銀行呼叫中心語(yǔ)音數據體量巨大，是典型的非結構化“大數據”。這些數據內含客戶(hù)身份信息、偏好選擇、服務(wù)投訴、業(yè)務(wù)咨詢(xún)等重要信息，是銀行優(yōu)化服務(wù)質(zhì)量、提高運營(yíng)效率，進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)決策和產(chǎn)品服務(wù)設計的重要參考，在大數據時(shí)代，語(yǔ)音數據變?yōu)橐环N重要業(yè)務(wù)資產(chǎn)，然而在傳統技術(shù)條件下，語(yǔ)音數據保存困難，應用成本高，更難談及進(jìn)一步挖掘利用。
1.傳統大規模呼叫中心困境：數據量大，調聽(tīng)困難
隨著(zhù)金融結構的業(yè)務(wù)發(fā)展呼叫中心的規模與日俱增，國內超過(guò)千席的呼叫中心不乏少數，呼叫中心語(yǔ)音數據體量巨大，是典型的非結構化“大數據”。傳統的方式會(huì )將數據分為冷熱部分保存，過(guò)期的數據會(huì )存放在磁帶中，一旦出現歷史錄音調聽(tīng)，需要先找到磁帶，導入系統中然后在一一聽(tīng)取核對，工作量大且效率非常低下，往往找一通電話(huà)需要數天甚至幾周時(shí)間。
2.質(zhì)檢難度大大，覆蓋率低
由于語(yǔ)音通話(huà)數量巨大，人力成本日漸高漲，目前，大多數呼叫中心質(zhì)檢都是通過(guò)人工抽查的方式進(jìn)行，該種質(zhì)檢方法效率低且缺乏統一的質(zhì)檢標準，在很大程度上制約了質(zhì)檢工作在量和質(zhì)量的突破。另外傳統的呼叫中心質(zhì)檢多半停留在質(zhì)檢結果上，卻沒(méi)有找到出現此種質(zhì)檢結果的源頭，譬如導致此種質(zhì)檢結果的坐席近期的心理動(dòng)態(tài)，可見(jiàn)目前企業(yè)遭受的質(zhì)檢難度瓶頸不僅在于對質(zhì)檢結果獲取、質(zhì)檢結果處理無(wú)從下手方面，對于導致質(zhì)檢結果的原因同樣不知所措。
3.無(wú)法獲取語(yǔ)音數據中的價(jià)值
對于企業(yè)來(lái)說(shuō)，呼叫中心不管是作為“成本中心”還是“利潤中心”，其都是企業(yè)對外交流的巨大窗口，呼叫中心若想提升自身部門(mén)的話(huà)語(yǔ)權，就應該最大程度發(fā)揮企業(yè)和客戶(hù)之間交流的價(jià)值，將客戶(hù)反饋的問(wèn)題結合公司業(yè)務(wù)，整合出有效的工作報告向相關(guān)職能部門(mén)反饋。而金融業(yè)，作為呼叫中心的權重行業(yè)，地位顯而易見(jiàn)。同時(shí)，金融行業(yè)也是最注重數據保全和數據價(jià)值挖掘的行業(yè)，對這些數據展開(kāi)深入應用和分析，將會(huì )產(chǎn)生巨大的商業(yè)價(jià)值。
二、案例背景：
廣發(fā)銀行信用卡中心擁有坐席數5000余個(gè)，處理業(yè)務(wù)類(lèi)型共四類(lèi)，日產(chǎn)生錄音文件量在200G以上，年錄音文件總量超過(guò)90T。預測未來(lái)錄音數據量的年均增長(cháng)率可達30%，如此海量的錄音數據加劇了錄音管理的難度，同時(shí)為錄音調聽(tīng)、質(zhì)檢帶來(lái)巨大壓力。此外，廣發(fā)銀行信用卡中心海量錄音數據中蘊藏豐富的客戶(hù)、市場(chǎng)和服務(wù)增值信息，但由于海量錄音數據只能依據法規作為證據保存，無(wú)法進(jìn)行有效的充分利用。
三、客戶(hù)需求：
