Транскрибація дзвінків з ШІ: Як штучний інтелект змінює обробку дзвінків та ефективність бізнесу

Штучний інтелект, AI, ШІ…Ви мабуть часто зустрічали ці слова в публікаціях постах чи на конференціях, а можливо і “гралися” з чатом GPT?

Чи досі Ви вважаєте це хайпом для поціновувачів технологій? Тоді в мене для Вас погані новини. Скоріш за все, Ваші конкуренти вже запроваджують інструменти штучного інтелекту у свій бізнес і починають отримувати нові переваги.

Для корпоративної телефонії набирають популярності сервіси Транскрибації дзвінків та Мовної аналітики на основі Ші. Яку користь вони вже приносять бізнесу, давайте розглянемо у цій статті.

Транскрибація дзвінків за допомогою ШІ — це перетворення голосових дзвінків у текст за допомогою технологій розпізнавання мови (також для цього часто використовується термін – Speech-to-Text). В основі таких систем лежать алгоритми машинного навчання та нейронні мережі, які здатні виявляти мову, розпізнавати різні акценти та контекст розмови.

Наразі системи Speech-to-Text значно покращили свою точність. Натреновані на великих обсягах даних, вони можуть швидко та ефективно виконувати цю задачу, знижуючи витрати часу керівників та відділу контролю якості на перевірці розмов операторів, а також швидко дають корисні інсайди з інструментами Мовної аналітики.

Процес транскрибації дзвінків за допомогою ШІ включає кілька етапів:

1. 1. Запис аудіо: Дзвінок записується в аудіоформаті (моно або стерео) засобами Віртуальної АТС та автоматично передається на обробку.
   2. Попередня обробка аудіо: На цьому етапі система видаляє шум і покращує якість звуку для точнішого розпізнавання мови.
   3. Розпізнавання мови (Speech-to-Text): Власне, сам процес перетворення голосу в текст.
   4. Зберігання та аналіз: Трансформовані текстові дані зберігаються в системі та можуть бути проаналізовані засобами Мовної аналітики для виявлення настроїв або ключових точок для покращення взаємодії з клієнтами.

Обробка отриманих текстів на основі Мовної аналітики – це наступний важливий крок, який дозволяє швидко отримувати корисну інформацію про якість розмови та характер взаємодії із клієнтом, а саме:

1.Аналізувати настрої: Допомагає керівнику зрозуміти, як емоційно налаштовані клієнти під час дзвінків. Це дає можливість оперативно реагувати на незадоволення, підвищувати рівень сервісу та прогнозувати майбутні труднощі. Всі ці дані можна отримати без необхідності вручну переглядати тисячі дзвінків.

2.Виявляти нові клієнтські потреби: Збираючи дані з розмов, можна зрозуміти, які нові товари чи послуги стали частіше запитувати, та відповідно підлаштувати асортимент та стратегію продажів під новий попит.

3.Зменшити час на аналіз та виявлення слабких місць: Системи ШІ автоматично порівнюють транскрибовані розмови співробітників з наявними скриптами та підсвічують неточності, помилки, некоректні слова тощо.

Також, завдяки виявленню найпоширеніших тем, які повторюються в розмовах, можна визначити, які питання турбують клієнтів. Наприклад, якщо в багатьох дзвінках повторюється проблема із доставкою товару, це сигналізує про необхідність внесення змін у цей процес.

4.Отримувати теми розмов та звіти: Мовна аналітика може генерувати звіти, що підсумовують основні моменти розмов, підраховують частоту згадок конкретних тем або емоцій. Це дозволяє керівникам за лічені хвилини отримувати інсайти, які раніше вимагали б багато годин роботи.

Отже, на які критерії орієнтуватись при виборі платформи для транскрибації та аналізу мовлення? Як мінімум потрібно врахувати наступні фактори:

• • Точність розпізнавання мови: Моделі повинні працювати з різними мовами та діалектами. Що особливо важливо для мовного середовища України.
  • Сумісність з вашою Віртуальною АТС: Платформа повинна бути поєднана з корпоративною телефонією чи іншими системами
  • Розширені можливості аналітики: Шукайте рішення, які надають глибокий аналіз настроїв та емоцій.
  • Гнучкість та масштабованість: Оцініть, який об’єм для транскрибації Вам потрібен зараз та в найближчому майбутньому