论文部分内容阅读
【摘要】 在呼叫中心中应用智能语音技术，能够大幅度提升呼叫中心工作效率，分担工作人员的压力，推动呼叫中心各项工作的优化与改革，精简人事安排，实现呼叫中心的创新式发展。本文基于智能语音技术的发展，结合呼叫中心的服务职能，探究智能语音技术在呼叫中心中的应用，对呼叫中心所能够起到的作用进行分析。
【关键词】 智能语音 呼叫中心 创新发展 实际应用
引言：
随着大数据技术、信息技术、云计算技术、人工智能技术的快速发展，智能语音技术方兴未艾，被应用在多个领域，尤其是在呼叫中心的工作中得到了广泛的应用，推动了呼叫中心工作的发展。随着智能语音技术的不断发展，智能语音技术的功能不断强大，具备了语音识别、语义分析、智能交互等功能，为人们提供了更加多元丰富的呼叫服务，适应了呼叫中心工作的发展，并推动着呼叫中心工作向智能化、个性化的方向发展。为更好的推动智能语音技术与呼叫中心的发展，应基于智能语音技术的特点，推动其与呼叫中心的融合。
一、呼叫中心整体情况介绍
1.1呼叫中心的职能
呼叫中心是以客户为导向而建立的服务部门，按照企业的市场定位、客户对服务的需要，呼叫中心的职能可分为以下几个方面：
1.查询服务。查询服务是呼叫中心的基本职能，也是呼叫中心最为繁忙的服务项目。客户人员在接到客户的查询要求以后，即通过信息检索，为客户提供相应的信息服务。查询服务所涵盖的方面较多，可分为查询号码、查询套餐、查询商品信息、查询票务等。
2.客户关系管理。维系客户关系，在节假日给予客户以人文关怀，是客户关系管理的重要内容。客户关系管理工作的目的在于为客户提供更具人性化、个性化的服务，赢得客户对企业的信赖，保持客户的忠诚度。
3.受理客户的投诉与建议。当客户在使用产品的过程中，遇到了各种各样的问题，导致客户的体验变差时，可通过呼叫中心将客户的意见反馈给企业，便于企业了解客户对产品的那些方面不满，并根据客户的意见对产品进行改进。
4.电话销售。根据企业产品销售的需要、产品的特点，通过电话推销产品，让客户了解企业的产品新动态，并产生消费行为。
5.自助服务。自助服务是随着智能语音技术的发展而不断发展的，自助服务是将客户使用频率较多的服务项目，简化服务流程，以自助的方式提供给客户，方便客户的查询与使用。
1.2呼叫中心的服务流程
呼叫中心的各职能的实现，是通过规范的服务流程去落实的。呼叫中心的服务流程如下：
1.用户方。用户拨打热线号码，进入呼叫中心的IVR语音导航，按照语音提示，通过按键选择需要服务的内容，可解决用户大部分的诉求;若当自助服务无法解决用户的问题时，可根据语音提示，接入人工服务，由客服人员为用户提供服务，在服务完成后挂机。
2.运营方。话务人员接听用户来话，了解用户诉求并给出服务结果;质检人员抽查服务过程，控制服务质量;运营人员分析话务情况，输出有价值的信息。运营方所提供的服务，是根据客户的需求而定的。
1.3呼叫中心存在的困惑
随着呼叫中心工作的日渐深入，呼叫中心逐渐暴露出一些问题，其表现如下：
1.用户感知差。用户在拨打热线号码的过程中，在IVR语音导航的停留时间过长，找不到需要的服务，导致用户必须接入到人工服务。在话务高峰期间，长时间排队等候，无法接入人工服务，等待时间过长。服务人员技能差异，导致服务结果不一致，用户的体验差异较大。
2.服务效率低。部分话务人员理解能力不足，不能明白用户表达的意图，与用户的沟通较为困难。部分话务人员系统操作不熟练，不能快速找到需要的操作，导致用户等待时间过长。话务人员表达能力欠缺，不能准确传递服务结果，用户与话务人员需要反复沟通才能达到满意，导致用户体验较差。
3.服务质量差。呼叫中心的话务量往往每天数以万计，只能采取极少量抽检的方式，服务人员也存在侥幸心理，无法体现呼叫中心的整体服务质量。话务人员的语速、音调、音量受自身的情绪影响，亲和力不足，用户虽然拨打热线的时间较短，但较短的时间内的体验较差。话务人员的回答内容千人千面、服务标准不统一，导致部分话务员不能很好的开展服务工作。
