2022年电信运营商智能语音客服平台研究与分析 .pdf
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1、邮电设计技术 /2016/09收稿日期:2016-08-18电信运营商智能语音客服平台研究与分析关键词:语音识别 ; 自由说式导航技术; 智能语音交互模式;客服热线doi: 中图分类号: 文献标识码:文章编号: () 摘要:对电信运营商客服热线的传统按键模式和人工服务模式进行了分析, 通过对语音识别技术和自由说式导航技术的研究, 提出了智能语音交互模式在客服平台的应用对提升用户满意度、 提高运营效率 、 节约人工成本的重要意义, 并对部署智能语音客服的业务流程、 技术架构 、 评价标准 、 未来展望等方面进行了分析和探讨 。Abstract : , , ,Keywords :; ;前言客服热线
2、是电信运营商客户服务的主要平台,其服务量通常占运营商客户服务的85以上,在运营商进入全业务竞争阶段后,服务质量的竞争也日益关键。需要以改善客户感知为着力点,积极采取各种举措, 构建为客户导航的服务体系,实现服务质量的持续优化。目前客户热线主要包括传统按键模式和人工服务,传统按键模式因业务的增加导致用户的放弃率逐渐上升, 已经越来越无法满足全业务发展的需要。同时随着客户基数的增多,导致人工服务的压力迅速增长, 由此带来的人工成本及管理成本居高不下。为提升用户感知、 降低人工成本, 本文重点对电信运营商构建智能语音客服平台进行探讨,主要从以下几个方面进行研究分析:传统服务模式与智能语音交互模式对比
3、分析、 语音识别技术、 智能语音客服系统架构、 评价标准、未来展望等。传统服务模式与智能语音交互模式对比分析客服热线传统服务模式包括按键模式和人工模式,智能语音交互模式是一种新型服务模式。通过3种模式的对比分析(见表 1)和用户余额查询的示例(见图 1 ), 得出如下结论: 针对占客服热线业务量70以上的用户自助查询办理服务,由智能语音交互模式实现是最优选择。除客服热线外, 电信运营商也提供网上营业厅、手机客户端等电子化服务渠道,满足不同人群的使用习常培, 刘海舟(中国联合网络通信集团有限公司,北京 100033)ChangPei , Liu Haizhou(China United Netw
4、orkCommunicationsGroup Co. , Ltd. , Beijing 100033 , China )Research and Analysis of IntelligentVoiceNavigationPlatform of Telecom Operators数据通信Data Commuincation常培, 刘海舟电信运营商智能语音客服平台研究与分析63名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页,共 5 页 - - - - - - - - - 201
5、6/09/DTPT惯和偏好,与此同时语音交互已应用在手机客户端,无需查找和选择功能,直接使用自然语言交互,方便快捷。智能语音技术研究近年来,语音识别技术取得快速突破,在苹果 Siri的推广下,语音识别商用推广较快,语音识别技术已广泛应用在音乐搜索、通信助理、手机等服务上, 国内部分银行在客服系统中采用了语音识别技术。与此同时, 语音导航技术日益成为各运营商解决呼叫中心“全业务服务”及 “降低人工成本” 问题的首选。 语音识别技术智能语音客服平台的核心技术是语音识别技术,应用于呼叫中心的语音识别系统根据其技术路线可以分为命令词识别、 关键词检出、自由说语音识别及连续语音听写4个阶段(见表 2)
6、。综合分析4 种语音识别技术方案特点, 结合客服系统业务查询办理的使用场景常为用户短语或短句式提问,因此采用自由说语音识别技术。 自由说式导航技术要求自由说式导航技术的实现主要依赖于声学模型建模、 语言模型建模和分类技术。在声学模型方面, 结合目前语音识别领域主流的声学模型建模方法, 使用上下文相关的建模单元、区分性特征、区分性模型训练等技术建立应用于随意说环境下的声学模型。开展语料设计、语料收集、语料标注等处理,进行声学模型训练。同时,分析客户拨打客服热线时的噪声环境, 使用降噪、特征增强等方法来改善声学模型在噪声环境下的性能。分析客服的实际信道, 用户查询业务时的说话风格,使用客服的历史数
