服务语音智能质检系统设计与应用

客服电话是企业获取服务反馈的重要方式,目前采用的人工抽检方式耗时耗力,且存在片面性。设计一套系统,面向话务员的呼入和呼出录音,提供智能化的质检服务。系统可根据敏感词、禁忌语、情绪语速以及超长时长等评估条件对全量录音进行智能过滤,过滤出存在问题的录音分配给质检员进行质检。质检员听取有问题的录音后,可对该内容进行评测。质检的结果作为话务员的考核依据之一。系统利用信息化前沿技术,助力企业提质增效,满足服务品质提升需求。     

基于语音识别技术的高速公路智能客服机器人系统建设

在国家大力发展智慧交通,省内为公众提供个性化的公路出行服务的背景下,江苏省高速公路联网营运管理中心基于自身需求建设了高速公路智能客服机器人系统。文章从现状分析入手,提出系统建设的目标和内容,介绍了江苏省高速公路智能客服机器人系统建设和测试情况。     

智能语音技术在热线服务质检中的应用探讨

服务质检是热线服务运营过程中非常重要的一个品质管控环节。传统的客服质检主要依托人工抽检的方式开展,人工抽检模式耗时、费力,质检效率和抽检覆盖面低,且难以迅速发现短板加以改善,难以全面准确把握客户需求抓住商机。智能语音技术应用将客服质检工作变＂听＂为＂看＂,有效提升质检工作效率、扩大质检覆盖范围、有效了解客户真正的来电意图,及时洞悉存在的业务及服务问题、发现客户需求与商机,在降低运营成本的同时提升服务质量。     

NLP技术在智能语音质检中的应用

在数字化时代,智能语音质检成为企业提升工作效率的重要工具,其中自然语言处理（Natural Language Processing,NLP）技术的应用为智能语音质检提供了技术支持。NLP技术通过情感分析、语义分析等手段,使得质检过程更加高效、准确,并降低了质检成本。基于此,探讨了NLP技术在智能语音质检中的应用优势和具体实现方式。     

基于模糊谱聚类的电力客服智能问答系统

为解决电力公司用户服务需求较大与客服数量较少的问题,设计基于模糊谱聚类的电力客服智能问答系统。通过信息辅助模块将问题工单上传至知识库,将完成预处理的问题储存至知识库,通过深度学习分类模型完成问题属性分类后,模糊谱聚类匹配问题答案,计算差异关键词的相似度,查找系列相关问题,通过自助客服模块即时分析后,在系统界面向用户呈现问题答案。实例测试结果表明,该系统具有较低的最坏时间复杂度,可有效加快电力公司的信息传输效率。     

大庆油田客服平台智能化改造技术方案探讨

随着移动互联网技术的发展,云计算、大数据、人工智能、等数字技术的深化应用,传统语音呼叫业务难以满足新时代客服需求,并且随着油田用工老龄化严重,人力成本激增,客服中心接通率、服务满意率也不断下降。为了在提升用户服务体验的同时降低人力成本,结合目前成熟的语音识别技术,开展了智能语音机器人、智能质检等客服平台智能化改造技术方案的应用研究。     

基于人工智能语音识别客服稽查应用前景

目前对于客户服务的稽查仍然停留在人工进行录音核查,工单记录核查,由于听读录音的效率远不如直接观看文字来的高效,如何提高效率对客服的质量进行把关,是亟需研究的问题。目前兴起的人工智能技术可以进行图像识别、语音识别、语义识别等,可以较好的解决需要人工进行录音核查的问题。可以很好的用于对于客服的稽查工作中,对于用户的诉求可以较好的识别,同时跟客服人员记录的诉求进行比对,对于相差较大的则可以判定为异常。     

基于无人值守车站的智能客服系统应用研究

为推动城市轨道交通高质量发展,全国各地城市轨道交通将智慧车站建设作为新建城市轨道交通的重要引领。近年来,为解决乘客在票务处理,信息问询,客服应用等方面的需求,城市轨道交通智能客服系统发展迅速。通过新线建设采购,以及既有线升级改造,智能客服系统功能不断完善,逐步取代人工服务工作,同时有效降低了轨道交通企业的运营成本。智能客服系统是智慧车站重要组成部分,为轨道交通车站实现站厅无人值守提供技术支撑。文章结合轨道交通智能客服系统设计、终端设备介绍、技术应用以及既有线路智能客服中心改造效果等,探讨城市轨道交通基于站厅无人值守车站的智能客服系统的设计、核心技术及智慧服务应用解决方案等。     