4.运营成本高。为应对越来越多的热线电话，需要更多的话务人员接听用户来电，人工成本高，加大企业的运营压力。话务人员流动性大，培训成本高，许多话务人员对话务中心的忠誠度不够，在工作一段时间以后，便离开了话务中心，加大了话务中心的人工成本。质检人员、分析人员需要听取海量的录音，时间长、结果不准确。
二、智能语音技术介绍
目前智能语音技术已应用于翻译、手机、汽车、家电等行业，通过对自然语言的识别处理，实现人与机器的语言交互，为人们提供自助语音查询、业务办理、投诉建议等服务。智能语音技术由语音识别技术、语义理解技术、语音合成技术等，下面分别介绍这些技术。
2.1语音识别技术
语音识别技术是人工智能与语音技术的综合，人工智能起“大脑”的作用，语音识别则相当于人的耳朵，负责听用户的声音，并对用户的声音进行识别，其实现步骤如下：录音、降低噪声、将非结构化的语音转换成结构化的文字和计算机语言，以便于人工智能进行分析。考虑到我国地员辽阔、方言众多，在人工智能库中往往集成了方言库，以实现对方言的分析。语音识别技术可分为模糊识别与精准识别，模糊识别是对用户的语音中的关键词进行提取，适用于方言的情况下，可判断出用户的服务需求，且随着客户查询次数的增多，智能语音识别技术也在不断学习，机器语言的不断丰富，可由模糊搜索向精准搜索转变。精准搜索是在完全分析用户的语音以后，根据用户的语音提供服务的过程，相比较模糊搜索，精准搜索更加便捷、高效。 2.2语义理解技术
语义理解相当于人的大脑，是对语音识别分析的技术。语义理解技术的实现步骤如下：提取关键字、对上下文进行理解、分析用户意图、根据用户的意图输出服务结果。提取关键字是在判断用户的语言是普通话、方言、外语之后，对用户语音中的关键字进行提取，通过关键字对应相应的服务项目。为提高语义理解的准确度，需要对用户语音的上下文进行理解，以分析用户意图。在语义理解过程中，存在着词汇的歧义性，需要消除词汇的歧义性，才能够准确分析用户语音的含义。人工智能技术则起到这一作用，通过对大数据、云计算技术的运用，对词汇放置到不同的语境下进行分析与判断，进而有效消除词汇的歧义性，以提高用户意图理解的准确度。在判断准确用户的意图以后，再根据用户的意图进行服务输出。
2.3语音合成技术
语音合成技术相当于人的嘴巴，是在语音识别、语义理解之后，判断用户的意图，并将结果输出给用户。其实现步骤为：将服务结果匹配成文字、将文字转换成语音、将语音播报给用户。根据语义理解的结果，提取关键词，选择合适的服务项目，提供给用户，并根据用户的下一步服务要求，再次匹配合适的服务项目或是将服务项目直接输出给用户，由用户进行判断和选择。语音合成是根据预设的内容进行播报，也是人工智能技术根据用户的需求，选择合适的词汇组成语音播报给用户的过程，随着人工智能技术的进步，语音合成技术的功能更加强大。
三、智能语音技术在呼叫中心的应用
3.1应用于自助服务方面
智能语音通过对语音识别引擎的升级，借助大数据技术对各领域热词进行收集，以丰富智能语音识别数据库，不断提升语音识别引擎的计算能力;然后对智能语音识别系统的导航模块、语音降噪、信道适应、语音合成等不断优化，从而使智能语音可以取代大部分的人工服务场景（如查询类、咨询类、预约类、受理类等，理论上除投诉以外的场景均可以交由系统完成服务），将用户来电拦截在IVR自助服务中，促进服务能力由纵深化向扁平化的转变，实现服务能力的直达，缩短用户服务的时长。因此智能语音可应用于呼叫中心的自助服务方面，减轻人工服务的压力，解决人工服务的短板，提高呼叫中心服务的自动化、便捷化、人性化水平，实现365×24小时的持续性服务。随着智能语音识别技术功能的强大与完善，在未来，智能语音识别技术将应用于呼叫中心的自助服务方面，并日渐呈现出取代人工服务的趋势。
3.2应用于服务质检方面
