| 标题 | 语音分析技术在物流咨询行业应用研究 |
| 范文 | 【摘 ?要】在新旧动能转换背景下，物流咨询行业中人工智能的应用是智慧物流的重要环节，其正在成为物流业转型升级的重要动力源泉。论文针对目前物流咨询行业存在的核心问题——大量信息无法及时有效处理，通过对语音分析技术的应用，研究了解决物流咨询行业信息管理问题的对策，以期提高客户满意度。 【Abstract】Under the background of the transformation of new and old kinetic energy， the application of artificial intelligence in logistics consulting industry is an important link of intelligent logistics， and it is becoming an important power source for the transformation and upgrading of logistics industry. Aiming at the core problem existing in logistics consulting industry， that is， a large amount of information can not be handled effectively in time， this paper studies the countermeasures to solve the information management problem of logistics consulting industry through the application of speech analysis technology， so as to improve customer satisfaction. 【关键词】人工智能;物流咨询;语音识别 【Keywords】artificial intelligence; logistics consulting; speech recognition 【中图分类号】TP18;TN912.34 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文献标志码】A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編号】1673-1069（2020）07-0188-02 1 引言 目前，物流咨询行业存在的主要问题有：因为没有有效地对海量录音数据进行处理、分析、挖掘、整理和汇总，造成信息资源浪费，无法掌握客户需求;在信息处理时，无法将录音数据进行文本化，造成录音数据分析时间较长，效率较低;无法及时处理与客户沟通的信息，未掌握目前业务中存在的热点问题，无法对潜在的物流增值服务进行甄别。 2 物流咨询行业语音识别系统设计 通过研究，本系统有效地对海量录音数据进行处理、分析、挖掘、整理和汇总，提取出有效的信息，及时掌握目前业务中存在的热点问题，对潜在的行业商机进行甄别，为客服质检和营销管理提供有效支撑，最终实现在物流客服录音方面为进行全面客服质检和运营分析提供有力的辅助手段。 2.1 设计目标 本系统的设计目标如下： 一是建立语音分析平台，实现自动客服质检。通常客服中心对录音数据的质量抽检率在1%左右，人力难以对所有录音进行全部质检。使用语音分析系统，可对所有录音进行预处理，极大地提升了客服质检的效率，进而结合其他管理手段快速提高客服质量，进而提升客户满意度，减少投诉和客户流失。二是实现录音分类，按业务类别存储和检索。目前，客服中心的录音是按日期和客服坐席编号进行存储的，难以通过业务进行检索和查询，通过研究语音分析技术，将录音信息转换为结构化信息，再经过针对性定制的语言模型，实现对每条录音按业务类型进行分类。 2.2 系统总体功能 物流客服录音中包含了大量的用户行为特征、潜在的需求、业务信息、竞争对手动向以及行业趋势等，而海量非结构化的语音无法通过人工方式进行全面测听分析。应用语音分析技术，对用户语音录音分析、挖掘、整理、汇总，及时掌握目前服务中存在的热点或潜在的机会，为营销分析与运营管理提供决策辅助。 2.2.1 多维度“智能”质检 实现对录音文件的100%全面检查。扩大质检的覆盖面，将来甚至可以实现全面质检，有效提高客服质检监督能力。通过稳定可靠的计算机质检能力进行问题筛查，并由质检人员进一步确认，保证了质检工作的全面、公正和可信度。 “智能”语音引擎对每条录音进行分场景测听，并进行聚类运算，挖掘用户服务类型、质检客服代表服务水平。通过以服务类型、违规类型这两个维度分析不同服务类型中违规通话占比，以服务类型、坐席班组等维度分析各种服务类型下，各话务班组的服务水平，以用户品牌、话务席班组、客服代表工号等维度进行分析，可清晰地找到每个话务员服务中时常出现的问题，可针对性地进行个人能力的提升。 