銀行呼叫中心語音數(shù)據(jù)體量巨大，是典型的非結(jié)構(gòu)化“大數(shù)據(jù)”。這些數(shù)據(jù)內(nèi)含客戶身份信息、偏好選擇、服務(wù)投訴、業(yè)務(wù)咨詢等重要信息，是銀行優(yōu)化服務(wù)質(zhì)量、提高運(yùn)營效率，進(jìn)行營銷決策和產(chǎn)品服務(wù)設(shè)計(jì)的重要參考，在大數(shù)據(jù)時代，語音數(shù)據(jù)變?yōu)橐环N重要業(yè)務(wù)資產(chǎn)，然而在傳統(tǒng)技術(shù)條件下，語音數(shù)據(jù)保存困難，應(yīng)用成本高，更難談及進(jìn)一步挖掘利用。

　　隨著金融結(jié)構(gòu)的業(yè)務(wù)發(fā)展呼叫中心的規(guī)模與日俱增，國內(nèi)超過千席的呼叫中心不乏少數(shù)，呼叫中心語音數(shù)據(jù)體量巨大，是典型的非結(jié)構(gòu)化“大數(shù)據(jù)”。傳統(tǒng)的方式會將數(shù)據(jù)分為冷熱部分保存，過期的數(shù)據(jù)會存放在磁帶中，一旦出現(xiàn)歷史錄音調(diào)聽，需要先找到磁帶，導(dǎo)入系統(tǒng)中然后在一一聽取核對，工作量大且效率非常低下，往往找一通電話需要數(shù)天甚至幾周時間。

　　由于語音通話數(shù)量巨大，人力成本日漸高漲，目前，大多數(shù)呼叫中心質(zhì)檢都是通過人工抽查的方式進(jìn)行，該種質(zhì)檢方法效率低且缺乏統(tǒng)一的質(zhì)檢標(biāo)準(zhǔn)，在很大程度上制約了質(zhì)檢工作在量和質(zhì)量的突破。另外傳統(tǒng)的呼叫中心質(zhì)檢多半停留在質(zhì)檢結(jié)果上，卻沒有找到出現(xiàn)此種質(zhì)檢結(jié)果的源頭，譬如導(dǎo)致此種質(zhì)檢結(jié)果的坐席近期的心理動態(tài)，可見目前企業(yè)遭受的質(zhì)檢難度瓶頸不僅在于對質(zhì)檢結(jié)果獲取、質(zhì)檢結(jié)果處理無從下手方面，對于導(dǎo)致質(zhì)檢結(jié)果的原因同樣不知所措。

　　對于企業(yè)來說，呼叫中心不管是作為“成本中心”還是“利潤中心”，其都是企業(yè)對外交流的巨大窗口，呼叫中心若想提升自身部門的話語權(quán)，就應(yīng)該最大程度發(fā)揮企業(yè)和客戶之間交流的價值，將客戶反饋的問題結(jié)合公司業(yè)務(wù)，整合出有效的工作報告向相關(guān)職能部門反饋。而金融業(yè)，作為呼叫中心的權(quán)重行業(yè)，地位顯而易見。同時，金融行業(yè)也是最注重?cái)?shù)據(jù)保全和數(shù)據(jù)價值挖掘的行業(yè)，對這些數(shù)據(jù)展開深入應(yīng)用和分析，將會產(chǎn)生巨大的商業(yè)價值。

　　廣發(fā)銀行信用卡中心擁有坐席數(shù)5000余個，處理業(yè)務(wù)類型共四類，日產(chǎn)生錄音文件量在200G以上，年錄音文件總量超過90T。預(yù)測未來錄音數(shù)據(jù)量的年均增長率可達(dá)30%，如此海量的錄音數(shù)據(jù)加劇了錄音管理的難度，同時為錄音調(diào)聽、質(zhì)檢帶來巨大壓力。此外，廣發(fā)銀行信用卡中心海量錄音數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏豐富的客戶、市場和服務(wù)增值信息，但由于海量錄音數(shù)據(jù)只能依據(jù)法規(guī)作為證據(jù)保存，無法進(jìn)行有效的充分利用。

