Collab ofrece integración nativa con Servicios cognitivos de Microsoft Azure. Esta asociación amplifica el poder de las soluciones Collab para centros de contacto con Inteligencia Artificial. Los servicios cognitivos de seminarios web, promovidos por Collab y Microsoft, ilustran cómo el análisis de voz y el análisis de sentimientos están cambiando el juego en la participación del cliente.
Tenga en cuenta que esta página se tradujo automáticamente. Puede notar algunas anomalías.
¿Qué son los servicios cognitivos de Azure?
Los servicios cognitivos ponen la IA al alcance de todas las empresas. Con esto, puede mejorar la experiencia del cliente y acelerar la toma de decisiones en sus aplicaciones.
Según Microsoft, los beneficios de los servicios cognitivos son:
- Aplique la inteligencia artificial a más escenarios con la cartera más completa de capacidades de inteligencia artificial específicas de dominio del mercado.
- Construya con confianza con los primeros servicios de inteligencia artificial para lograr la paridad humana en la visión por computadora, el habla y el lenguaje.
- Implemente Cognitive Services en cualquier lugar, desde la nube hasta el perímetro con contenedores.
¿Y qué son el reconocimiento de voz y el análisis de sentimientos?
El análisis de voz es el proceso de analizar grabaciones de voz, transcripciones de correo electrónico / chat o interacciones con clientes. mediante reconocimiento de voz. De esta manera, es posible encontrar y filtrar automáticamente información útil, marcar situaciones inusuales y brindar garantía de calidad. El análisis del habla identifica palabras dentro del habla y analiza los patrones de audio para detectar emociones y estrés en la voz del hablante.
Hablando más específicamente sobre el reconocimiento de voz, funciona utilizando algoritmos a través de la comprensión y el modelado acústico y del lenguaje. El primero representa la relación entre las unidades lingüísticas del habla y las señales de audio, mientras que el modelado del lenguaje hace coincidir los sonidos con las secuencias de palabras para ayudar a distinguir entre palabras que suenan similares.
Gracias a los modelos de aprendizaje automático, el proceso de análisis del habla puede extraer automáticamente las características relevantes de las interacciones, como las emociones o los niveles de variación del estado de ánimo, el silencio anormal (vacilación) y la conversación durante períodos.
Análisis de los sentimientos la tecnología examina las llamadas y evalúa el tono del agente y del cliente; transcribe la voz en texto para extraer información relevante, como las intenciones expresadas a través de tendencias de palabras clave o áreas que necesitan mejoras. Los resultados están indexados, se pueden buscar y se pueden utilizar para mejorar la experiencia del cliente e identificar oportunidades de venta.
Estas tecnologías le permiten convertir las interacciones de datos en conocimientos, proporcionando una mejor comprensión de lo que realmente está sucediendo en el Centro de contacto. Otro propósito de esta herramienta es evaluar el desempeño de los agentes y, además de los agentes humanos, también se puede integrar con bots de IVR e IA.