現(xiàn)今，大數(shù)據(jù)的研究逐漸引起學術界和運營商的重視。如何從新技術的開發(fā)和應用角度在現(xiàn)有業(yè)務系統(tǒng)中引入大數(shù)據(jù)處理技術，使其轉化成實際的商業(yè)價值，是值得探索的問題，而非結構化數(shù)據(jù)的研究、分析和應用價值日益凸顯。

　　語音大數(shù)據(jù)因其信息量大、價值點分布分散、內容涉及范圍廣、挖掘難度高、難以監(jiān)控和利用等特點，近年來在非結構化數(shù)據(jù)分析中備受關注。隨著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和高新技術的支持，語音大數(shù)據(jù)分析工具正在被金融及保險行業(yè)接受和采用。然而，如何將結構化數(shù)據(jù)與非結鉤化數(shù)據(jù)整合進行系統(tǒng)分析；如何挖掘客戶與企業(yè)交互過程中的潛在價值點；如何提前預測風險，并提前進行干預；如何高效地開展呼叫中心的質量管理工作，不斷提升客戶體驗。這些問題的解決方案及落地實施才是金融及保險企業(yè)語音大數(shù)據(jù)分析應用成功的關鍵。

普強信息千尋360度語音分析系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)可視化

　　語音大數(shù)據(jù)是在企業(yè)經(jīng)營活動中產生的個人與企業(yè)通過語音交互所產生的音頻信息資源，廣泛存在于金融、保險、移動互聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)等業(yè)務系統(tǒng)當中。如客戶服務系統(tǒng)、呼叫中心。這些語音數(shù)據(jù)中包含著客戶需求、投訴、滿意度、建議、競爭性情報等大量的有價值的信息， 根據(jù)業(yè)務需求挖掘語音數(shù)據(jù)信息，使其符合業(yè)務系統(tǒng)的要求；挖掘潛在客戶需求，客戶行為標簽，進而產生商業(yè)價值，是語音大數(shù)據(jù)研究和應用的關鍵。

　　語音大數(shù)據(jù)存儲格式固定，值密度高，存在一定的信息標注、存在對應的以文本為載體的知識內容對應關系。由于語音數(shù)據(jù)存儲領域性等特性，從中可以挖掘出大量有用的信息

　　語音大數(shù)據(jù)研究的關鍵技術，語音數(shù)據(jù)作為大數(shù)據(jù)重要的組成部分，語音識別技術是解決語音大數(shù)據(jù)實際應用問題的重要技術。基于語音識別進行語音大數(shù)據(jù)分析的關鍵技術包括：文本轉寫、關鍵詞提取、聲紋識別、語音情緒識別、語義理解。通過運用自然語言處理技術對數(shù)據(jù)進行處理分析包括：數(shù)據(jù)聚合分析、分布式存儲、計算技術；大數(shù)據(jù)的實時索引和實時檢索技術；大數(shù)據(jù)的自動分類、內容聚類、熱點抽取、熱點事件發(fā)現(xiàn)、傾向性分析技術。

　　目前金融、保險等行業(yè)業(yè)務系統(tǒng)長期飽受用戶流失率高、新增用戶發(fā)展緩慢等問題的困擾。通過利用語音大數(shù)據(jù)分析技術進行挖掘，產生新的應用方向，我們以金融、保險行業(yè)語音大數(shù)據(jù)進行分析，通過采用語音分析技術，將語音轉化為文本信息，進行關鍵詞抽取，通過對這些文本特征進行統(tǒng)計及專業(yè)化分析實現(xiàn)幾方面應用：

　　質檢預處理：傳統(tǒng)的質檢工作由人工完成，抽檢率只能達到0.5%-1%。再根據(jù)抽查結果對通話有問題的坐席進行專業(yè)訓導，無法持續(xù)性保證服務質量。而通過語音大數(shù)據(jù)分析挖掘，可實時獲取服務質量不高的預錄音通話，進行預先處理，提升抽檢效率的同時，提升呼叫中心的整體服務水平。

　　熱點信息挖掘：通過對一段時間內的錄音文件進行分析和挖掘，可以獲得某一個時間段內出現(xiàn)頻次最高的關鍵詞或信息概念，得到當前用戶所關注的熱點問題�？梢苑治瞿骋粋�主題下用戶關注的內容、反饋，進而得到用戶直接反饋信息；可以獲得企業(yè)所推出產品、整體形象、市場認可、用戶評價等統(tǒng)計指標；可以發(fā)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營產品的潛在用戶，發(fā)現(xiàn)潛在的、新的營銷機會；可以挖掘出有關競爭對手的信息。

