Álmos Operátor vagy Álomoperátor Valós idejű beszédfelismerés Kontakt Centerekben
Philippovich Ákos 06 30 555 4666
[email protected]
Beszédfelismerés • Elméleti háttér • Adat-Információ-Tudás • Az adatok keletkezése és értelmezése • A technológiát jegyzik: Autonomy, e-Talk • Rövid bemutatás • A Qfiniti Explore és a Qfiniti Assist • Esettanulmány
•
Bevezetési tapasztalatok egy lengyel kábelszolgáltatónál
Egy kis elmélet MI A KÜLÖNBSÉG?
Tudás
A tapasztalatok alapján megértett és koncepcióba illesztett információk teljessége
Adat Információ Tudás
Információ
Adat
Feldolgozott adatok, melyek jelentéssel bírnak
Tények, nyers adatok
Claude Shannon definíciója: az információ nem más, mint a bizonytalanság csökkentése
További elmélet… CSAKHOGY, AZ INFORMÁCIÓ AKKOR JÓ, HA: Teljesíti a 3A követelményeit: Available, Applicable, Accurate
3A
Azaz Elérhető Alkalmazható Pontos
Ha a kontakt centerben keletkezik az adatok 75%-a a Vevőkről… AKKOR (elvileg) a kontakt centerekben keletkezik a vállalat tudásának 75%-a Ha valaki képes lenne az adatokat tudássá transzformálni…
Alapprobléma: struktúrálatlan adatözön A probléma Hogyan?
beszélgetések
kinyerni
Feldolgozhatatlan
információk E-mail
analizálni
feldolgozni Önkiszolgáló portálok
cselekedni Kutatási eredmények
Postai küldemények
Web-chat
Megoldás beszédadatok transzformációjához Amit a XVIII. Század óta tudunk (Bayes) …
Information Theory and Bayesian Inference
Matematika a megoldás szolgálatában
… és ahogy azt ma egy élvonalbeli vállalat megvalósítja finiti
A Qfiniti termékcsalád finiti Observe
Hang- és képernyőrögzítés
finiti Introspect
Desktop szoftverek használatának nyomonkövetése
finiti Advise
Teljeskörű teljesítménymérés
finiti Survey
Minőség-ellenőrzés és evaluáció
finiti Assist finiti Expert finiti Explore
Információk bányászata és prezentációja On-line képzés és tréning operátorok számára Beszédanalizálás, beszédfelismerés
Kapcsolódó fogalmak Meaning-based computing: Az Autonomy cég által szabadalmaztatott rendszer, amely a keresendő adatot az előzmények és a környezet vizsgálatával, valószínűségszámítási módszerekkel, taníthatóan és öntanuló módon keresi, és így különösen alkalmas struktúrálatlan adatok között történő keresésre
IDOL: Intelligent Data Operating Layer, egy több gyártó által támogatott megoldás, amely szükségtelenné teszi a metaadatok, köztes rétegek és middlewarek használatát, így közvetlenül az adatok között tudunk keresni
Az új technológia neve: Qfiniti Explore • A fonéma és a nyelvi modellek kombinációja – Képes pontosan meghatározni a szavak felbontását – A szövegkörnyezet alapján képes homofóniákat felbontani – Képes valós időben (ill. annál jóval gyorsabban) cselekedni/riasztani – Képes analizálni és klaszterezni
• Mintákkal tanítható – Nem szükséges komplex Boole-algebrai szabályokat definiálni – Kategóriák létrehozhatók és menedzselhetők (smart views) – Automatikus hiperlinkek előállítása
• A nyelvi modellek frissíthetőek – Könnyen tanítható dokumentumok, weboldalak, gépkönyvek, stb. segítségével
A Qfiniti Explore a gyakorlatban •
Koncepcionális keresés A rendszer alapja, hogy nem pontos kifejezéseket, hanem mintákat keres és azokat az előfordulásuk gyakorisága és az előfordulási környezet alapján rendezi össze. Az összerendelés dinamikus és így képes szemantikai szempontok szerinti összerendelésre is. Iparági szavakkal és kifejezésekkel lehet tanítani
•
Intelligens nézetek Az elmentett keresési szempontok alapján építi fel a dinamikus nézetet
•
Kategórizálás Kategóriák definiálhatók az előre meghatározott eredmények elérése érdekében
Szótő-vágás (stemming) Szótöveket keres és talál, valamint a hozzá tartozó variációkat
Nem konkrét egyezést (logikai feltételek alapján), hanem hangzást és környezetet vizsgál nyelvfüggetlen Print, prints, printing, printed, printer Buy, buyer, buying, bought
Klaszterezés (clustering) Összegyűjti és klaszterbe rendezi a talált adatokat (egymásra hasonlítanak) A grafika megmutatja a nagyobb számban előforduló kifejezéseket, hangzásokat Az egymáshoz közel eső klaszterekben további hasonlóságok vannak Automatikusan generálódnak és frissülnek
Hangalak egyezése Betanítás céljából hanganyagokkal kell feltölteni, amely a mintaként fog szolgálni a kereséshez Metaadatokkal lehet segíteni a keresést (DNIS, agent ID, hossz, szünet hossza, stb.)
