随着互联网、大数据等技术手段的应用和普及，我们真正进入了大数据分析时代。但同时也对呼叫中心的能力提出了更高的要求。我们准备好了吗？根据IDG最新报告，目前90%的数据分析都是非结构化数据，呼叫中心语音数据量巨大，是典型的非结构化“大数据”。这些数据包含客户身份信息、偏好、服务投诉、业务咨询等重要信息。是金融企业优化服务质量、提高运营效率、营销决策和产品服务设计的重要参考依据。大数据时代，语音数据成为重要的商业资产。但在传统技术条件下，语音数据难以保存，应用成本高，更谈不上进一步挖掘利用。质检难点与难点目前呼叫中心质检大多采用人工抽检的方式进行。这种质检方式效率低下，缺乏统一的质检标准，很大程度上制约了质检工作在数量和质量上的突破。另外，传统呼叫中心的质检大多停留在质检结果上，而这种质检结果的来源并没有找到。比如近期引发此类质检结果的代理商心理动态，就说明了当前质检难瓶颈企业所苦。不仅质检结果难以获取和处理，而且对质检结果的成因也一头雾水！天玑科技面向金融行业客户推出的语音大数据分析平台，依托先进的大数据平台技术，利用语音识别技术，对金融机构海量语音内容进行分析识别，并还原每条录音的具体内容高准确率。内容，通过关键词输入实现快速检索，通过语义分析和情感分析技术实现语音全覆盖自动质检；通过对大量通话记录和内容的识别、统计、分析，可以在最短时间内了解不同业务的通话流量结构，定位客户投诉、流失、通话流量异常等原因，预测业务热点趋势，发现潜在客户，用数据为整个业务流程带来新的活力。呼叫中心本身的价值有望增加。对于企业来说，无论是“成本中心”还是“利润中心”，呼叫中心都是企业对外沟通的巨大窗口。呼叫中心要想提高本部门的话语权，应该*最大化企业与客户沟通的价值，将客户反馈与公司业务相结合，整合有效的工作报告反馈给相关职能部门。天玑科技通过语音大数据分析，提高了呼叫服务中心语音转换、存储、调音、质检的效率，提高了呼叫中心服务管理、电话营销业务管理、人力资源管理和工作质量控制的效率。该控制有效地提高了便利性。同时，语音大数据分析作为大数据分析产品，可以为金融企业提供一定的业务统计和分析，数据库和呼叫中心的数据在执行功能时会产生大量的非结构化语音文件。大数据作为企业的巨大宝库，如果运用得当，可以为企业带来巨大的价值。天玑科技大数据分析系统融合大数据、语音处理和商业智能技术进行语音大数据分析，可以帮助客户提高语音存储效率，降低呼叫中心运营成本，优化服务质量，从商业价值的角度帮助客户了解其用户服务体验，进而挖掘出更多的商业参考信息，为客户的商业决策提供重要的筹码。