　　精準營銷：傳統(tǒng)運營支撐系統(tǒng)由于缺乏大數(shù)據(jù)挖掘分析能力，在目標用戶識別、用戶群細分、用戶行為分析等方面無法有效支撐市場營銷活動，導致營銷活動針對性不強、營銷手段單一，客戶投訴增加，缺乏對營銷效果的有效評估和對沉默用戶、高危用戶的主動挽留維系。通過挖掘海量語音大數(shù)據(jù)所蘊藏的有效價值，通過用戶行為分析精準定位目標客戶需求，可以有效提升客戶服務質量，優(yōu)化服務結構和資源配置，提升個人用戶業(yè)務體驗，盤活數(shù)據(jù)資產，實現(xiàn)對內數(shù)據(jù)增值。

　　全景可視化：通過可視化全景視圖分析，包含數(shù)據(jù)屬性、維度、關聯(lián)等提取運營數(shù)據(jù)庫中的坐席通話量，根據(jù)不同時段、日期、周、月的話務情況，進行預測和分析；實現(xiàn)運營指標統(tǒng)計功能，如服務水平、棄呼率、平均等待時間、最長等待時間等反映呼叫中心運營狀況的指標；統(tǒng)計監(jiān)控電話錄音的通過率，計算座席、小組、隊列的質量監(jiān)控成績，可根據(jù)不同維度進行結果的查詢和分析；通過統(tǒng)計IVR流程中各節(jié)點工作效率和水平，及時調整流程，縮短客戶從撥打服務電話到開始接受座席服務的時間，通過統(tǒng)計分析，掌握客戶的需求，以調整服務方向和服務策略，提高客戶的滿意度。

　　我們以某保險機構為例通過部署普強語音分析系統(tǒng)在品控、電銷、保全、客服進行數(shù)據(jù)收益分析，其中成功幫助品控部門部署語音質檢系統(tǒng)后達到100%全量質檢，節(jié)省人力100%；系統(tǒng)自動篩選出的違規(guī)錄音，以看代聽，質檢效率提升50%，并根據(jù)重點關注業(yè)務的動態(tài)監(jiān)控，監(jiān)聽靈活性、適應性增強。電銷部門

　　通過營銷階段分析，找到銷售成功率的關鍵階段及原因；通過客戶類型分析，刻畫不同銷售階段的客戶類型及特點；通過拒保原因分析，分析拒保原因及高拒保率險種。進行針對性話術優(yōu)化后測試坐席整體銷售成功率提升80%；保全部門通過退保原因分析找到客戶退保的主要因素，通過保單生效日交叉分析，找到干預周期規(guī)律與干預時間點，預期提升保全成功率10%�？头�部門通過潛在客戶分析，找到客戶潛在需求，向上營銷，每天推5%的潛在客戶名單。對客戶投訴進行投訴預警分析，提供投訴風險客戶名單，監(jiān)管投訴通話命中率100%。對客戶咨詢熱點分析，找到客戶咨詢熱點及原因，客戶來電量分流10%

　　目前普強語音分析系統(tǒng)在金融、保險等領域積累了大量的客戶，并成功幫助企業(yè)呼叫中心實現(xiàn)從成本型向利潤型轉型提供強有力的決策依據(jù)：

　　1、通過將所有結構化和非結構化（錄音數(shù)據(jù)、隨路數(shù)據(jù)）的數(shù)據(jù) 標簽進行整合化分析，打造所有數(shù)據(jù)的可視化分析，為運營中心各類人員提供基于客戶心聲的 360度視圖 。數(shù)據(jù)利用率達到 100% 。

　　2、通過對所有錄音的 自動識別分析，各級質檢、運營、營銷、管理人員的 工作效率提升 16 倍。

　　3、通過對業(yè)務（話術）流程的改進，使各項營銷業(yè)務的 成單轉化率 提升 10%。

　　4、通過對坐席服務能力和業(yè)務能力的改善，使 客戶流失率 降低 5 %。

　　5、通過超長通話分析、重復來電分析、靜音時長分析降低來電量和平均通話時長，轉人工來電量降低 3 %， 平均通話時長 降低 10s 左右。

普強專注數(shù)據(jù)360度可視化分析

　　普強信息技術北京有限公司在語音大數(shù)據(jù)方向的研究與實踐，是國內唯一專注于非結構化大數(shù)據(jù)研究的高新技術企業(yè)；主要面向業(yè)務及應用本身的特征提取及分析技術，研究這些特征提取及分析技術。從技術開發(fā)和應用角度將語音大數(shù)據(jù)轉化成實際的商業(yè)價值，主要針對金融、保險等業(yè)務領域海量數(shù)據(jù)運用自然語言處理技術將語音按關鍵詞抽取分類，分析并挖掘風險及潛在價值信息，幫助規(guī)避潛在風險，企業(yè)提高銷售能力，降低業(yè)務成本。普強信息技術北京有限公司擁有世界一流的專家團隊，潛心在語音技術領域的研究，將持續(xù)不斷提高大數(shù)據(jù)信息挖掘技術與應用實踐，為各行業(yè)提供最優(yōu)質的解決方案及技術服務支助用戶挖掘數(shù)據(jù)背后潛在價值，提高數(shù)據(jù)利用，有效提升價值轉化率，助力企業(yè)運營。