　　廣發(fā)銀行信用卡中心希望通過使用相關(guān)解決方案，實(shí)現(xiàn)語音服務(wù)系統(tǒng)的高效錄音管理，解決語音文件的存儲、調(diào)聽問題，加強(qiáng)人工服務(wù)質(zhì)檢功能，并對海量數(shù)據(jù)中的信息進(jìn)行分析和挖掘，從而更加深入地了解客戶、發(fā)掘市場、改善服務(wù)。

　　為幫助客戶解決上述問題，中金數(shù)據(jù)自主研發(fā)“語音大數(shù)據(jù)分析平臺，依托先進(jìn)的大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)，采用語音識別技術(shù)對金融機(jī)構(gòu)海量語音內(nèi)容進(jìn)行分析識別，以較高的準(zhǔn)確率還原出每段錄音的具體內(nèi)容；可通過關(guān)鍵詞輸入實(shí)現(xiàn)快速檢索，通過語義分析和情緒分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)語音全覆蓋自動質(zhì)檢；通過對大量通話記錄和內(nèi)容進(jìn)行識別、統(tǒng)計(jì)、分析，可在最短時間內(nèi)了解不同業(yè)務(wù)的話務(wù)結(jié)構(gòu)，定位導(dǎo)致客戶投訴、流失、話務(wù)異常等問題原因、并預(yù)測業(yè)務(wù)熱點(diǎn)趨勢，發(fā)現(xiàn)潛在客戶，利用數(shù)據(jù)為業(yè)務(wù)全流程帶來新的活力。

 

　　在經(jīng)過將近為期一年的嚴(yán)格考察后，廣發(fā)銀行信用卡中心于2014年10月正式與中金數(shù)據(jù)簽訂大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺項(xiàng)目合作協(xié)議，并以語音數(shù)據(jù)分析作為項(xiàng)目首期內(nèi)容，在雙方團(tuán)隊(duì)的高效協(xié)同下，于2015年4月順利按計(jì)劃實(shí)現(xiàn)廣發(fā)信用卡中心“語音大數(shù)據(jù)分析平臺”上線，迄今為止項(xiàng)目一二期已經(jīng)順利上線，運(yùn)行狀況良好，系統(tǒng)目前實(shí)現(xiàn)了主要三大功能模塊：錄音存管、智能質(zhì)檢、主題分析。

　　通過使用語音大數(shù)據(jù)分析云，廣發(fā)銀行信用卡中心極大提高了在呼叫服務(wù)中心在語音轉(zhuǎn)換、存儲、調(diào)聽和質(zhì)檢方面的效率，在呼叫中心服務(wù)管理、電話營銷業(yè)務(wù)管理、人力資源管理和工作質(zhì)量把控上有效提高了便捷度。實(shí)現(xiàn)日處理數(shù)據(jù)時長2萬小時，在線數(shù)據(jù)總量200T，以及年數(shù)據(jù)量增長率30%的應(yīng)用效果。

　　此外，語音大數(shù)據(jù)分析云作為一種大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，可以為廣發(fā)銀行提供一定的業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)和分析，可實(shí)現(xiàn)信用卡中心語音數(shù)據(jù)的自動化采集與分布式存儲，完成語音數(shù)據(jù)智能統(tǒng)計(jì)分析，自動提取有價值的客戶信息，因而后續(xù)可挖掘的潛力較大。在二期以及后續(xù)項(xiàng)目中，雙方將基于現(xiàn)有基礎(chǔ)，深入探討如何在數(shù)據(jù)價值挖掘領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)更為多元化的合作。

　　1.實(shí)現(xiàn)了廣發(fā)銀行卡中心語音數(shù)據(jù)的自動化采集和分布式存儲；

　　2.實(shí)現(xiàn)了廣發(fā)銀行卡中心語音數(shù)據(jù)的智能統(tǒng)計(jì)分析、自動提取有價值客戶信息；

　　3.實(shí)現(xiàn)了廣發(fā)銀行卡中心語音數(shù)據(jù)基于文本的搜索調(diào)聽；

　　4.實(shí)現(xiàn)了廣發(fā)銀行卡中心語音數(shù)據(jù)自動質(zhì)檢，大大提高了質(zhì)檢效率與覆蓋度；

　　5.極大節(jié)省了廣發(fā)銀行卡中心語音數(shù)據(jù)處理方面所需的成本。