizzare le conversazioni del call center.
Per distribuire una soluzione di trascrizione del call center in Azure con un approccio senza codice, provare il client di inserimento.
Funzionalità dei servizi di intelligenza artificiale di Azure per i call center
Un'implementazione olistica del call center incorpora in genere tecnologie dei servizi Language and Speech.
I dati audio usati in genere nei call center generati tramite linee telefoniche, telefoni cellulari e radio sono spesso a banda ridotta, nell'intervallo di 8 KHz, che può creare problemi quando si converte il parlato in testo. I modelli di riconoscimento del servizio Voce vengono sottoposti a training per garantire che sia possibile ottenere trascrizioni di alta qualità, ma si sceglie di acquisire l'audio.
Dopo aver trascritto l'audio con il servizio Voce, è possibile usare il servizio lingua per eseguire analisi sui dati del call center, ad esempio: analisi del sentiment, riepilogo del motivo delle chiamate dei clienti, risoluzione, estrazione e modifica delle informazioni personali della conversazione e altro ancora.
Servizio Voce
Il servizio Voce offre le funzionalità seguenti che possono essere usate per i casi d'uso del call center:
- Riconoscimento vocale in tempo reale: riconoscere e trascrivere audio in tempo reale da più input. Ad esempio, con agenti virtuali o agente-assist, è possibile riconoscere continuamente l'input audio e controllare come elaborare i risultati in base a più eventi.
- Riconoscimento vocale in batch: trascrivere grandi quantità di file audio in modo asincrono, inclusa la diarizzazione dell'altoparlante e viene in genere usata in scenari di analisi post-chiamata. La diarizzazione è il processo di riconoscimento e separazione degli altoparlanti nei dati audio mono canale.
- Sintesi vocale: la sintesi vocale consente alle applicazioni, agli strumenti o ai dispositivi di convertire il testo in testo umano, ad esempio la sintesi vocale.
- Identificazione voce: consente di determinare l'identità di un parlante sconosciuto all'interno di un gruppo di relatori registrati e viene in genere usato per gli scenari di verifica dei clienti del call center o il rilevamento delle frodi.
- Identificazione della lingua: identificare le lingue parlate nell'audio e può essere usata in tempo reale e post-chiamata per informazioni dettagliate o per controllare l'ambiente (ad esempio la lingua di output di un agente virtuale).
Il servizio Voce funziona bene con i modelli predefiniti. Tuttavia, è possibile personalizzare e ottimizzare ulteriormente l'esperienza per il prodotto o l'ambiente. Esempi tipici per la personalizzazione del riconoscimento vocale includono:
| Personalizzazione del servizio Voce | Descrizione |
|---|---|
| Riconoscimento vocale personalizzato | Funzionalità di riconoscimento vocale usata per valutare e migliorare l'accuratezza del riconoscimento vocale di entità specifiche del caso d'uso (ad esempio, clienti alfanumerici, case e ID contratto, targhe e nomi). È anche possibile eseguire il training di un modello personalizzato con nomi di prodotti personalizzati e terminologia del settore. |
| Voce neurale personalizzata | Funzionalità di sintesi vocale che consente di creare una voce sintetica unica, personalizzata e personalizzata per le applicazioni. |
Servizio Lingua
Il servizio di linguaggio offre le funzionalità seguenti che possono essere usate per i casi d'uso del call center:
- Estrazione e ridistribuzione delle informazioni personali: identificare, classificare e redattire le informazioni riservate nella trascrizione della conversazione.
- Riepilogo della conversazione: riepilogare in testo astratto ciò che ogni partecipante della conversazione ha detto sui problemi e sulle risoluzioni. Ad esempio, un call center può raggruppare problemi di prodotto con un volume elevato.
- Analisi del sentiment e opinion mining: analizzare le trascrizioni e associare sentiment positivi, neutrali o negativi a livello di espressione e conversazione.
Anche se il servizio di linguaggio funziona bene con i modelli predefiniti, è possibile personalizzare e ottimizzare ulteriormente i modelli per estrarre altre informazioni dai dati. Esempi tipici per la personalizzazione della lingua includono:
| Personalizzazione della lingua | Descrizione |
|---|---|
| NER personalizzato (riconoscimento di entità denominate) | Migliorare il rilevamento e l'estrazione delle entità nelle trascrizioni. |
| Classificazione personalizzata del testo | Classificare ed etichettare espressioni trascritte con classificazioni singole o multiple. |
È possibile trovare una panoramica di tutte le funzionalità del servizio di linguaggio e le opzioni di personalizzazione qui.