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1、客户需求自动识别与引导模式的研究项目成果汇报,上报公司：中国移动江苏公司上报日期：2010年10月,项目成效,项目背景,项目总结,目录-项目背景,项目实施,随着BOSS集中，进行客服省级集中化建设实现系统、人员、管理的省级集中,省级集中,1,结合品牌策略，全球率先推出客户分层服务双中心网络呼叫中心解决方案，创建安全可靠的网络环境,规模运营,2,1860/1861合并变更为10086，实现热线内容的优化整合探索多媒体呼叫中心,统一品牌,3,大规模设置专席，为客户提供差异化服输电子渠道整合与启动运营管理能力提升,专席化管理,4,2002-2003,2004-2005,2006,2007-2008,
2、战略重点的变化：02年“服务与业务双领先”-05年“从优秀到卓越”-10年“渠道协同发展”服务规模的变化：10年，呼叫中心座席数近2千、话务员3千余人，服务5000多万客户关注重点的变化：系统建设-集中化运营-如何持续提升热线综合效能,江苏客服中心发展历程,制定渠道协同策略，实现人工向IVR及网短掌等电子渠道分流提高呼叫中心综合效能,推广自助渠道,5,2009-2010,提供差异化客户体验，建设低成本高效运营的智能化呼叫中心,客户需求与服务渠道分析,网营,自助终端,掌营,短营,数据来源于江苏公司财务部2008年管理创新一等奖项目的研究成果,客户需求依次来源于IVR、短营、网营、掌营、自助终终端
3、五个渠道网营、短营、掌营及IVR的服务成本相对较低，远低于人工成本2009年，通过基于网上互动的服务模式项目研究网站自助服务，创新漏斗分层服务模式，减少直接人工需求2010年，重点研究IVR渠道客户需求智能识别,IVR成为客户接触最大的服务主渠道，需重点研究、关注,IVR,IVR渠道属性及发展瓶颈,传统按键式IVR的渠道属性，限制了业务承载范围及客户感知，10086IVR发展进入瓶颈阶段。,语音引导简洁操作相对便捷业务种类较少人工服务压力大,业务覆盖面广菜单层级较深语音引导时间较长操作繁琐,【优点】,【缺点】,【优点】,【缺点】,“降低运营成本”VS“提升客户体验”，鱼与熊掌不可得兼？,业务查
4、询：83.95%,业务办理：4.52%,人工服务：10.62%,6类查询服务,业务咨询：0.91%,3类办理服务,4类咨询服务,3个人工入口,无时效地域限制交互友好性一般适合信息交互少的业务适合简单查询及办理类业务,IVR业务结构,渠道属性,国际行业启示,在国际上，呼叫中心行业已步入稳定发展阶段，45%的客户互动是通过电话产生的，IVR仍然是主流服务渠道（数据来源：Forrester Research）客户对服务的期望值越来越高，传统的IVR模式已无法满足客户需求为提高呼叫中心生产力，各种新兴技术层出不穷，语音识别（ASR）是其中相对成熟的技术之一，并已在国际上得以成功应用，是IVR技术今后发
5、展的主流方向之一,优质的服务是一种惊喜,优质服务被客户所期待并认为是一种权利,如何实现？,满意度三角定律,呼叫中心技术发展历程,语音识别介绍,国际案例,信息来源：高德纳咨询公司（Gartner）,项目目标,提升客户感知提供方便快捷自助服务,拓展IVR业务承载减少专席人工转接实现自动人工平滑衔接,全新客户体验业内领先水平客户和渠道掌控,节省简单人工服务提升热线综合效能,在智能语义解析的基础上进一步深入研究自动语音识别技术（ASR），实现对客户来话进行模糊识别和语义解析，智能化判断客户需求并提供快速直达服务，为客户带来全新的互动自助服务体验。,项目组成员,领导组：陈瑛 刘 皓工作组：孙宇 丁 镇吴
6、洁 陈景明徐赦,项目成效,项目背景,项目总结,目录-项目实施,项目实施,实现自动语音识别，并与语义识别融合，在各渠道进行部署、使用，进一步推进热线的低成本运营。,客户,网站,短营,掌营,IVR,语义识别,语音识别,短信,客服机器人,WAP PUSH,IVR自动语音,热线人工,专席人工,自动识别引导服务,人工识别服务,各渠道,IVR,网站,短营,掌营,客户需求各渠道分散识别,智能客服,模糊匹配,页面搜索,人工转接,向互联网化演进,整体规划,引入语音识别技术，建立统一语义识别平台,实施方案,移动问答,移动搜索,移动社区,热点活动,在线客服,飞信客服,资讯服务,业务办理,行为分析,个性推荐,数据挖掘
