現(xiàn)今，大數(shù)據(jù)的研究逐漸引起學(xué)術(shù)界和運(yùn)營商的重視。如何從新技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用角度在現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)中引入大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，使其轉(zhuǎn)化成實(shí)際的商業(yè)價(jià)值，是值得探索的問題，而非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的研究、分析和應(yīng)用價(jià)值日益凸顯。

語音大數(shù)據(jù)因其信息量大、價(jià)值點(diǎn)分布分散、內(nèi)容涉及范圍廣、挖掘難度高、難以監(jiān)控和利用等特點(diǎn)，近年來在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析中備受關(guān)注。隨著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和高新技術(shù)的支持，語音大數(shù)據(jù)分析工具正在被金融及保險(xiǎn)行業(yè)接受和采用。然而，如何將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)鉤化數(shù)據(jù)整合進(jìn)行系統(tǒng)分析；如何挖掘客戶與企業(yè)交互過程中的潛在價(jià)值點(diǎn)；如何提前預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)，并提前進(jìn)行干預(yù)；如何高效地開展呼叫中心的質(zhì)量管理工作，不斷提升客戶體驗(yàn)。這些問題的解決方案及落地實(shí)施才是金融及保險(xiǎn)企業(yè)語音大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用成功的關(guān)鍵。

語音大數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值

語音大數(shù)據(jù)是在企業(yè)經(jīng)營活動(dòng)中產(chǎn)生的個(gè)人與企業(yè)通過語音交互所產(chǎn)生的音頻信息資源，廣泛存在于金融、保險(xiǎn)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)等業(yè)務(wù)系統(tǒng)當(dāng)中。如客戶服務(wù)系統(tǒng)、呼叫中心。這些語 音數(shù)據(jù)中包含著客戶需求、投訴、滿意度、建議、競爭性情報(bào)等大量的有價(jià)值的信息， 根據(jù)業(yè)務(wù)需求挖掘語音數(shù)據(jù)信息，使其符合業(yè)務(wù)系統(tǒng)的要求；挖掘潛在客戶需求，客戶行為標(biāo)簽，進(jìn)而產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值，是語音大數(shù)據(jù)研究和應(yīng)用的關(guān)鍵。

語音大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

語音大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式固定，值密度高，存在一定的信息標(biāo)注、存在對(duì)應(yīng)的以文本為載體的知識(shí)內(nèi)容對(duì)應(yīng)關(guān)系。由于語音數(shù)據(jù)存儲(chǔ)領(lǐng)域性等特性，從中可以挖掘出大量有用的信息

語音大數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵技術(shù)

語音大數(shù)據(jù)研究的關(guān)鍵技術(shù)，語音數(shù)據(jù)作為大數(shù)據(jù)重要的組成部分，語音識(shí)別技術(shù)是解決語音大數(shù)據(jù)實(shí)際應(yīng)用問題的重要技術(shù)。基于語音識(shí)別進(jìn)行語音大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵技術(shù)包括：文本轉(zhuǎn)寫、關(guān)鍵詞提取、聲紋識(shí)別、語音情緒識(shí)別、語義理解。通過運(yùn)用自然語言處理技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析包括：數(shù)據(jù)聚合分析、分布式存儲(chǔ)、計(jì)算技術(shù)；大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)索引和實(shí)時(shí)檢索技術(shù)；大數(shù)據(jù)的自動(dòng)分類、內(nèi)容聚類、熱點(diǎn)抽取、熱點(diǎn)事件發(fā)現(xiàn)、傾向性分析技術(shù)。

普強(qiáng)語音大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)在金融、保險(xiǎn)領(lǐng)域應(yīng)用價(jià)值

目前金融、保險(xiǎn)等行業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)長期飽受用戶流失率高、新增用戶發(fā)展緩慢等問題的困擾。通過利用語音大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行挖掘，產(chǎn)生新的應(yīng)用方向，我們以金融、保險(xiǎn)行業(yè)語音大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過采用語音分析技術(shù)，將語音轉(zhuǎn)化為文本信息，進(jìn)行關(guān)鍵詞抽取，通過對(duì)這些文本特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)及專業(yè)化分析實(shí)現(xiàn)幾方面應(yīng)用：