传统的服务质检是由质检人员负责并开展的，呼叫中心的质检人员和客服人员的配比未1：30，因而质检人员的工作量较大，所能做到的是抽检，是一种少量抽检的工作方式，且抽检的效率低，不足以完全约束客服人员的工作行为。在将智能语音识别技术应用到服务质检方面以后，通过智能语音技术的存储、筛选等模块，可对客服人員的服务行为进行录音，尤其是传感器的有效应用，可将服务中的异常行为记录下来，并由质检人员进行检查。由此实现从少量抽检转变为全量质检，系统根据拟定的服务标准自动匹配存在服务问题的录音，并给出匹配结果，提高质检的效率，加大对客服人员的监督力度，约束客服人员的行为，要求客服人员必须认真开展工作，进而提升服务质量。
3.3应用于运营分析方面
智能语音技术不仅可应用在语音识别、语义理解等方面，还可以应用在运营分析方面，客服人员可基于智能语音技术的各模块，对客户的服务需求进行分析，然后判断哪些用户是潜在的消费对象，然后基于用户的消费需求进行推广。因此智能语音技术在运营分析方面应用后，智能语音系统根据语言交互的内容，自动挖掘分析对企业有价值的信息，比如用户来电的原因、产品的反馈、营销的效果等，进而提升运营分析的效率，降低运营分析的成本，提高企业的经济效益。
四、结束语
总体来说，呼叫中心结合智能语音技术可以实现统一服务标准、提高服务效率、提升服务质量、降低运营成本，使企业和客户得到双赢。因而在将智能语音技术应用到呼叫中心以后，可推动呼叫中心各项服务工作效率的提升，推动呼叫中心向规范化、智能化、多元化的方向发展。
参 考 文 献
[1] 刘桂英 . 浅析智能语音技术在呼叫中心应用前景[J]. 智能城市应用， 2020， 3（7）：110.
[2] 冯继东. 智能语音分析系统在呼叫中心的推广及其应用[J]. 电子世界， 2019， 000（011）：186-187.
[3] 张莉， 田诺， 王峰，等. 一种基于智能语音技术的话务数据分析方法， CN111489754A[P]. 2020.
[4] 王树兴， 朱香敏. 语音合成技术在高速公路呼叫中心中的应用[J]. 中国交通信息化， 2019， 000（001）：P.103-105.
【关键词】 智能语音 呼叫中心 创新发展 实际应用
引言：
随着大数据技术、信息技术、云计算技术、人工智能技术的快速发展，智能语音技术方兴未艾，被应用在多个领域，尤其是在呼叫中心的工作中得到了广泛的应用，推动了呼叫中心工作的发展。随着智能语音技术的不断发展，智能语音技术的功能不断强大，具备了语音识别、语义分析、智能交互等功能，为人们提供了更加多元丰富的呼叫服务，适应了呼叫中心工作的发展，并推动着呼叫中心工作向智能化、个性化的方向发展。为更好的推动智能语音技术与呼叫中心的发展，应基于智能语音技术的特点，推动其与呼叫中心的融合。
一、呼叫中心整体情况介绍
1.1呼叫中心的职能
呼叫中心是以客户为导向而建立的服务部门，按照企业的市场定位、客户对服务的需要，呼叫中心的职能可分为以下几个方面：
1.查询服务。查询服务是呼叫中心的基本职能，也是呼叫中心最为繁忙的服务项目。客户人员在接到客户的查询要求以后，即通过信息检索，为客户提供相应的信息服务。查询服务所涵盖的方面较多，可分为查询号码、查询套餐、查询商品信息、查询票务等。
2.客户关系管理。维系客户关系，在节假日给予客户以人文关怀，是客户关系管理的重要内容。客户关系管理工作的目的在于为客户提供更具人性化、个性化的服务，赢得客户对企业的信赖，保持客户的忠诚度。
3.受理客户的投诉与建议。当客户在使用产品的过程中，遇到了各种各样的问题，导致客户的体验变差时，可通过呼叫中心将客户的意见反馈给企业，便于企业了解客户对产品的那些方面不满，并根据客户的意见对产品进行改进。
4.电话销售。根据企业产品销售的需要、产品的特点，通过电话推销产品，让客户了解企业的产品新动态，并产生消费行为。