基于多媒体手段的智能客服系统研究简

为提高企业客服质量,提高用户满意度,我们在企业网页建立基于多媒体手段的智能客服系统,将智能机器人及人工座席客服模块有效融合,使客服系统得到有力支撑。我们主要对这种多媒体智能客服的整体构架及系统功能进行详细论述。     

中国移动智能客服系统研究及实现

根据中国移动客服知识网站、短信等自助服务渠道特点,深入研究客户语言特征,对客户自然语言表达进行语义识别,在此基础上实现客户问题与答案的智能匹配,并根据服务场景特征进行客户问题回复.构建了中国移动客服业务知识分类体系,为智能客服提供数据支持;研究及实现了智能应答系统,用于理解用户意图,精准回复用户,并适时地推荐相关问题给用户,提升满意度.     

智能客服在运营商中的主要应用场景探讨

文章通过对运营商传统客服、营业厅场景存在的问题进行分析,结合智能客服语音识别、人机对话、智能问答关键技术,对智能呼叫中心、智能客服助手、智能视频客服、营业厅智能机器人场景进行了剖析探讨,提出了基于分层架构场景解决方案。电信运营商运用基于统一接入协议构建各场景下的智能客服及各场景下客户和系统的交互数据回流,进一步促进能力层的演进,形成数据和业务的闭环,可降低人工投入和运营成本支出,最终对运营商效能提升具有深远影响。     

基于物联网通信与机器学习的智能客服系统研究

当前智能客服系统功能模块的结构多为单向,客服服务效率较低,导致客服服务单元平均耗时延长,为此提出对基于物联网通信与机器学习的智能客服系统的设计与验证研究。根据当前的测定需求及标准,先构建复位电路,接入客服数据+语音收发装置,完成系统硬件的设计;采用多阶的方式,提升客服服务效率,设计物联网多阶通信+机器判定功能模块,与机器学习数据库关联,完成系统软件的设计。最终的系统测试结果表明：根据图4,完成对测试结果的分析：针对选定的5个测试小组,通过三个阶段进行测试,最终得出的客服服务单元平均耗时被较好地控制在0.2s以下,说明在物联网通信技术与学习技术的辅助下,当前所设计的智能客服系统针对性与稳定性更高,具有实际的应用价值。     

广电网络AI微信智能客服系统的开发

AI微信智能客服系统是基于现有客服系统在话务量骤增,用户无法及时接入的情况下自主开发的微信小程序和微信公众号,它较好地解决了用户报修问题.文中详细介绍了智能客服平台的架构,数据中台、智能客服机器人、智能客服后台及微信小程序的开发技术.     

浅析智能客服在话务量分流中的应用

传统客户服务中心以电话呼叫中心为主,面临着客户数大幅增长、维护成本高、知识更新慢、服务时间受限、培训成本高等诸多问题,同时客户的使用习惯在发生着根本的变化,绝大多数的服务、交易等都通过互联网实现,如淘宝、京东等。而通过文本或语音等方式交互的智能客服机器人系统则可以有效地和多渠道的客户服务中心做整合,在大幅缩减客服成本的同时,有效减少人工成本。     

基于matlab的语音信号特征提取方法研究

人类不同于动物最基本的特征就是语言。语言是人类特有的沟通方式。所以能否正确提取计算机中的语言信号特征是目前人类在计算机发展技术中面临的最严峻的挑战。文章主要针对语言信号的特征提取方法进行研究,并对相关的实验数据进行系统分析来完善并实现人和计算机间的语言转换。     

一种基于自组织神经网络的语音识别系统

建立了一种基于自组织神经网络的语音识别系统。对语音信号进行了预处理,提取了语音信号的线性预测系数、线性预测倒谱系数和Mel倒谱特征系数,建立了基于自组织神经网络的识别判决模型。深入分析和改进了自组织神经网络的分类聚类能力,通过加强训练和设定阈值函数的方法,有效地确定了边界神经元的归属,划分出了合理的输出模式类。验证了自组织神经网络适合于处理孤立词语音识别,并具有快速性和结构简单等特征。MATLAB仿真实验表明,语音识别率达到96%。