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根據2019年麥肯錫AI主題調查結果顯示,全球企業AI採用率持續提升,不僅獲得顯著的業績成長,還有效降低營運成本。尤其客服是首當其衝的產業,服務的速度與品質將是影響客戶選擇品牌的一大要素,秉持善用AI提升工作效率的前提下,中華電信新創育成中心深耕於AI技術研發,推出創新產品——「DeepVoice客戶心聲分析平台」,不僅獲得了台灣精品獎的認可,更在業界與顧客中引起廣泛的討論與好評。
初探AI的萌芽先發佈局
回溯至2016年AI技術在臺灣逐步萌芽的階段,而中華電信當時正推動AI 1.0計畫,公司高層主管已經意識到,要在未來的AI浪潮中佔有一席之地,強大的演算力是不可或缺的核心基礎;故當下就啟動建置AI共用平台的計畫,旨在降低進入門檻,讓不同的研發團隊、資料科學家能夠更便捷地取得所需的運算資源。而當時團隊被賦予主責開發的任務,順利建構全中華電信共用的AI平台及GPU資源池,協助200位以上資料科學家快速取得運算資源及AI開發工具。建構公司AI平台的經驗為團隊及後來的DeepVoice客戶心聲分析平台產品奠定了堅實的基礎。
2021年中華電信成立「新創育成中心」,延攬在AI解決方案具有實際案場經驗的團隊(以下稱InventAI),致力挖掘內部具未來成長潛力的產品。InventAI新創團隊過往曾獲得台灣創新技術博覽會獲獎金牌及銅牌,近年更獲得台灣精品獎等多項創新競賽獎項肯定,同時團隊專注於數位轉型及AI轉型,目前主打的兩項產品DeepFlow及DeepVoice已獲得公部門、公營事業、金融及製造等產業客戶的肯定,可優化客戶作業流程及提昇客戶服務滿意度。
DeepVoice的誕生
隨著AI技術快速演進,特別是自然語言處理技術(NLP)[註1]的精進,中華電信捕捉到了一個關鍵機會——利用這些技術來深入解析客戶的「聲音」。這不僅是一次技術的創新,也是對客戶服務模式的一次大躍進。DeepVoice平台的出現,使得企業能夠在短時間內,從巨量的客戶服務錄音中,快速準確地抽取出關鍵訊息,對客戶的真實需求有了更深層的理解。
過去傳統客服面臨著巨量的錄音檔案,但由於缺乏有效的工具,客戶反饋訊息往往未能被充分利用。正是基於這個現實需求,DeepVoice應運而生,客戶從公部門、到金融業陸續導入語音識別和AI文本分析技術,成功將這些技術應用於真實的業務場景中,為提升服務品質和效率開闢了新途徑。
*註解1:自然語言處理技術(NLP):全名Natural Language Processing,NLP為人工智慧的一個領域,專注於對人類生成的自然語言的解釋和理解。使用機器學習方法來分析、解釋和生成單詞和短語,以瞭解使用者的意圖或情緒。
導入AI技術提升工作產能
DeepVoice 導入 AI 文本分析技術,能轉錄對話重點摘要、意圖擷取、情緒分析、主題分群等功能協助客服中心進行對話資料分析、問題挖掘、預測問題,客服人員從後台就能統一審視管理,維繫與客戶的關係,藉此提升客服滿意度。此外,DeepVoice具備雙向錄音系統,可以同步檢查客服人員回覆品質,強化內部教育訓練。
中華電信表示,DeepVoice也率先套用到中華電信客服中心,可透過STT[註2]及AI文本分析技術,自動化完成重點摘錄、意圖擷取、情緒分析、主題分群、趨勢預測等處理,方便有效的透過客戶心聲分析進行客服人員的品質檢核、客訴預防、潛在流失客戶挽留、商機探勘等多元應用,提升客戶體驗與滿意度。證實提升50%工作效率。
在外部案場導入案例中,對於業主最有幫助的在於即時告警功能,DeepVoice具備最新的生成式技術(LLM)[註3]可偵測通話過程出現的熱詞出現頻率超過警戒值,會整合相關資訊管道彙整資訊後,通報相關單位進行處理,避免造成更大的損害。
*註解2:語音轉文字處理技術(STT):全名Speech To Text,以演算法,將語音內容轉換為相對應的文字。
*註解3:大型語言模型(LLM):全名Large Language Model,LLM是一種深度學習模型,透過吸收巨量的文本數據學習知識。
創新獲獎AI技術傲視同儕
DeepVoice獲得台灣精品獎的肯定,是對InventAI團隊不懈努力的最好的證明,也是對 DeepVoice運用AI技術前瞻視野的肯定。隨著AI技術的持續發展,客戶需求的深度洞察與快速響應將成為企業競爭力的重要指標。DeepVoice為業界展現利用AI技術提升服務品質,並進一步強化與客戶之間的連結。
InventAI團隊創新不僅止於技術層面,團隊通過積極參與國內外競賽和展覽,不斷驗證和提升其技術實力。從AutoML[註4]的自動化機器學習技術獲得「台灣創新技術博覽會」發明競賽金牌,到在2024精品獎能獲得台灣產品奧斯卡獎的肯定,每一步都突顯了中華電信在AI領域秉持持續領先和不斷創新的精神。
*註解4:AutoML 是自動化機器學習的簡稱,全名Automated Machine Learning,AutoML 是一種AI 自動化建模的技術,目的是做到快速又大規模的模型開發並選出最佳模型,讓非常耗時、非常仰賴資料科學家經驗值的機器學習模型開發週期,能夠簡化、系統化、自動化運行。
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2024-04-30
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