CTI論壇(ctiforum.com) （編譯/老秦）: 了解什么是 ASR 技術(shù)，它如何增強客戶(hù)體驗，以及聯(lián)絡(luò )中心如何以具有成本效益的方式實(shí)施和改進(jìn)它。

　　Alexa，世界何時(shí)終結？這聽(tīng)起來(lái)可能是一個(gè)愚蠢的問(wèn)題，但很多人都會(huì )在手機上問(wèn)這個(gè)問(wèn)題。盡管技術(shù)不斷進(jìn)步，但即使是人工智能虛擬助手也無(wú)法預測未來(lái)。但是，他們可以理解、解釋和回答許多其他問(wèn)題。

　　在 Alexa、Siri 和其他虛擬助手的背后，有一項于 50 年代首次創(chuàng )建并經(jīng)過(guò)多年改進(jìn)的技術(shù)。如果您在日常生活中使用虛擬助手（安排會(huì )議、打電話(huà)或買(mǎi)菜），您就已經(jīng)知道它們可以如何簡(jiǎn)化大多數平凡的任務(wù)。但是您是否考慮過(guò) ASR 如何改善聯(lián)絡(luò )中心的客戶(hù)體驗 (CX)？

　　在這篇博客中，我們仔細看看：

　　ASR 代表自動(dòng)語(yǔ)音識別--一種允許計算機從人類(lèi)那里聽(tīng)到并將語(yǔ)音轉換為文本的技術(shù)。它可用于數據輸入、質(zhì)量控制或類(lèi)似人類(lèi)的對話(huà)。聯(lián)絡(luò )中心主要用于提供信息和轉接電話(huà)，也可以從 ASR 中受益，以改善客戶(hù)和座席的體驗。

　　ASR 是人工智能 (AI) 的一個(gè)子領(lǐng)域，也稱(chēng)為"語(yǔ)音到文本"或"語(yǔ)音識別"。

　　多年來(lái)的 ASR：從識別數字到個(gè)人助理。

　　ASR 從最初的形式到今天與語(yǔ)音助手的交互，走過(guò)了漫長(cháng)的道路。雖然你不需要完全理解它就能從 ASR 中受益，但看到它多年來(lái)的演變很有趣：

　　因此，雖然它在 50 年代首次亮相，但直到 21 世紀 ASR 才在商業(yè)上廣泛使用。它現在可以在我們日常生活的許多產(chǎn)品中找到。

　　讓我們深入探討 ARS 對聯(lián)絡(luò )中心的意義以及改善客戶(hù)服務(wù)的用例。

　　大多數 CX 專(zhuān)業(yè)人士都認識到人工智能在提高運營(yíng)效率和提供更好的客戶(hù)服務(wù)方面的價(jià)值。事實(shí)上，麥肯錫發(fā)現，公司正在利用先進(jìn)技術(shù)將平均處理時(shí)間減少多達 40%，將自助服務(wù)遏制率提高多達 20%，并將員工成本削減多達 500 萬(wàn)美元。

　　在聯(lián)絡(luò )中心，ASR 用于交互式語(yǔ)音響應 (IVR) 系統，例如，無(wú)需在呼叫期間按下某個(gè)鍵即可找到最合適的座席。

　　聯(lián)絡(luò )中心幾十年來(lái)一直在使用 ASR 技術(shù)，但經(jīng)常無(wú)法取悅客戶(hù)。大多數時(shí)候，IVR 感覺(jué)就像是一系列無(wú)休止的選項和重復的步驟，對解決問(wèn)題沒(méi)有幫助。即使是大多數聊天機器人也是有限的，無(wú)法以對話(huà)的方式與客戶(hù)互動(dòng)。

　　人工智能正在徹底改變語(yǔ)音識別技術(shù)，并將新系統和工具引入具有內置對話(huà)人工智能的聯(lián)絡(luò )中心。這些工具可以巧妙地取代傳統的 IVR--為最終客戶(hù)提供一種為他們提供愉快體驗的技術(shù)。