7、,数据分析,内容管理,深度运营,业务采编,关联营销,渠道分类,聊天信息,进一步整合互联网应用模块，实现底层信息共享的自助服务。,在语义识别的基础上实现IVR语音识别。,在语义识别的基础上新增IVR语音识别功能，通过对底层信息的内容管理与深度运营，实现语音识别与语义识别的信息共享。,前期延续：I8机器人深入融合,词性标注引擎,智能分词引擎,语意分析引擎,智能问答系统,命名实体识别系统,聊天引擎,答案处理引擎,智能语义识别引擎平台,系统架构,飞信,网营,短营,掌营,智能语义识别引擎,本期创新：IVR语音识别,1,2,1,2,3,8,1,2,3,传统的按键菜单使得客户花费很长的呼叫时间才能找到所需的
8、服务，同时按键错误率也居高不下。,4,传统按键式,116”,0,1,2,3,点击开始,业务咨询,密码服务,营业厅查询,余额查询,业务办理,投诉建议,业务咨询,语音识别式,16”,当客户说出需求，语音导航马上就可以提供其所需的服务，客户可以直接跳转到想要的服务流程，使IVR菜单扁平化。,点击开始,IVR菜单扁平化，业务感知双提升,PSTN,PEX,交换机,IVR服务器,语音识别引擎,应用服务器,WEB服务器,短信服务器,传真服务器,数据库,路由器,Internet,系统架构在IVR现网环境上直接部署语音识别引擎,可视规模大小进行增减,人工座席,语音识别引擎,项目实施一：系统架构,VUI设计（Vo
9、ice User Interface Design），即客户与语音应用系统的交互设计VUI是直接面向用户的界面，是能否满足用户需求的关键因素之一优秀的VUI设计不仅要对语音识别技术、市场需求、业务知识有深刻的理解，还需了解客户的使用习惯和心理模型，从而设计出更符合用户的语音应用,项目实施二：VUI设计,项目实施三：流程开发,分析过程,IVR平台升级ASR环境搭建语法文件移植,系统流程,业务流程,交互流程,业务编码配置业务属性直达业务类别区分,交互语音UE/UI系统拒识引导业务办理确认,“开通彩铃”,我想开通彩铃。,BOSS系统平台处理和反馈,IVR处理,语义解析,解析成文字,2S161开通彩铃
10、,“欢迎致电 请说出您需要办理的业务内容?”,客户来话,客户流水抽样研究,客户代表问卷调查,构造字词关联算法,您好，欢迎致电江苏移动，请问有什么可以帮您，您可以说“话费查询”或“已开通业务查询”,好的，您是想开通彩铃业务么？确认请说是的，返回主菜单请说主菜单,我想开通彩铃业务,是的,好的，我们已成功帮您开通了彩铃业务，返回主菜单请说主菜单，结束请挂机。,研究客户移动业务表述,项目实施四：模型搭建,端点检测,特征提取,WSFT解码器,示例：语音识别,示例,项目实施五：测试调优,后台日志抽样分析,前端数据反馈,语音文件 降噪处理,声学模型 优化,语言模型优化,交互流程优化,示例：项目调优,江苏移动
11、业务语言模型训练,定制资源包,5000句测试录音和i8机器人的日志收集客户常用说法,人工标注,收集识别系统日志,针对移动业务，定制专业的语言模型，收集移动业务相关说法及交互日志，不断优化识别模型,示例,项目部署,2010年8月在苏北某地市动带地带流程中部署ASR功能，目前共开放7大类15项子业务。经过多次优化调优，抽样分析，前端客户反馈识别率达85%，后台系统识率可达92%。,父节点流程,子节点流程,调优后各类业务识别结果,举办“快乐新体验，创新你我他”体验活动，客户有效交互达8000余次.,IG（语法内）：送到识别系统的语音在7种测试业务之内CA-in：输入在业务范围（包括速拨）内且正确识别
12、的 FA-in：输入在业务范围（包括速拨）内，但识别错误的 FR-in：输入在业务范围（包括速拨）内，无识别结果返回的,调优前,调优后,活动方案,识别结果,项目成效,项目背景,项目总结,目录-项目成效,项目实施,经济效益,增加IVR业务办理范围，菜单扁平化，提升IVR业务查询、办理量：每月办理和查询约5700万，提升5%，则增加了285万的办理和查询量，这些量通过人工办理和通过IVR自动办理的成本差是214万元，全年可节省成本2568万元。,增加人工转自动范围以及转专席功能，缩短人工通话均长。通话均长预计下降5%，按照每月1400万人工话务量、每通来电70秒计算，预计可减少13611工时，可减