質(zhì)檢預(yù)處理：傳統(tǒng)的質(zhì)檢工作由人工完成，抽檢率只能達(dá)到0.5%-1%。再根據(jù)抽查結(jié)果對(duì)通話有問題的坐席進(jìn)行專業(yè)訓(xùn)導(dǎo)，無法持續(xù)性保證服務(wù)質(zhì)量。而通過語音大數(shù)據(jù)分析挖掘，可實(shí)時(shí)獲取服務(wù)質(zhì)量不高的預(yù)錄音通話，進(jìn)行預(yù)先處理，提升抽檢效率的同時(shí)，提升呼叫中心的整體服務(wù)水平。

熱點(diǎn)信息挖掘：通過對(duì)一段時(shí)間內(nèi)的錄音文件進(jìn)行分析和挖掘，可以獲得某一個(gè)時(shí)間段內(nèi)出現(xiàn)頻次最高的關(guān)鍵詞或信息概念，得到當(dāng)前用戶所關(guān)注的熱點(diǎn)問題。可以分析某一個(gè)主題下用戶關(guān)注的內(nèi)容、反饋，進(jìn)而得到用戶直接反饋信息；可以獲得企業(yè)所推出產(chǎn)品、整體形象、市場認(rèn)可、用戶評(píng)價(jià)等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)；可以發(fā)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營產(chǎn)品的潛在用戶，發(fā)現(xiàn)潛在的、新的營銷機(jī)會(huì)；可以挖掘出有關(guān)競爭對(duì)手的信息。

精準(zhǔn)營銷：傳統(tǒng)運(yùn)營支撐系統(tǒng)由于缺乏大數(shù)據(jù)挖掘分析能力，在目標(biāo)用戶識(shí)別、用戶群細(xì)分、用戶行為分析等方面無法有效支撐市場營銷活動(dòng)，導(dǎo)致營銷活動(dòng)針對(duì)性不強(qiáng)、營銷手段單一，客戶投訴增加，缺乏對(duì)營銷效果的有效評(píng)估和對(duì)沉默用戶、高危用戶的主動(dòng)挽留維系。通過挖掘海量語音大數(shù)據(jù)所蘊(yùn)藏的有效價(jià)值，通過用戶行為分析精準(zhǔn)定位目標(biāo)客戶需求，可以有效提升客戶服務(wù)質(zhì)量，優(yōu)化服務(wù)結(jié)構(gòu)和資源配置，提升個(gè)人用戶業(yè)務(wù)體驗(yàn)，盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)內(nèi)數(shù)據(jù)增值。

全景可視化：通過可視化全景視圖分析，包含數(shù)據(jù)屬性、維度、關(guān)聯(lián)等提取運(yùn)營數(shù)據(jù)庫中的坐席通話量，根據(jù)不同時(shí)段、日期、周、月的話務(wù)情況，進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析；實(shí)現(xiàn)運(yùn)營指標(biāo)統(tǒng)計(jì)功能，如服務(wù)水平、棄呼率、平均等待時(shí)間、最長等待時(shí)間等反映呼叫中心運(yùn)營狀況的指標(biāo)；統(tǒng)計(jì)監(jiān)控電話錄音的通過率，計(jì)算座席、小組、隊(duì)列的質(zhì)量監(jiān)控成績，可根據(jù)不同維度進(jìn)行結(jié)果的查詢和分析；通過統(tǒng)計(jì)IVR流程中各節(jié)點(diǎn)工作效率和水平，及時(shí)調(diào)整流程，縮短客戶從撥打服務(wù)電話到開始接受座席服務(wù)的時(shí)間，通過統(tǒng)計(jì)分析，掌握客戶的需求，以調(diào)整服務(wù)方向和服務(wù)策略，提高客戶的滿意度。

某壽險(xiǎn)機(jī)構(gòu)部署普強(qiáng)語音分析系統(tǒng)收益分析

我們以某保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)為例通過部署普強(qiáng)語音分析系統(tǒng)在品控、電銷、保全、客服進(jìn)行數(shù)據(jù)收益分析，其中成功幫助品控部門部署語音質(zhì)檢系統(tǒng)后達(dá)到100%全量質(zhì)檢，節(jié)省人力100%；系統(tǒng)自動(dòng)篩選出的違規(guī)錄音，以看代聽，質(zhì)檢效率提升50%，并根據(jù)重點(diǎn)關(guān)注業(yè)務(wù)的動(dòng)態(tài)監(jiān)控，監(jiān)聽靈活性、適應(yīng)性增強(qiáng)。電銷部門

