這是根據(jù)RedBox最近對(duì)大約600位CIO，C級(jí)高管和IT管理企業(yè)員工進(jìn)行的全球調(diào)查得出的。RedBox首席執(zhí)行官理查德。史蒂文森（Richard Stevenson）說(shuō)：“我們委托這項(xiàng)研究的目的是了解語(yǔ)音數(shù)據(jù)對(duì)高級(jí)IT主管的價(jià)值，他們的語(yǔ)音優(yōu)先戰(zhàn)略相關(guān)時(shí)間表，以及了解什么，如果有的話(huà)，阻止他們最大化語(yǔ)音數(shù)據(jù)價(jià)值的障礙是什么。”

　　史蒂文森（Stevenson）說(shuō)，這項(xiàng)研究最令人震驚的發(fā)現(xiàn)是組織范圍的語(yǔ)音對(duì)話(huà)被捕獲的數(shù)量是如此之少以及有很多數(shù)據(jù)無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)的事實(shí)。

　　史蒂文森（Stevenson）說(shuō)，這里的差距很可能是由歷史驅(qū)動(dòng)的。“從歷史上看，呼叫記錄一直被視為組織電話(huà)基礎(chǔ)設(shè)施的一部分，用例主要圍繞合規(guī)性，質(zhì)量保證和員工隊(duì)伍優(yōu)化，”他說(shuō)。

　　然而，今天，轉(zhuǎn)錄，人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步開(kāi)辟了新的可能性。也許最值得注意的是，這些技術(shù)意味著不再需要對(duì)錄音進(jìn)行實(shí)際聆聽(tīng)才能獲得價(jià)值。史蒂文森（Stevenson）說(shuō)，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)“使語(yǔ)音數(shù)據(jù)集的價(jià)值--以前只能通過(guò)可實(shí)現(xiàn)的監(jiān)聽(tīng)來(lái)訪(fǎng)問(wèn)--為組織提供重要的商機(jī)。”

　　史蒂文森（Stevenson）說(shuō)，要縮小差距，“組織需要能夠從任何地方捕獲所有語(yǔ)音通信，無(wú)論是電話(huà)，UC，移動(dòng)，交易，廣播或聯(lián)絡(luò)中心平臺(tái)，無(wú)論是傳統(tǒng)平臺(tái)還是新平臺(tái)。”

　　他說(shuō)，為了向前發(fā)展，組織需要考慮以下問(wèn)題：

　　但在向前推進(jìn)之前，與任何類(lèi)型的新業(yè)務(wù)一樣，組織需要從戰(zhàn)略角度思考如何使用他們捕獲的語(yǔ)音數(shù)據(jù)。

　　Next IT Corporation的前任總裁，現(xiàn)任Verint Intelligent Self-Service的產(chǎn)品戰(zhàn)略主管Tracy Malingo表示，在您有效利用語(yǔ)音數(shù)據(jù)之前，您需要了解收集它的原因。“許多組織都害怕收集客戶(hù)數(shù)據(jù)--無(wú)論是語(yǔ)音還是聊天還是其他東西，”Malingo說(shuō)。“但他們尚未明確需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行映射的目的。”相反，她說(shuō)，組織通常會(huì)開(kāi)始收集數(shù)據(jù)，認(rèn)為以后他們可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并確定如何使用它來(lái)改善業(yè)務(wù)決定。

　　她說(shuō)，這是無(wú)效的，并使組織擁有“龐大的數(shù)據(jù)湖(DataLake)。”她指出Gartner的研究表明，80％的數(shù)據(jù)湖(Data Lake)效率低下。

　　她說(shuō)，解決這個(gè)問(wèn)題的方法是制定一個(gè)相當(dāng)直接的語(yǔ)音優(yōu)先戰(zhàn)略。確定您認(rèn)為語(yǔ)音數(shù)據(jù)可以幫助您的區(qū)域。制定具體的業(yè)務(wù)問(wèn)題。相應(yīng)地實(shí)施數(shù)據(jù)捕獲系統(tǒng)。

　　作者：LinPophal

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