隨著互聯網、大數據等技術手段的應用與于普及，我們真正進入了大數據分析時代。但同時，對呼叫中心的能力也提出了更高的要求，我們是否已經準備好了呢？ 據IDG的最新報告，目前百分之九十的數據分析都是非結構化數據，呼叫中心語音數據體量巨大，是典型的非結構化大數據。這些數據內含客戶身份信息、偏好選擇、服務投訴、業務咨詢等重要信息，是金融企業優化服務質量、提高運營效率，進行營銷決策和產品服務設計的重要參考，在大數據時代，語音數據變為一種重要業務資產。然而在傳統技術條件下，語音數據保存困難，應用成本高，更難談及進一步挖掘利用。 質檢難度大 困局重重 目前，大多數呼叫中心質檢都是通過人工抽查的方式進行，該種質檢方法效率低且缺乏統一的質檢標準，在很大程度上制約了質檢工作在量和質量的突破。另外傳統的呼叫中心質檢多半停留在質檢結果上，卻沒有找到出現此種質檢結果的源頭，譬如導致此種質檢結果的坐席近期的心理動態，可見目前企業遭受的質檢難度瓶頸不僅在于對質檢結果獲取、質檢結果處理無從下手方面，對于導致質檢結果的原因同樣不知所措！ 面向金融行業客戶推出的語音大數據分析平臺，依托先進的大數據平臺技術，采用語音識別技術對金融機構海量語音內容進行分析識別，以較高的準確率還原出每段錄音的具體內容，并通過關鍵詞輸入實現快速檢索，通過語義分析和情緒分析技術，實現語音全覆蓋自動質檢；通過對大量通話記錄和內容進行識別、統計、分析，可在最短時間內了解不同業務的話務結構，定位導致客戶投訴、流失、話務異常等問題原因、并預測業務熱點趨勢，發現潛在客戶，利用數據為業務全流程帶來新的活力。 呼叫中心自身價值望提升 對于企業來說，呼叫中心不管是作為成本中心還是利潤中心，其都是企業對外交流的巨大窗口，呼叫中心若想提升自身部門的話語權，就應該最大程度發揮企業和客戶之間交流的價值，將客戶反饋的問題結合公司業務，整合出有效的工作報告向相關職能部門反饋。 通過使用語音大數據分析，企業提高了在呼叫服務中心在語音轉換、存儲、調聽和質檢方面的效率，在呼叫中心服務管理、電話營銷業務管理、人力資源管理和工作質量把控上有效提高了便捷度。同時，語音大數據分析作為一種大數據分析產品，可以為金融企業提供一定的業務統計和分析。 大數據營銷迫在眉睫卻無從下手 非結構數據主要集中在用戶的性格、為人處事的方法等不留存在數據庫中的數據，呼叫中心在發揮職能作用時，產生了大量非結構化語音文件，這些作為企業巨大的大數據寶庫，如果運用有當，便可以為公司帶來巨大的價值。 大數據分析系統融合大數據、語音處理和商業智能技術的語音大數據分析，可幫助客戶提升語音存管效率、降低呼叫中心運營成本、優化服務質量，，并且在商業價值角度，幫助客戶了解其用戶服務體驗，進而挖掘出更多業務參考信息，為客戶業務決策提供重要籌碼。