Amazon Transcribe 呼叫分析
利用由机器学习提供支持的实时对话见解，改善客户体验为什么选择 Amazon Transcribe 通话分析功能？
Amazon Transcribe 通话分析功能是一个生成式人工智能提供支持的 API，用来生成极其准确的通话转录以及提取对话见解，以改善客户体验并提高座席和主管工作效率。该 API 结合了强大的语音转文本模型、大型语言模型（LLM）、任务特定的自然语言处理（NLP）模型，这些模型经过训练，可理解客户服务和销售通话。
借助 Amazon Transcribe 通话分析功能，您可以获得有价值的情报，如客户和座席情绪、通话驱动因素、非交流时间、中断和交流语速。通过通话分类功能，您可以根据情绪、竞争提及等自定义标准以及“不满意”、“质量差”和“取消我的订阅”等特定短语对对话进行分类。此外，您还可以使用生成式人工智能提供支持的通话摘要功能来提供有关客户互动的简明摘要，并捕捉关键要素，如客户来电的原因、问题的解决方式以及确定的后续行动。此外，该 API 还可以帮助您实时或在呼叫后检测和编辑敏感信息，例如音频和文本中的姓名、地址和信用卡信息。这些功能可帮助您改善联络中心客户、座席和主管的体验。
优势
通过生成式人工智能驱动的通话摘要提高联络中心的工作效率
自动生成通话摘要，以帮助座席专注于提供卓越的客户体验，并通过减少通话后的手动摘要来提高工作效率。此功能可提取与来电者的互动摘要，捕捉关键要素，如客户来电的原因、问题的解决方式以及确定的后续行动。 联络中心主管可以在调查来电者问题时通过查看通话摘要来快速了解互动的背景，而无需阅读整个转录。
提取详细的呼叫分析和对话见解
借助机器学习的强大功能，您可以在实时呼叫期间快速应用语音转文本和 NLP 功能，并揭示宝贵的对话见解。随后，您可以将见解整合到入站和出站呼叫分析应用程序中，这些见解包括客户和座席情绪、检测到的问题以及语音特征（例如非通话时间、中断次数和说话速度）等等。这样可以帮助您的主管更方便地确定潜在的客户问题、座席辅导机会、产品反馈和呼叫趋势。
利用自动化的呼叫分类，提高合规性和改进监控
大规模监控您的呼叫，以跟踪是否符合公司政策或法规要求。根据您的指定标准（例如单词/短语或对话特征），构建和训练您自己的自定义分类。例如，您可以设置类别标签，以了解与追加销售或账户取消相关的呼叫各占多少百分比。
保护敏感的客户数据
对话通常包含敏感的客户数据，例如姓名、地址、信用卡号码和社会保险号码。Transcribe 呼叫分析可帮助您从音频和文本中识别和编辑这些信息。
