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會話數據:實時路由是成敗關鍵

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  • 老秦夜譯
  為了最大限度地利用數據,組織需要能夠從每次會話中捕獲和利用數據,而不僅僅是在孤立的部門中。
  CTI論壇(ctiforum.com)(編譯/老秦):語音分析和相關用例的先進功能正在讓企業意識到通話記錄的價值,我們的研究顯示,近76%的C級主管認為語音數據對他們的組織有價值或非常有價值。
  然而,盡管有潛在的改變游戲規則的能力,可以從大規模的音頻數據分析中提取豐富的見解,但許多企業無法捕獲并充分利用每天在其業務中流動的大量語音、視頻和結構化/非結構化數據。因此,他們同樣無法利用有價值的人工智能驅動的見解來幫助優化CX、提高銷售業績、增強法規遵從性,并通過自動化提高流程效率。
  大多數情況下,公司都會受到封閉在專有系統中的數據的阻礙,傳統的現有公司通常會收取費用以批量導出通話記錄。再加上缺乏實時記錄流,無法訪問AIready未壓縮的語音數據,結果是無法及時訪問低質量的記錄,從而影響轉錄的準確性。反過來,這種情況又導致了低于標準的分析。最終的影響是未能充分優化會話式人工智能的投資回報率和扼殺敏捷創新。
  克服障礙,大規模提供語音和視頻分析
  好消息是,有一些方法可以克服整個企業使用媒體的問題,以滿足對準確、實時數據的需求,從而促進客戶分析并增強競爭優勢。
  為了最大限度地利用數據,企業應該尋找一個能夠捕捉到發生的每一次會話的通話記錄供應商,而不僅僅是在孤立的部門內。他們應確保能夠自由訪問聚合的語音數據集,并能夠在自己選擇的工具和應用程序中利用這些數據集,無論是通過領先的人工智能和機器學習供應商的廣泛生態系統,還是通過自己的內部應用程序。這種方法將變得越來越重要,因為在許多領先的企業操作中,捕獲和實時路由上下文數據將成為成敗的關鍵。
  Omdia認為Conversa應該引起你的注意
  Omdia在一份On the Radar的報告中強調了RedBox,因為企業間的數據呈指數級增長,而由人工智能驅動的會話數據的捕獲也變得更加廣泛。該報告包括Omdia對市場趨勢的看法,以及希望在整個企業范圍內使用語音和視頻數據以提供大規模實時分析以獲得真正競爭優勢的組織的要求。
  聲明:版權所有 非合作媒體謝絕轉載
  作者:RedBox公司的Richard Stevenson
  原文網址:
  https://www.nojitter.com/ai-speech-technologies/conversational-data-real-timing-routing-table-stakes

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