通過營銷階段分析，找到銷售成功率的關(guān)鍵階段及原因；通過客戶類型分析，刻畫不同銷售階段的客戶類型及特點(diǎn)；通過拒保原因分析，分析拒保原因及高拒保率險(xiǎn)種。進(jìn)行針對(duì)性話術(shù)優(yōu)化后測(cè)試坐席整體銷售成功率提升80%；保全部門通過退保原因分析找到客戶退保的主要因素，通過保單生效日交叉分析，找到干預(yù)周期規(guī)律與干預(yù)時(shí)間點(diǎn)，預(yù)期提升保全成功率10%。客服部門通過潛在客戶分析，找到客戶潛在需求，向上營銷，每天推5%的潛在客戶名單。對(duì)客戶投訴進(jìn)行投訴預(yù)警分析，提供投訴風(fēng)險(xiǎn)客戶名單，監(jiān)管投訴通話命中率100%。對(duì)客戶咨詢熱點(diǎn)分析，找到客戶咨詢熱點(diǎn)及原因，客戶來電量分流10%

目前普強(qiáng)語音分析系統(tǒng)在金融、保險(xiǎn)等領(lǐng)域積累了大量的客戶，并成功幫助企業(yè)呼叫中心實(shí)現(xiàn)從成本型向利潤型轉(zhuǎn)型提供強(qiáng)有力的決策依據(jù)：

1、通過將所有結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化（錄音數(shù)據(jù)、隨路數(shù)據(jù)）的數(shù)據(jù)標(biāo)簽進(jìn)行整合化分析，打造所有數(shù)據(jù)的可視化分析，為運(yùn)營中心各類人員提供基于客戶心聲的 360度視圖 。數(shù)據(jù)利用率達(dá)到 100% 。

2、通過對(duì)所有錄音的自動(dòng)識(shí)別分析，各級(jí)質(zhì)檢、運(yùn)營、營銷、管理人員的 工作效率提升 16 倍。

3、通過對(duì)業(yè)務(wù)（話術(shù)）流程的改進(jìn)，使各項(xiàng)營銷業(yè)務(wù)的成單轉(zhuǎn)化率 提升 10%。

4、通過對(duì)坐席服務(wù)能力和業(yè)務(wù)能力的改善，使 客戶流失率 降低 5 %。

5、通過超長通話分析、重復(fù)來電分析、靜音時(shí)長分析降低來電量和平均通話時(shí)長，轉(zhuǎn)人工來電量降低 3 %， 平均通話時(shí)長 降低 10s 左右。

普強(qiáng)專注數(shù)據(jù)360度可視化分析

普強(qiáng)信息技術(shù)北京有限公司在語音大數(shù)據(jù)方向的研究與實(shí)踐，是國內(nèi)唯一專注于非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)研究的高新技術(shù)企業(yè)；主要面向業(yè)務(wù)及應(yīng)用本身的特征提取及分析技術(shù)，研究這些特征提取及分析技術(shù)。從技術(shù)開發(fā)和應(yīng)用角度將語音大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成實(shí)際的商業(yè)價(jià)值，主要針對(duì)金融、保險(xiǎn)等業(yè)務(wù)領(lǐng)域海量數(shù)據(jù)運(yùn)用自然語言處理技術(shù)將語音按關(guān)鍵詞抽取分類，分析并挖掘風(fēng)險(xiǎn)及潛在價(jià)值信息，幫助規(guī)避潛在風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)提高銷售能力，降低業(yè)務(wù)成本。普強(qiáng)信息技術(shù)北京有限公司擁有世界一流的專家團(tuán)隊(duì)，潛心在語音技術(shù)領(lǐng)域的研究，將持續(xù)不斷提高大數(shù)據(jù)信息挖掘技術(shù)與應(yīng)用實(shí)踐，為各行業(yè)提供最優(yōu)質(zhì)的解決方案及技術(shù)服務(wù)支助用戶挖掘數(shù)據(jù)背后潛在價(jià)值，提高數(shù)據(jù)利用，有效提升價(jià)值轉(zhuǎn)化率，助力企業(yè)運(yùn)營。

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