В рубрику "Call-центры" | К списку рубрик | К списку авторов | К списку публикаций
– Денис, можно ли сказать, что речевые технологии – это новый тренд на российском рынке call-центров?
– Определенно, да. Речевые технологии, такие как распознавание и синтез речи, все чаще находят применение в call-центрах. Этим летом мы представили продукт Yandex SpeechKit Cloud, который позволяет интегрировать речевые технологии Яндекса в любые бизнесы и сервисы. И сразу увидели большой интерес.
– А с чем он связан? Расскажите о текущем состоянии развития речевых технологий.
– В последние несколько лет произошел качественный скачок в развитии речевых технологий. Он связан с появлением больших вычислительных ресурсов, которые дали возможность использовать нейронные сети в акустическом и языковом моделировании, что обеспечивает высокое качество технологий. Современные технологии способны распознавать слитную человеческую речь и синтезировать голосовые ответы с естественными и плавными интонациями.
Так, качество распознавания речи технологии Yandex SpeechKit составляет 95% для коротких запросов на геотематику, 88% – для коротких запросов на общую тематику и 82% – для произвольных текстов. Это очень близко к человеческому восприятию речи.
– В чем преимущество использования речевых технологий?
– В телефонии, как правило, две стороны: с одной стороны трубки – бизнес, с другой – клиенты. Очевидно, бизнесу важно создать максимально эффективные каналы коммуникации с потенциальными и действующими клиентами для реализации своих продуктов и услуг. Клиентам же необходимо быстро и просто решить свои задачи, например купить товар или получить услугу.
С одной стороны, использование речевых технологий позволяет решить проблемы клиентов: минимизировать время ожидания на линии, исключить необходимость прослушивания многочисленных пунктов в голосовом меню, избежать переключений между сотрудниками и повторений одной и той же информации о цели звонка или о себе для решения вопроса. Взаимодействие с системой интерактивной навигации с помощью голоса в среднем в 6 раз быстрее, чем прослушивание пунктов меню с нажатием соответствующих кнопок для выбора нужного пункта.
С другой стороны, речевые технологии позволят бизнесу оптимизировать затраты на организацию и обработку входящих и исходящих звонков, справиться с пиковыми нагрузками и повысить показатели по качеству обслуживания клиентов. Если говорить про затраты, использование голосовых технологий в среднем в 16 раз дешевле стоимости работы оператора.
– Какие сценарии использования речевых технологий в телефонии вы видите?
– В первую очередь, это автоматизация входящих звонков, когда оператор работает по четко заданному скрипту. Например, в решении таких задач, как заказ товаров и услуг, запись на прием и обслуживание, получение информации о товарах и сервисах, состоянии счета, о местонахождении и времени работы организации.
В случае с заказом такси это может работать так:
Система начинает разговор: "Здравствуйте, вас приветствует Такси, куда нужно подать машину?"
Клиент отвечает: "Улица такаято, номер дома".
Следующий вопрос системы: "На какое время?"
Ответ клиента: "На ближайшее".
С помощью синтеза речи система сможет проверить правильность распознанных данных и подтвердить заказ: "Спасибо, едем от улицы... в ближайшее время, все верно?"
Ответ: "Да, верно".
Система: "Спасибо за заказ. Ожидайте машину в ближайшее время".
Еще один пример – замена многоуровневых интерактивных голосовых меню с использованием ручного ввода (DTMF), используемых в крупном бизнесе, распространенном в малом и среднем бизнесе, на автоматизированную систему с управлением голосом. Это может быть реализовано так:
Задается открытый вопрос: "Здравствуйте, вас приветствует Банк, чем мы можем вам помочь?"
Клиент отвечает: "Мне нужно подключить услугу интернет-банкинга" или "Хочу поговорить с техподдержкой".
Система распознает речь и по ключевым словам определяет дальнейшее действие – соединение с нужным специалистом.
Кроме обработки входящих звонков речевые технологии находят применение в задачах контроля качества работы операторов. Запись речи оператора может быть проанализирована на предмет соблюдения того или иного сценария. По ключевым словам могут быть выявлены негативные разговоры.
– А можно ли оптимизировать исходящие вызовы с помощью речевых технологий?
– Многие задачи, для решения которых раньше привлекались операторы, теперь могут быть автоматизированы. Например, обзвон с целью обновления информации о новых продуктах и сервисах, подтверждение о заказе или доставки в интернет-магазинах, автоматическое информирование записавшихся клиентов о предстоящем посещении с возможностью изменения времени записи голосом в медклиниках.
Опубликовано: Журнал "Технологии и средства связи" #6, 2014
Посещений: 11821
Автор
| |||
В рубрику "Call-центры" | К списку рубрик | К списку авторов | К списку публикаций
