ЦРТ: Speech Analytics Lab

Продукт
Разработчики: Группа компаний ЦРТ (Центр речевых технологий)
Дата последнего релиза: 2015/12/12
Технологии: Call-центры,  Data Mining,  Речевые технологии

Speech Analytics Lab - инструменты речевой аналитики.

Система предназначена для решения поисковых и аналитических задач на массивах неструктурированной речевой информации с помощью технологий распознавания слитной речи, анализа текстов и методов Data Mining.

Speech Analytics Lab позволяет проводить анализ работы контактного центра в совершенно новом и наиболее актуальном разрезе – в разрезе тематик клиентских обращений, определяемых с помощью технологии распознавания речи.

Скриншот окна ПО, (2013)


Это свойство определяет основную значимость системы для работы контактного центра и для всего бизнеса, в задачи которого входит активная и чуткая работа с аудиторией конечных пользователей продуктов и услуг.Банковская цифровизация: ускоренное импортозамещение и переход на инновации. Обзор и рейтинг TAdviser 13.1 т

Система ориентирована на специалистов корпоративных служб качества (оценки индикаторов продуктивности работы операторов и качества в разрезе тематик клиентских обращений), аналитиков (выявление потребностей клиентов, поиск точек роста бизнеса, выявление непрофильных обращений), тренеров (формирование тематических выборок для подготовки курсов обучения).

Функционал

  • Для работы системы тематической кластеризации не требуется обучения движков распознавания речи, подбора словарей контролируемой лексики или других технологических процедур. Система приступит к анализу речевой информации сразу, как только получит доступ к фонограммам звонков.

  • В основе технологического базиса системы лежат технологии распознавания слитной речи на большом словаре (LVCSR – Large Vocabulary Continuous Speech Recognition) и извлечения информации с помощью кластерного анализа данных (Data Mining clustering). В результате автоматического распознавания речь дикторов преобразуется в текстовый индексированный файл, пригодный для автоматического лексико-семантического анализа.

  • Система проста в работе, имеет продуманный эргономичный интерфейс, основная задача которого дать корректное, полное и обобщенное представление результатов семантического анализа огромных массивов в тысячи и десятки тысяч звонков. Для этого используется представление данных в виде «семантического облака» или «облака тэгов». Легенда «облака» содержит информацию о мощности тематического кластера, частоте использования основных лексических единиц, определяющих тему.

  • Возможно управление «облаком» на уровне переопределения смыслового центроида темы, вынесения отдельных слов в стоп-лист, отключения неинформативных для конкретного кейса отдельных частей речи (существительных, глаголов, числительных и др.). Также доступна контекстная сводка, представляющая дословное содержание ключевых фрагментов разговоров по выявленной теме. Возможен поиск тематического кластера в экспертном режиме, предусматривающем создание пользователем собственной темы с целевым набором ключевых слов, характеризующих, по мнению эксперта, тему разговора.


Речевая аналитика для служб безопасности

Система автоматического определения тематик способна:

  • без участия эксперта сформировать выборки фонограмм по темам, требующим постоянного и пристального контроля со стороны специалистов служб безопасности
  • в автоматическом режиме выявить кластеры телефонных разговоров, в которых происходит, например, обсуждение конфиденциальных вопросов и коммерческих интересов сторон, передача персональных данных или важных технологических особенностей
  • выявить из многотысячного массива телефонных звонков предприятия переговоры сотрудников на бытовые темы и отбросить их при рассмотрении инцидентов производственного характера.

Для работы системы тематической кластеризации не требуется какого-либо обучения движков распознавания речи, подбора словарей контролируемой лексики или других технологических процедур. Система приступит к анализу речевой информации сразу, как только получит доступ к фонограммам звонков.


Эффективность внедрения

  • Многократное сокращение времени поиска целевого контента в массивах неструктурированной речевой информации
  • Повышение эффективности мероприятий посредством тотального автоматического мониторинга разговоров по целевым темам
  • Профилактика и предупреждение инцидентов за счет выявления разговоров по новым и нехарактерным темам
  • Повышение производительности обработки речевой информации выявлением кластеров разговоров по непродуктивным темам



ПРОЕКТЫ (4) ИНТЕГРАТОРЫ (1) СМ. ТАКЖЕ (4)

Лучшие интеграторы данного продукта по годам

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

Данные не найдены

Данные не найдены

ИнтеграторКоличество проектов
выполненных компанией
на базе продукта
Группа компаний ЦРТ (Центр речевых технологий)4


Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Naumen (Наумен консалтинг) (4, 8)
  Cisco Systems (3, 6)
  Ростелеком (1, 3)
  Avaya (2, 2)
  L2U (Л2Ю) (1, 2)
  Другие (18, 18)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  БизнесАвтоматика НПЦ (1, 3)
  Полиматика (Polymatica) (1, 2)
  Dell EMC (1, 2)
  Informatica (1, 1)
  Minit (1, 1)
  Другие (5, 5)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год