13、少81人，人工成本降低324万/年。,通过语音识别技术，降低使用门槛，避免客户放弃。月度IVR使用的放弃率下降4个百分点，约800万次，按20：1的转人工比例计算，每月减少40万次转人工电话，可减少47人，全年可节省188万元。,总节约：每月257万元，全年3080万元,提升IVR业务量,缩短人工台通话时长,降低IVR放弃率,通过IVR分流降低人工成本,社会效益,通过ASR技术的应用，降低了客户使用IVR查询、办理业务的门槛，有效提升了满意度。试点期间对IVR满意度进行了跟踪调查，客户满意度已从78%，提升到85。,满意度提升,本项目的成果可以拓展应用到其它IVR的自助服务渠道，例如12530
14、彩铃、12580热线等。本项目的流程设计、模型搭建和应用系统为这些渠道的应用提供了参考。,应用拓展,公司ASR项目作为语音识别技术的一次有益的应用，对其他通信运营商IVR服务有重要的借鉴意义。该项目将进一步提升企业知名度，成为行业标杆，获得社会认同，促进共同进步。,行业标杆,项目成效,项目背景,项目总结,目录-项目总结,项目实施,创新了客户体验,ASR技术的引入，将IVR传统的按键交互转为语音交互，可有效改善现有IVR自动语音引导不合理及业务办理不方便的的服务短板。,客户,IVR,ASR识别引擎,客户表达需求,按键交互模式,语音交互模式,IVR服务模式,IVR服务流程,客户按键表达需求,IVR
15、,BOSS系统平台处理和反馈,引入ASR后,创新客户体验,拓展了IVR渠道属性,ASR,改善IVR的渠道缺陷：提升交互性增加信息量,IVR的渠道属性严重的影响业务承载范围及客户感知，IVR发展进入瓶颈阶段引入ASR技术后，有效提升了交互性，同时可以增加承载的信息量，从而改善了现有IVR的渠道缺陷,IVR渠道属性,1、随时随地服务2、可承载信息量少、交互少的业务3、建设维护成本较高，开发速度慢4、交互友好性一般，适合信息量少的查询业务及简单的办理类业务,传统IVR的渠道缺陷：采用按键方式交互，交互复杂；承载信息量少,建立了语义识别平台,后台知识点总量已近20000条衍生问题达35万3千多条聊天知
16、识点达4.5万条,同步更新,相同内容自动配合不同渠道展现形式,相互关联，资源共享,下阶段安排,IVR自然语言导航,借助ASR技术，替代现有传统的按键交互客户可通过ASR准确、快速定位业务办理节点，无需依赖人工服务，提高IVR的使用率,人工专席导航,探索呼叫中心语音门户,基于ASR技术，探索呼叫中心语音门户的建设,语音识别技术除了部署了IVR菜单中，还可用于人工专席引导等方面。江苏公司客服中心下阶段将从“前台+专席”模式尝试转型为“ASR+专席”，并进一步尝试语音门户的建设模式。,已经完成,中期规划,远期规划,客户,IVR,是否需人工服务,ASR识别引擎,对应人工专席,客户表达需求,客户,IVR
17、,业务咨询,业务查询、办理,机票、餐饮等增值服务,从“前台+专席”模式尝试转型为“ASR+专席”,应用推广前景,12530彩铃,12580,其他,彩铃搜索彩铃推荐换歌服务彩铃管理,集团客户热线外呼营销、调研,交通查询订票服务酒店预定点歌服务,公司业务,质量检测,运营分析,服务助手,流程规范检查服务忌语检查异常情绪侦测服务技能评价,知识搜索自动生成工单,客户趋势分析咨询、办理业务分布外呼调查,呼叫中心内部,ASR应用,项目输出,完整的设计资料系统需求文档及VUI交互流程设计方案识别业务语料收集模版语音识别测试方案及测试表模版全量的语义知识库标准问题近2万条衍生问题35万条聊天库4.5万条语义融合
18、需求文档及运营管理规范,江苏公司充分考虑项目的可移植性和共享性，可为总部及各兄弟公司输出以下成果：,语音识别平台语音识别声学模型语音识别语言模型语音识别业务语料库,参考文档,识别系统,The end!,谢谢,附：语音识别介绍,语音识别（ASR：Automatic Speech Recognition）是将人类自然语音转换为可供计算机识别的文本信息的过程。语音识别引擎可智能识别客户语言并与其他应用系统进行匹配，是一种当前流行的人机接口。,拓展业务范围，提高IVR综合效能创新客户体验，提升客户满意度降低服务成本，助力呼叫中心转型,特征提取,噪音消除,端点检测,编码器,匹配度,语法编译程序,语音,结
19、果,自定义语法,词汇,音素,系统程序库,语音内容,语言包,声学模型,语法库,语音识别过程,语义处理,返回,Telstra deployed“One Number One Voice”,a call steering application for customer care to provide a single number for all Telstra consumers.启用“一个号码一个声音”业务-为客户提高单一电话导航号码Callers can choose from a range of menu options by using their voice.客户用语音来选择业务Th