5.自助服务。自助服务是随着智能语音技术的发展而不断发展的，自助服务是将客户使用频率较多的服务项目，简化服务流程，以自助的方式提供给客户，方便客户的查询与使用。
1.2呼叫中心的服务流程
呼叫中心的各职能的实现，是通过规范的服务流程去落实的。呼叫中心的服务流程如下：
1.用户方。用户拨打热线号码，进入呼叫中心的IVR语音导航，按照语音提示，通过按键选择需要服务的内容，可解决用户大部分的诉求;若当自助服务无法解决用户的问题时，可根据语音提示，接入人工服务，由客服人员为用户提供服务，在服务完成后挂机。
2.运营方。话务人员接听用户来话，了解用户诉求并给出服务结果;质检人员抽查服务过程，控制服务质量;运营人员分析话务情况，输出有价值的信息。运营方所提供的服务，是根据客户的需求而定的。
1.3呼叫中心存在的困惑
随着呼叫中心工作的日渐深入，呼叫中心逐渐暴露出一些问题，其表现如下：
1.用户感知差。用户在拨打热线号码的过程中，在IVR语音导航的停留时间过长，找不到需要的服务，导致用户必须接入到人工服务。在话务高峰期间，长时间排队等候，无法接入人工服务，等待时间过长。服务人员技能差异，导致服务结果不一致，用户的体验差异较大。
2.服务效率低。部分话务人员理解能力不足，不能明白用户表达的意图，与用户的沟通较为困难。部分话务人员系统操作不熟练，不能快速找到需要的操作，导致用户等待时间过长。话务人员表达能力欠缺，不能准确传递服务结果，用户与话务人员需要反复沟通才能达到满意，导致用户体验较差。
3.服务质量差。呼叫中心的话务量往往每天数以万计，只能采取极少量抽检的方式，服务人员也存在侥幸心理，无法体现呼叫中心的整体服务质量。话务人员的语速、音调、音量受自身的情绪影响，亲和力不足，用户虽然拨打热线的时间较短，但较短的时间内的体验较差。话务人员的回答内容千人千面、服务标准不统一，导致部分话务员不能很好的开展服务工作。
4.运营成本高。为应对越来越多的热线电话，需要更多的话务人员接听用户来电，人工成本高，加大企业的运营压力。话务人员流动性大，培训成本高，许多话务人员对话务中心的忠誠度不够，在工作一段时间以后，便离开了话务中心，加大了话务中心的人工成本。质检人员、分析人员需要听取海量的录音，时间长、结果不准确。
二、智能语音技术介绍
目前智能语音技术已应用于翻译、手机、汽车、家电等行业，通过对自然语言的识别处理，实现人与机器的语言交互，为人们提供自助语音查询、业务办理、投诉建议等服务。智能语音技术由语音识别技术、语义理解技术、语音合成技术等，下面分别介绍这些技术。
2.1语音识别技术
语音识别技术是人工智能与语音技术的综合，人工智能起“大脑”的作用，语音识别则相当于人的耳朵，负责听用户的声音，并对用户的声音进行识别，其实现步骤如下：录音、降低噪声、将非结构化的语音转换成结构化的文字和计算机语言，以便于人工智能进行分析。考虑到我国地员辽阔、方言众多，在人工智能库中往往集成了方言库，以实现对方言的分析。语音识别技术可分为模糊识别与精准识别，模糊识别是对用户的语音中的关键词进行提取，适用于方言的情况下，可判断出用户的服务需求，且随着客户查询次数的增多，智能语音识别技术也在不断学习，机器语言的不断丰富，可由模糊搜索向精准搜索转变。精准搜索是在完全分析用户的语音以后，根据用户的语音提供服务的过程，相比较模糊搜索，精准搜索更加便捷、高效。 2.2语义理解技术
语义理解相当于人的大脑，是对语音识别分析的技术。语义理解技术的实现步骤如下：提取关键字、对上下文进行理解、分析用户意图、根据用户的意图输出服务结果。提取关键字是在判断用户的语言是普通话、方言、外语之后，对用户语音中的关键字进行提取，通过关键字对应相应的服务项目。为提高语义理解的准确度，需要对用户语音的上下文进行理解，以分析用户意图。在语义理解过程中，存在着词汇的歧义性，需要消除词汇的歧义性，才能够准确分析用户语音的含义。人工智能技术则起到这一作用，通过对大数据、云计算技术的运用，对词汇放置到不同的语境下进行分析与判断，进而有效消除词汇的歧义性，以提高用户意图理解的准确度。在判断准确用户的意图以后，再根据用户的意图进行服务输出。