7、据进行声学模型自适应,持续提升声学模型对目标用户群口音、信道等声学特征的适应性。在语言模型方面, 采用主流的语言模型建模算法,对文本数据进行数据设计、收集、清洗、分类及质检等定义优点缺点测试论证结论客服热线按键模式预先定义业务层级,通过播放音引导用户逐级按键到达所需业务节点用户自助服务, 缓解人工压力按键有限, 层级较多, 用户不能快捷到达需要的功能, 体验不好以话费余额为例,按键模式需要交互6次、 按键时长 57 s选择优先级2客服热线人工模式用户与客服代表对话用户感觉亲切、 容易理解人工服务打不通矛盾突出,人工成本较高, 人工服务被大量低价值的服务占用-选择优先级3智能语音交互模式用户用自
8、然语言与机器对话用户用说话的方式与系统交互,直接定位到最终业务节点,解决了按键模式的弊端,同时缓解人工压力语音识别率需要系统在人工智能自学习过程中逐步提升以话费余额为例,采用智能语音交互模式需要交互2次、 按键时长16 s选择优先级1表 13种交互模式对比分析图 1用户查余额使用按键模式和语音模式的示意图套餐信息积分查询实时话费账单查询手机流量话费余额查一下我的手机余额智能语音服务智能语音交互模式话费余额人工服务6按键服务2212121211传统交互模式客服热线用户数据通信Data Commuincation常培, 刘海舟电信运营商智能语音客服平台研究与分析64名师资料总结 - - -精品资料
9、欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页,共 5 页 - - - - - - - - - 邮电设计技术 /2016/09处理,进而开展语义训练,持续提升语言模型的适应性。通过客服历史数据的人工转写,收集领域相关的语言模型训练文本,使得系统能有效地学习与电信业务相关的语言层知识,在用户进行业务相关的咨询时有更高的识别准确率。在分类技术方面, 以目前主要业务选项作为分类目标,对主流的分类算法进行分析与实验,使用文本分类器的区分性训练、支持向量机、 最大熵等分类技术,研究可适用于复杂任务的分类算法;根据分类
10、技术的使用情况,研究多分类器的可行性,以解决实际业务的路由问题。解决语音识别错误对路由的影响,通过利用语音识别模块产生的多候选信息,达到即使在语音识别产生错误的情况下,仍能进行正确的路由功能。 智能语音技术在客服平台的应用运用智能语音技术,实现用户以自然语言方式进行自助交互服务的功能,变按键流程为语音输入方式,通过分析用户自然对话中的关键语义,自动判断其需求, 为用户提供最适合的查询、办理、 咨询服务,用户不需要记住业务名称, 可以直达需要的功能。此外,流程中采用的自然语言包含的信息量更丰富,用户可以随时直接说出需求, 无须等待系统提示语。用新的智能语音交互模式替代传统交互模式,为客户带来自然
11、极简的交互式服务, 一种新颖的体验, 缩短用户操作和等待时间,提高了客户满意度, 能获得和人工服务一样的良好感知。智能语音客服平台分析 业务流程设计用户拨打电信运营商客服热线,首先接入的是本省客服中心,用户根据语音提示按X号键(可选用任意预留键 )进入智能语音客服, 进入智能语音客服后,系统迅速获取用户的基本信息,当用户以自然语言说出其诉求如“我的话费是多少”, 系统识别出关键字“话费” 对应到话费查询业务节点,通过接口调用访问业务支撑系统获取用户的话费信息,按提前预制的话费模板向用户播报话费情况,用户可继续说出其他诉求或选择挂机,完成一次智能语音服务。全流程交互如图2所示。在智能语音客服入口
12、的设置上,可考虑在主菜单设置入口、转人工或者人工服务全忙时话务拦截、夜间或话务高峰时初步处理等。智能语音客服出口的设置上, 可考虑用户要求转人工或必须人工介入、无法识别用户诉求等场景。定义优点缺点命令词识别业务开发人员预先定义包含用户所有可能说法的语法,语音识别引擎利用语法构建识别网络,与用户语音进行匹配,得到最匹配的命令词,并对不包含在语法中的用户说法进行拒识能实现语音识别系统的基本功能 需要用语法限制用户的说法,用户体验较差、 人机交互界面不够友好 随着语法网络规模的扩大,当语法条目数超过几千时,识别准确率会明显下降关键词检出关键词检出的核心功能是确定语音中是否存在特定关键词提供在语音中快
13、速检索关键词的功能 仅考虑语音的相似性,不考虑关键词的语言特征, 使其无法解决同音不同字的问题 在人的自然对话中,语音中关键词之间经常插入一些口语化的说法,造成关键词无法定义,如 “查一下话费”“申请一些额度” 仅能输出关键词列表,而关键词列表无法完整描述用户的语义,会导致语音识别系统答非所问自由说语音识别自由说语音识别利用基于词的定制领域语言模型,借助于连续语音识别技术,将用户自由开放的语音转化为文本,并利用自然语言理解技术,从所有的文本中理解语义 提供更高准确率的语音理解功能 很好解决了关键词检出的三大弊端大词汇量的段落式识别能力差连续语音听写连续语音实现了大词汇量、非特定人、 特定任务的
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