20、e application offers self-service access to account balances,payment reporting,and information about phone features and enhanced services such as Call Waiting and others.应用包括：账户查询，缴费报告，电话功能，增值业务,Telstra is Australias largest telecom and information services company.澳洲最大的电信信息服务商With over 33 million c
21、ustomer care calls per year,Telstras goal was to direct customers to the right destination the first time.每年3千3百万客服呼叫，澳洲电信希望一次转接成功,返回,BACKGROUND背景,SOLUTION方案,附：业界成功案例澳洲电信,下一个,310-BELL is a distinctly branded call steering application with Emily/Emilie personas for English and French speaking custome
22、rs.The system provides:310-BELL Emily/Emile.虚拟话务员提供英语、法语服务：Call steering to one of more than 120 destinations.电话转接到超过120终点Natural language understanding allowing customers to speak naturally.客户可以使用自然语言Bilingual capabilities in US English and Canadian French.支持双语,SOLUTION方案,Prior to investing in spee
23、ch self-service,Bell Canada maintained multiple customer care phone numbers with complex touchtone menus.采用语音系统前，加拿大贝尔有多个客服号码，复杂的菜单Bell has three call centers focused on three key markets,with 1,800 agents and 16 million calls per year covering a range of products.3个呼叫中心，3个主营市场，1800个坐席，1千6百万年呼叫Of th
24、e 16 million calls each year,Bell had over 1.7 million misdirects.1百7十万转接错误,返回,BACKGROUND背景,附：业界成功案例加拿大贝尔,下一个,上一个,Voice-automated applications include:call routing for credit card,lines of credit,mortgage&loan,funds transfer,deposits.语音应用包括：信用卡电话转接，信用度，按揭和贷款，汇款，存款The system primarily uses natural la
25、nguage,and is also available in Spanish.系统主要采用自然语言，并可用西班牙语,Bank of America wanted to:美国银行希望：Consolidate toll-free numbers and IVR applications.统一所有免费电话和IVR应用Provide a consistent experience that would promote self-service.提供一致的体验，提高自助服务Improve customer satisfaction.提高客户满意度,BACKGROUND背景,返回,SOLUTION方案,附：业界成功案例美国银行,上一个,
