ТЕХНОЛОГИИ: Слушать переговоры автоматически и аналитически

ТЕХНОЛОГИИ: Слушать переговоры автоматически и аналитически

Автор: Леонид Левкович-Маслюк

В недавней статье «Корыстный интерес к человеческим звукам» («КТ» #676) мы упоминали об исследованиях DMG Consulting LLC стремительно растущего рынка речевой аналитики — систем содержательного компьютерного анализа переговоров операторов с клиентами компаний. Более подробно об этом рынке нам рассказала Донна Флусс (Donna Fluss), основатель и президент DMG — американской фирмы, специализирующейся на клиент-ориентированных бизнес-стратегиях и технологиях. Донна известна как инноватор в области технологий CRM, контакт-центров, аналитики в реальном времени, она автор ряда книг и аналитических исследований рынка.

Какова динамика рынка продуктов РА (речевой аналитики, speech analytics)?

— Системы речевой аналитики существуют уже много лет. Их давно используют правительственные агентства, военные организации. Но на рынке контакт-центров эти системы появились лишь три года назад: к декабрю 2004 года в мире насчитывалось 25 имплементаций, к декабрю 2005-го — 178, а к концу 2006-го — уже 603. Совокупный ежегодный рост составляет 391%.

Какие запросы к записанным переговорам с клиентами наиболее типичны? Какую информацию компании извлекают из таких запросов?

— В контакт-центрах существует четыре основных типа применения РА.

• «Корни проблем». Сюда входит анализ понимания клиентом тех или иных ситуаций, выявление узких мест, а также новых возможностей получения прибыли.

• «Выявление эмоций». Полезно знать, в каких случаях возникают эмоциональные моменты в переговорах агента и клиента. Это помогает правильно построить стратегию общения, а также оценить качество работы агента.

• «Характер разговора». Анализируя периоды молчания, ожидания или обсуждения, можно определить, к каким ситуациям надо заранее готовить агентов, ведущих переговоры.

• «Соответствие предписаниям». Этот вид анализа тоже нужен для более качественной подготовки агентов, а кроме того, он снижает юридические риски и стоимость поддержания качества обслуживания.

Как быстро и в какой степени РА помогает компаниям улучшить свои показатели?

— РА может окупаться очень быстро, но для этого мало использовать хорошие технологии и учитывать «передовой опыт». Нужно еще вложить достаточно ресурсов в точную настройку на свою специфическую задачу.

Наш аналитический отчет (2007 Speech Analytics Market Report), опубликованный 27 марта, дает полную картину рынка этих систем. Там есть восемь детально разобранных успешных примеров внедрения. Так, один из глобальных интернет-провайдеров сумел при помощи РА снизить темп сокращения клиентской базы, и это сохранило компании миллионы долларов. Фирма, занятая автострахованием, улучшила подготовку агентов, одновременно понизив уровень мошенничества. Здесь тоже выигрыш измеряется миллионами.

В какой степени успех РА зависит от зрелости технологий звукового датамайнинга? Чего этой технологии не хватало раньше, чтобы обеспечить столь ценные приложения?

— Технологическими прорывами можно назвать недавние достижения в ускорении фонетического анализа речи — это очень важный фактор, необходимый для РА в реальном времени. Решения для распознавания слитной речи с большим объемом словаря (Large Vocabulary Continuous Speech Recognition, LVCSR) за последнее время стали заметно проще в применении. Дело в том, что они требуют от пользователя построения лингвистической модели для необходимой ему области применения. Разработчики приложили огромные усилия, чтобы ускорить и упростить процесс построения такой модели.

Сегодняшние технологии, если с ними грамотно обращаться, уже приносят большую пользу, но поле деятельности для повышения точности работы этих систем огромно. В частности, в последние два-три года в центре внимания оставалась очень важная задача: снизить процент неверного распознавания (false positives rate). Серьезные инвестиции в создание и улучшение математических алгоритмов для этой задачи будут продолжаться еще годы и годы.

Кого можно назвать ведущими поставщиками РА-решений?

— Это возникающий рынок, и пройдет еще много времени, пока на нем появится свой лидер. Вот (несколько сокращенный. — Л.Л.-М.) список поставщиков РА-решений по основным секторам.

Собственные разработки систем класса «Мониторинг качества/запись разговоров» предлагают Autonomy/etalk, NICE, Verint (на подходе — Witness). С OEM-продуктами на рынке работают Envision, HigherGround, VirtualLogger, VPI, Witness. Инфраструктуру контакт-центров поставляют Aspect, Cisco (в партнерстве) и SER (со своей разработкой).

Автономные (stand alone) системы речевой аналитики делают CallMiner, Nexidia, Utopy (продукт ISense на стадии бета-тестирования). Фирма Aurix не включена в этот список, так она продает не решение, а движок для РА, но этот движок используют ряд компаний: ISense, SER, а также Witness в своем новом решении на базе фонетического анализа.