Автоматическая голосовая служба поддержки
-
Upload
- -
Category
Data & Analytics
-
view
293 -
download
1
description
Transcript of Автоматическая голосовая служба поддержки
Идея для Бизнес инкубатора МГУ, Москва 2014
Пономарев Сергей [email protected]
• Строго заданная тематика общения;
• Многократное повторение информационных сообщений и действий.
То есть – может быть автоматизирована.
Однако:
• Звонящие не всегда знают, как называется услуга, которую они хотят получить;
• Звонящие не всегда владеют терминами;
• И даже - не всегда хорошо разговаривают по-русски.
Без человека-оператора обойтись трудно.
Но можно…
Voice Recognition:•Распознать устную речь в набор фонем;Natural Language Processing:•Превратить набор фонем в связный текст;•Выделить модальность сообщения (вопрос, утверждение, подтверждение, отрицание);•Выделить ключевые слова-маркеры и термины.Big Data:•“Догадаться” что именно нужно позвонившему;•Задать уточняющие вопросы, если необходимо;Оказать услугу:•Прочитать информационное сообщение (баланс, описания тарифов и т.д.);•Зарегистрировать заявку службы поддержки;•Переключить на оператора соответствующего отдела (представив оператору в удобной форме информацию о потребностях клиента).
Voice Recognition, Natural Language Processing:
•Использовать доступные на рынке пакеты;
Big Data:
•Использовать тысячи записей работы операторов с настоящими клиентами для определения:
• Соответствия типовых запросов клиентов с оказываемыми службой поддержки услугами (Что хочет человек);
• Соответствия ключевых слов и грамматических конструкций с типовыми запросами (Какими словами человек объясняет, что он хочет).
Суть.
Замена операторов первой линии call-центров на автоматизированную голосовую систему (АГС). АГС способен, общаясь с клиентом на естественном языке:
•Определить потребности клиента – за счёт распознавания и анализа речи;
•Задать уточняющие вопросы (если необходимо);
•Переключить на специалиста соответствующего отдела;
•Самостоятельно оказать услугу:
• Прочитать информационное сообщение (например, о тарифном плане);
• Сообщить баланс, статус платежа и т.д.;
• Зарегистрировать заявку в службу поддержки.
Существующие аналоги.•Повсеместно распространённые системы голосового меню “нажмите 1, если…”. Недостатком является большое время ожидания клиента на линии, что приводит к снижению лояльности;•Голосовые системы с выделением ключевых слов. По сути являются голосовым меню, однако позволяют вместо нажатий кнопок сообщать свой выбор системе голосом. Недостаток тот-же – слишком большое время ожидания клиентом на линии.Отличие от существующих аналогов.•Кардинальное сокращение времени звонка. Вместо зачитывания всех пунктов меню и ожидания выбора клиентом одного из пунктов – анализ сообщения клиента и автоматическое определение тематики запроса;•Учёт контекста. Уточняющие вопросы задаются только если клиент ранее не сообщил необходимую для обслуживания информацию;•Возможность отвечать на вопросы клиента – например, давать подсказки или зачитывать информационные сообщения о продуктах и услугах;•Распознавание смысла обращения – для клиентов, не знающих названий продуктов и терминов, и пытающихся объяснить “своими словами”;•Автоматическое оказание услуг по некоторым типам обращений – информационные сообщения, баланс, регистрация заявок.
Рыночная ниша.
Call-центры; компании, имеющие собственную телефонную службу поддержки.
Экономика.
Внедрение АГС позволит сократить количество операторов первой линии call-центров, обеспечив экономию на ФЗП, обучении, помещении и т.д.
Конкуренты.
“Центр Речевых Технологий” в Санкт-Петербурге предлагает систему голосового меню с выделением ключевых слов.
Технологии.
Speech Recognition.
Распознавание устной речи в поток фонем и далее – в письменный текст на русском языке с восстановлением грамматического строя. В настоящий момент достигается точность в 60-80% на голосовых сообщениях свободной тематики.
Преобразование потока фонем в текст осуществляется системой собственной разработки, распознавание аудиопотока в фонемы – использование коммерческих продуктов.
Natural Language Processing.
Обработка сообщений на естественном языке с выделением модальности и тематики сообщения.
Программный код собственной разработки.
Big Data.
Использование методов Big Data на записях телефонных звонков в службу поддержки позволит создать сеть лексемм и грамматических конструкций, в результате чего:
Будет известно, какие услуги клиенты хотят получить, и
Будет известно, какими словами клиенты объясняют, что они хотят.
Алгоритмы создания сети в настоящий момент ясны, частично – реализованы.
План работ.
Ключевым вопросом является доступ к базе звонков в службу поддержки для её анализа и создания сети. Поскольку телефонные звонки содержат приватную информацию, будет обеспечен сбор и анализ данных стороне клиента, с выводом накопленных данных в гарантированно очищенном от приватной информации виде: 1-2 месяца.
Разработка АГС до уровня коммерческого продукта: 1 год.
Пономарев Сергей [email protected]