　　通過(guò)利用 ASR 技術(shù)通過(guò)語(yǔ)音助手和聊天機器人與客戶(hù)進(jìn)行智能對話(huà)，聯(lián)絡(luò )中心增強了客戶(hù)自助服務(wù)體驗，同時(shí)讓座席可以專(zhuān)注于更復雜的請求。

　　ASR 技術(shù)可用于聯(lián)絡(luò )中心，將座席從重復的、低價(jià)值的任務(wù)中解放出來(lái)或改善 CX。

　　在下面，您可以找到聯(lián)絡(luò )中心的一些 ASR 用例。

　　當系統自動(dòng)將電話(huà)或視頻呼叫轉換為文本并將它們存儲在您的數據庫或平臺中時(shí)，就會(huì )發(fā)生呼叫轉錄。它可以是實(shí)時(shí)的，也可以是基于過(guò)去的通話(huà)記錄。呼叫轉錄可用于聯(lián)絡(luò )中心以自動(dòng)執行呼叫后工作，使用客戶(hù)信息收集和更新數據庫和系統。

　　處理憤怒的客戶(hù)可能很困難，即使是最資深的座席也是如此。使用 ASR，您可以為某些詞或句子（不高興、不可接受、抱怨等）設置觸發(fā)器，并上報給聯(lián)絡(luò )中心主管或經(jīng)理。

　　ASR 技術(shù)可用于高度監管的行業(yè)，例如銀行業(yè)，在這些行業(yè)中，座席必須遵循復雜的腳本并提供特定信息以滿(mǎn)足合規性和監管要求。在這種情況下，語(yǔ)音識別用于檢查座席是否遵循腳本并向客戶(hù)提供所有必需的信息。

　　語(yǔ)音分析可以檢查和評估座席和客戶(hù)的語(yǔ)氣和談話(huà)主題，為座席提供提示以更好地解決問(wèn)題。例如，如果客戶(hù)抱怨無(wú)法將一副新耳機連接到計算機。系統將識別產(chǎn)品（耳機）和問(wèn)題（藍牙連接）并自動(dòng)提示座席故障排除指南。

　　另一方面，客戶(hù)可能正在為滑雪旅行訂購滑雪夾克。系統識別類(lèi)別（滑雪服裝）并通過(guò)在對話(huà)中引入護目鏡和滑雪頭盔來(lái)提示座席完成銷(xiāo)售。

　　在銀行客戶(hù)服務(wù)線(xiàn)中，ASR 通常用于允許客戶(hù)進(jìn)行身份驗證和執行簡(jiǎn)單的交易，例如查看余額、付款或轉移資金，從而減少聯(lián)絡(luò )中心的平均處理時(shí)間。

　　與任何其他 AI 模型一樣，ASR 系統從高質(zhì)量數據中學(xué)習。大多數模型從小型微調過(guò)程中獲益比從大規模變化中獲益更多。

　　ASR 系統以?xún)煞N不同的方式進(jìn)行訓練：

　　但是，主動(dòng)學(xué)習中的 AI 模型準確性會(huì )隨著(zhù)時(shí)間的推移而降低。這就是為什么許多科技巨頭（如 Facebook 和亞馬遜）都有內部數據科學(xué)家來(lái)保持 AI 模型的預測能力。

　　數據科學(xué)家是昂貴的資源。大多數公司無(wú)法擁有一支數據科學(xué)家團隊來(lái)改進(jìn)他們的 AI 模型。答案在于human-in-the-loop技術(shù)--人工智能的一個(gè)分支，它利用人類(lèi)的專(zhuān)業(yè)知識來(lái)訓練和驗證對人工智能模型的調整。

　　借助human-in-the-loop技術(shù)，聯(lián)絡(luò )中心可以以直接且經(jīng)濟高效的方式培訓、微調和測試他們的 ASR 系統和其他 AI 工具。

　　ASR 已經(jīng)是我們生活中不可或缺的一部分，無(wú)論是在我們的家里還是辦公室。聯(lián)絡(luò )中心現在可以依靠 ARS 技術(shù)以可承受的價(jià)格簡(jiǎn)化運營(yíng)并提高效率。