探討語音識別在智能客服系統中的應用

【摘要】 優良的客戶服務是各企業在競爭中制勝的法寶，隨著用戶需求的不斷變化，傳統的客戶服務系統以不能適應日益增長的客戶服務需要。由傳統的被動應答式客戶服務向主動、開放、智能服務的轉變成為必然。本文就將語音識別技術應用于客戶服務系統，助力客戶服務系統向智能化轉變的問題進行初步的探討。

【關鍵詞】 語音識別 客戶服務系統

一、背景

不斷的提升客戶服務品質，持續的改善客戶感知是企業在競爭中制勝的法寶。隨著移動互聯網的發展，引入新技術支撐客戶服務系統由傳統的被動、應答式客戶服務向主動、開放、智能服務的轉變成為必然趨勢。

二、傳統IVR客戶服務系統存在的問題

1.IVR語音導航復雜冗長，用戶體驗差。傳統的IVR客戶服務系統中客戶需要面對復雜、冗長、繁瑣的IVR導航菜單，用戶需要逐層聽取菜單提示，根據引導一步步進行按鍵操作才能得到服務，這容易給用戶造成較差的體驗，傳統的按鍵式IVR自動語音服務面臨越來越明顯的挑戰。同時，由于用戶不能獲取便捷的自助服務，大量服務涌入人工座席，寶貴的人工座席資源大量投入于提供簡單、重復、低價值的勞動中，使得呼叫中心的整體工作效率難以提升，運營成本居高不下，客戶滿意度也受到了影響。

2.傳統IVR依靠主叫及DTMF信號實現客戶識別及交互，使得用戶與系統的交互受到很大的限制不利于“主動、智能”服務。

三、什么是語音識別技術

語音識別技術，也稱為自動語音識別，就是讓機器通過識別和理解過程把語音信號轉變為相應的文本或命令的高技術。其目標是將人類的語音中的詞匯內容轉換為計算機可讀的輸入。與聲紋識別技術（Speaker recognition）及說話人確認不同，聲紋識別技術嘗試識別或確認發出語音的說話人，而語音識別技術嘗試識別其中所包含的詞匯內容。

語音識別技術主要包括特征提取技術、模式匹配準則及模型訓練技術三個方面。

四、語音識別技術在智能客戶服務系統中的應用

語音識別技術在電話信道上的應用已成為最重要的應用之一，因此在新一代客戶服務系統中引入了語音識別技術作為用戶的輸入手段，客戶可以直接用語音與系統進行交互，這樣大大提高了工作效率，提升用戶感知。

1.基于語音識別的IVR菜單扁平化智能應用。引入語音識別技術，創建智能IVR導航，使系統成為能聽懂自然語言的互動式語音應答系統，將傳統的IVR樹形的按鍵操作，轉換為扁平化的系統對話，使客戶能直達原子業務節點接受服務，以縮短了通話時間，降低IVR業務節點放棄率，提升用戶自助服務效果，提升客戶體驗，分流客戶服務，減輕人工服務壓力，提升人工服務價值。

2.與聲紋識別技術結合對客戶進行差異化服務。客戶服務資源是寶貴的，將有限的客戶服務能力高效的用在提升客戶的感知上，需對客戶進行差異化服務。準確的識別客戶等級及客戶服務內容的緊急程度是實現差異化服務的基礎，語音識別技術結合聲紋識別技術，能突破目前傳統IVR客戶服務系統識別僅能根據客戶主叫號碼及DTMF信號的限制，從服務內容，說話人識別的角度判定客戶服務的等級，有效攔截的騷擾用戶，提高客戶服務資源的利用率。

3.基于語音識別的人工座席智能應用。在人工服務中，實現客戶語音的“可視化”，完成客戶需解決問題的詞條及關鍵字的識別，輔助座席人員快速的進行相關知識庫知識節點的搜索匹配，提高客戶座席人員的工作效率和服務能力。

4.基于語音識別的質檢評估應用。客戶服務人員的質檢、考核評估，通常是基于語音抽檢方式進行，為了提高對服務質量的管控，通常需要進行大量的語音抽檢，這需要占用了大量的人力資源。通過語音識別技術，對服務語音進行關鍵字及語氣的識別匹配，實現系統自動質檢檢查，可有效提高質檢檢查的覆蓋率，對關鍵服務質量問題進行有效過濾，減輕后臺質檢人員的工作量，提高質檢工作的效率，提升服務質量的管控。

五、影響語音識別系統的應用的主要因素

語音識別系統的性能指標主要有四項。一詞匯表范圍：這是指機器能識別的單詞或詞組的范圍。二說話人限制：是僅能識別指定發話者的語音，還是對任何發話人的語音都能識別。三訓練要求：使用前要不要訓練，即是否讓機器先“聽”一下給定的語音，以及訓練次數的多少。四正確識別率。語音識別系統的性能受許多因素的影響，包括不同的說話人、說話方式、環境噪音等等，這需要提高系統的魯棒性和自適應能力。

總而言之，語音識別技術在智能客服系統有廣泛的應用前景，能助力客戶服務系統向智能化轉變，變被動應答式的客戶服務為主動、智能、開放式服務。同時其應用主要還是受限于語音識別系統自身的性能指標，如方言識別率問題，在將語音識別技術引入客戶服務系統的時候尤其要注意對傳統IVR語音導航流程的優化設計，不要因語音識別率問題影響了客戶服務。