廣發(fā)銀行信用卡中心希望通過(guò)使用相關(guān)解決方案，實(shí)現語(yǔ)音服務(wù)系統的高效錄音管理，解決語(yǔ)音文件的存儲、調聽(tīng)問(wèn)題，加強人工服務(wù)質(zhì)檢功能，并對海量數據中的信息進(jìn)行分析和挖掘，從而更加深入地了解客戶(hù)、發(fā)掘市場(chǎng)、改善服務(wù)。
四、解決方案
為幫助客戶(hù)解決上述問(wèn)題，中金數據自主研發(fā)“語(yǔ)音大數據分析平臺，依托先進(jìn)的大數據平臺技術(shù)，采用語(yǔ)音識別技術(shù)對金融機構海量語(yǔ)音內容進(jìn)行分析識別，以較高的準確率還原出每段錄音的具體內容；可通過(guò)關(guān)鍵詞輸入實(shí)現快速檢索，通過(guò)語(yǔ)義分析和情緒分析技術(shù)，實(shí)現語(yǔ)音全覆蓋自動(dòng)質(zhì)檢；通過(guò)對大量通話(huà)記錄和內容進(jìn)行識別、統計、分析，可在最短時(shí)間內了解不同業(yè)務(wù)的話(huà)務(wù)結構，定位導致客戶(hù)投訴、流失、話(huà)務(wù)異常等問(wèn)題原因、并預測業(yè)務(wù)熱點(diǎn)趨勢，發(fā)現潛在客戶(hù)，利用數據為業(yè)務(wù)全流程帶來(lái)新的活力。
五、方案實(shí)施情況
在經(jīng)過(guò)將近為期一年的嚴格考察后，廣發(fā)銀行信用卡中心于2014年10月正式與中金數據簽訂大數據基礎平臺項目合作協(xié)議，并以語(yǔ)音數據分析作為項目首期內容，在雙方團隊的高效協(xié)同下，于2015年4月順利按計劃實(shí)現廣發(fā)信用卡中心“語(yǔ)音大數據分析平臺”上線(xiàn)，迄今為止項目一二期已經(jīng)順利上線(xiàn)，運行狀況良好，系統目前實(shí)現了主要三大功能模塊：錄音存管、智能質(zhì)檢、主題分析。
六、方案效果
通過(guò)使用語(yǔ)音大數據分析云，廣發(fā)銀行信用卡中心極大提高了在呼叫服務(wù)中心在語(yǔ)音轉換、存儲、調聽(tīng)和質(zhì)檢方面的效率，在呼叫中心服務(wù)管理、電話(huà)營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù)管理、人力資源管理和工作質(zhì)量把控上有效提高了便捷度。實(shí)現日處理數據時(shí)長(cháng)2萬(wàn)小時(shí)，在線(xiàn)數據總量200T，以及年數據量增長(cháng)率30%的應用效果。
此外，語(yǔ)音大數據分析云作為一種大數據分析產(chǎn)品，可以為廣發(fā)銀行提供一定的業(yè)務(wù)統計和分析，可實(shí)現信用卡中心語(yǔ)音數據的自動(dòng)化采集與分布式存儲，完成語(yǔ)音數據智能統計分析，自動(dòng)提取有價(jià)值的客戶(hù)信息，因而后續可挖掘的潛力較大。在二期以及后續項目中，雙方將基于現有基礎，深入探討如何在數據價(jià)值挖掘領(lǐng)域實(shí)現更為多元化的合作。
方案服務(wù)價(jià)值總結：
1.實(shí)現了廣發(fā)銀行卡中心語(yǔ)音數據的自動(dòng)化采集和分布式存儲；
2.實(shí)現了廣發(fā)銀行卡中心語(yǔ)音數據的智能統計分析、自動(dòng)提取有價(jià)值客戶(hù)信息；
3.實(shí)現了廣發(fā)銀行卡中心語(yǔ)音數據基于文本的搜索調聽(tīng)；
4.實(shí)現了廣發(fā)銀行卡中心語(yǔ)音數據自動(dòng)質(zhì)檢，大大提高了質(zhì)檢效率與覆蓋度；
5.極大節省了廣發(fā)銀行卡中心語(yǔ)音數據處理方面所需的成本。