2.2.2 “智能”运营分析 将海量的录音文件文本化，对录音文本进行多维度的统计分析，实现重复来电分析、来电原因分析、通话时长分析、竞争情报分析、通话焦点分析、多维交叉分析，提供日常运营数据参考，实现“智能”运营分析。利用重复来电分析，可以分析出重复来电数量较高的业务、坐席班组等信息，用于高频分析-问题收集业务。利用来电原因分析，可以结合客服已定义的服务请求对人工来话进行自动的分类展现。利用通话时长分析，可以得到平均通话时长的趋势图，并且可以根据需要查询平均通话时长较长的业务、坐席班组等信息，用于人工效率-平均通话时长的业务。利用竞争情报分析，可以将涉及竞争对手的录音筛选出来，进行专门测听，分析竞争对手的业务情况和对自己客户的影响，从而制定相应策略。 2.2.3 “智能”语音检索 语音检索支持关键词及关键词组合查询，筛选出语音文件中用户或客服代表说的这些关键词，质检人员可以对服务禁语关键詞进行查询，针对性地测听。语音指数针对移动业务关键词预设查询，提高用户对业务类关键词的查询搜索效率，查询结果可以进行批注保存。通过对语音搜索结果的分析、归类、汇总和数据挖掘，及时发现和了解当前服务中存在的热点和商机，为物流客服的营销分析和运营管理提供数据基础和决策辅助参考，从而进行准确的主动性营销和针对性营销，为物流客服服务中心创造服务价值提供可能和基础。 3 “智能”分析流程 本系统的关键技术和研究内容在于“智能”的语音分析流程，是整个项目的核心。主要研究内容及框架如下。 3.1 建设物流客服声学模型和语言模型 在语音分析过程中，将非结构化的语音数据转换为结构化的信息是最关键的环节，而影响转换效果的关键在于声学模型和语言模型，为后期信息抽取和主题分类提供基础信息。 3.2 研究语义解析系统 以客服主要业务作为分类目标进行聚类和分类，研究多分类器的可行性，解决实际通话内容的分类问题。通过对物流客服业务内容和业务频度等进行聚类和分类，对客户语音录音进行文本标注，并对关键词、热词、常见用户说法等进行归类和汇总，建立移动客服语义解析模型，提升录音数据按业务分类检索的准确率。 3.3 建设语音分析平台 实现语音分析系统和现有录音系统及质检系统的对接，建立语音分析系统，实现以下功能。 话者分离功能：目前的呼叫中心平台采用单通道录音，即将接入的用户录音通道和客服录音通道的数据混合在同一信道进行存储，以节约存储空间，这样做的缺点是不容易针对某一方的通话进行处理。客服质检的主要任务在于评价客服人员的服务质量，语音数据挖掘则更关注客户的声音，客户录音中包含了用户的潜在需求信息或者竞争对手的信息等，具有显著的商业价值。语音分析系统具备话者分离功能，可以准确地将用户语音和客服语音进行分离，为后续对客服语音和用户语音进行区别性处理奠定基础。 索引建立功能：索引建立是语音分析中重要的步骤，索引建立服务器中包含语音分析引擎、情绪识别引擎、静音识别引擎等语音分析核心组件，可以分析出语音中包含的文本信息、情绪波动信息、静音信息、用户和客服说话时长以及上述信息的精确位置等，这些信息被集中存储至高性能的索引介质中，即完成非结构化语音数据的结构化过程，以供后续检索和分析之用。 结构化检索功能：针对输入的关键词、情绪级别和长时静音长度等的检索请求，从大规模索引文件中进行快速检索，返回与之相关的所有语音并定位至准确的录音片段，使用者可以对每一个检索结果进行局部审听，从而对客服人员的质量进行评估和关注信息标注。 通话分析功能：在实际的通话过程中，除了常规的业务信息之外，用户在有意无意之间会透露更多的信息，这些信息可能是对服务流程的建议、对某些业务或产品的喜恶、其他服务提供商的产品或商务活动、新业务或者新功能的询问等，对于单条语音来讲也许没有太多的价值，但基于大量用户的共同行为，就具备重大的商业价值。对于大量通话数据的挖掘和分析，可以洞悉服务环节出现的问题、竞争对手的行动、用户的新需求、行业的动向等重要信息。通过对这些重要信息的处理和把握，可以大大提高自身的服务水准，同时，有助于调整营销策略，获得更多的收益和打击竞争对手。 4 结语 在新旧动能转换的背景下，人工智能在物流咨询行业中的应用是智慧物流中的重要环节，也是物流业转型升级的重要动力。针对物流咨询行业产生的大量信息，通过语音分析技术的应用，解决物流咨询行业信息管理中存在的问题，从而提高客户满意度，但要精准高效地设计与应用语音识别系统，不仅需要技术的支持，更需要企业管理层的认可与执行。 【参考文献】 【1】李红月，陈鑫强，金秀玉.物流业转型升级的动力探析——以供给侧结构性改革为视角[J].延边大学学报（社会科学版），2019，52（4）：96-103. 【2】丁俊发.改革开放40年中国物流业发展与展望[J].中国流通经济，2018（4）：3-17. 【基金项目】本文系2018年度潍坊市软科学研究计划项目《新旧动能转换背景下物流咨询行业人工智能应用研究》（2018RKX060）阶段性成果。 【作者简介】林琳（1980-），女，山东烟台人，讲师，从事物流管理，物流信息化研究。 |
| 随便看 |
|
科学优质学术资源、百科知识分享平台，免费提供知识科普、生活经验分享、中外学术论文、各类范文、学术文献、教学资料、学术期刊、会议、报纸、杂志、工具书等各类资源检索、在线阅读和软件app下载服务。