Eltérés a szkripttől Fordított egyezőség-vizsgálat A beadott szkriptet hasonlítja össze a beszélgetéssel és keres egyezőséget illetve eltérést
Qfiniti Assist • • • • • •
Különböző forrásokból származó információkat indexál Értelmezi a tartalmat Az egész cég tudásbázisában képes keresni Az eredményeket részleteiben is és összefoglalóan is megjeleníti Képes operátort és tartalmat összerendelni További javaslatokat is ad
Hogyan működik? Intranet Website quicken
Documents & Manuals Knowledge Base Internet Content Audio/ Media Shared Files & Folders Training Content
quicken
“Jó napot kívánok, köszönjük hogy hívott”
Ki akarom deríteni hogy tudom használni a Quickent “Hello, szeretném megtudni hogy tudnám használni a Call Now! Quickent az automatikus fizetéshez?”
Megtérülési kalkuláció (ROI) Vezető: “Tudna nekem 75 felvételt küldeni, ahol reakciókat hallhatok az új ajánlatunkkal kapcsolatban ?” 100 5 90 100% 10% 75
operátor perc AHT napi hívás operátoronként felvételre kerül tartalmazza a kérdésre a választ a megkívánt minta
1,6 munkahét CC vezető: “Igen, kb 1,5 hét alatt tudom összeszedni. Elég gyors?”
3A
•
Mennyire sürgős az információ?
•
Milyen gyorsan változnak a dolgok? Tudunk-e ezekről a változásokról?
•
Tud a vállalat várni ezekre az adatokra? Mennyi időt?
•
Ha több erőforrás lenne a feladatra, az megoldaná a helyzetet (gyorsítana, pontosabbá tenné, stb.)?
•
Milyen gyakran fordul elő ez a feladat? És ideális esetben milyen gyakran lenne rá szükség?
Tehát akkor, lesz az adatból tudás? •
Az Explore szavak, kifejezések alapján válogatja a felvételeket
•
Az Explore a már rögzített szövegben és az éppen folyó beszélgetésben is képes keresni (és találni)
•
A struktúrálatlan információáradat hirtelen struktúrálttá válik
•
Az álmos operátor hirtelen egy mindenttudó, agilis tanácsadóvá válik
•
Az operátor bátran támaszkodhat a rendszerre ha elbizonytalanodik
•
Minden perc beszélgetés kategorizálhatóvá válik
•
Minden adat tudássá válik
Elérhető előnyök (valós helyzetek alapján) Egy hívásra eső bevétel növekedése – a vállalati tudás megjelenik a képernyőn
Marketingkampányok hatékonyságának szignifikáns javulása – legjobb gyakorlatok gyors visszakeresése
A panaszos ügyek kezelési idejének csökkenése – előzmények visszahallgatása
Gyorsabb hibafelderítés és gyorsabb reakció – előzmények, hasonló problémák felderítése
Operátorok fluktuációjának csökkenése – biztonságot nyújt, komfortérzetet növel
Esettanulmány – lengyel kábelszolgáltató • • • •
Multimédia alapú kontakt center Avaya kapcsoló, IP végpontok Napi 2.500 hívás Qfiniti Observe és Explore modulok telepítve • Lengyel nyelv adaptálva • A találati arány kb. 70%-os • Cél: minőség-ellenőrzés, képzés
Az álmos operátor Álomoperátorrá vált
Köszönöm figyelmüket
Philippovich Ákos 06 30 555 4666
[email protected]