2.3语音合成技术
语音合成技术相当于人的嘴巴，是在语音识别、语义理解之后，判断用户的意图，并将结果输出给用户。其实现步骤为：将服务结果匹配成文字、将文字转换成语音、将语音播报给用户。根据语义理解的结果，提取关键词，选择合适的服务项目，提供给用户，并根据用户的下一步服务要求，再次匹配合适的服务项目或是将服务项目直接输出给用户，由用户进行判断和选择。语音合成是根据预设的内容进行播报，也是人工智能技术根据用户的需求，选择合适的词汇组成语音播报给用户的过程，随着人工智能技术的进步，语音合成技术的功能更加强大。
三、智能语音技术在呼叫中心的应用
3.1应用于自助服务方面
智能语音通过对语音识别引擎的升级，借助大数据技术对各领域热词进行收集，以丰富智能语音识别数据库，不断提升语音识别引擎的计算能力;然后对智能语音识别系统的导航模块、语音降噪、信道适应、语音合成等不断优化，从而使智能语音可以取代大部分的人工服务场景（如查询类、咨询类、预约类、受理类等，理论上除投诉以外的场景均可以交由系统完成服务），将用户来电拦截在IVR自助服务中，促进服务能力由纵深化向扁平化的转变，实现服务能力的直达，缩短用户服务的时长。因此智能语音可应用于呼叫中心的自助服务方面，减轻人工服务的压力，解决人工服务的短板，提高呼叫中心服务的自动化、便捷化、人性化水平，实现365×24小时的持续性服务。随着智能语音识别技术功能的强大与完善，在未来，智能语音识别技术将应用于呼叫中心的自助服务方面，并日渐呈现出取代人工服务的趋势。
3.2应用于服务质检方面
传统的服务质检是由质检人员负责并开展的，呼叫中心的质检人员和客服人员的配比未1：30，因而质检人员的工作量较大，所能做到的是抽检，是一种少量抽检的工作方式，且抽检的效率低，不足以完全约束客服人员的工作行为。在将智能语音识别技术应用到服务质检方面以后，通过智能语音技术的存储、筛选等模块，可对客服人員的服务行为进行录音，尤其是传感器的有效应用，可将服务中的异常行为记录下来，并由质检人员进行检查。由此实现从少量抽检转变为全量质检，系统根据拟定的服务标准自动匹配存在服务问题的录音，并给出匹配结果，提高质检的效率，加大对客服人员的监督力度，约束客服人员的行为，要求客服人员必须认真开展工作，进而提升服务质量。
3.3应用于运营分析方面
智能语音技术不仅可应用在语音识别、语义理解等方面，还可以应用在运营分析方面，客服人员可基于智能语音技术的各模块，对客户的服务需求进行分析，然后判断哪些用户是潜在的消费对象，然后基于用户的消费需求进行推广。因此智能语音技术在运营分析方面应用后，智能语音系统根据语言交互的内容，自动挖掘分析对企业有价值的信息，比如用户来电的原因、产品的反馈、营销的效果等，进而提升运营分析的效率，降低运营分析的成本，提高企业的经济效益。
四、结束语
总体来说，呼叫中心结合智能语音技术可以实现统一服务标准、提高服务效率、提升服务质量、降低运营成本，使企业和客户得到双赢。因而在将智能语音技术应用到呼叫中心以后，可推动呼叫中心各项服务工作效率的提升，推动呼叫中心向规范化、智能化、多元化的方向发展。
参 考 文 献
[1] 刘桂英 . 浅析智能语音技术在呼叫中心应用前景[J]. 智能城市应用， 2020， 3（7）：110.
[2] 冯继东. 智能语音分析系统在呼叫中心的推广及其应用[J]. 电子世界， 2019， 000（011）：186-187.
[3] 张莉， 田诺， 王峰，等. 一种基于智能语音技术的话务数据分析方法， CN111489754A[P]. 2020.
[4] 王树兴， 朱香敏. 语音合成技术在高速公路呼叫中心中的应用[J]. 中国交通信息化， 2019， 000（001）：P.103-105.