|左丘|2008-07-03

自然语音识别技术正逐渐渗透到企业的CRM系统中，为企业带来全新的竞争优势和经济回报。但在踏上这趟高速列车之前，了解与该技术相关的一系列关键要求至关重要。

想象一下，如果能够克隆出成百上千个最佳坐席，那么每一位致电呼叫中心的客户都能享受到同等的高质量服务。而如今，自然语音自助服务或许是实现这一目标的最佳选择。只要实施得当，该技术就能与CRM系统完美融合，提升品牌信息，提供独特的品牌体验，并助力企业锁定客户忠诚度。

要成功部署自然语音识别技术，首先需要明确它最适合哪种环境，以及如何部署才能为企业带来最大价值。

解决复杂性

基础的互动语音识别(IVR)主要用于记录语音提示，并指导客户通过电话键盘输入选项与信息，仅适用于最简单的交易。然而，随着企业的成长和规模的扩大，产品种类日益增多，过于复杂的自助式IVR菜单往往会让客户不胜其烦，最终选择退出自助流程，转接人工坐席。

相比之下，自然语音应用更适合处理多元化的复杂交易。这类应用会向客户提出开放式问题，如“您好，请问有什么能为您效劳?”。客户可以以一种自然的语调表达需求，随后由自助服务应用处理或转接给相应的人工坐席。通过统计模型识别客户并解读其意图，企业可实现扁平化的菜单结构，改善呼叫路由，并轻松访问、更新客户数据与要求信息。

简化自助服务

尽管自然语音识别解决方案能带来满意的回报，但创建一套有效的语音应用并非易事。它需要专业的知识与技能，并需进行详细的规划以避免误区、降低风险。由于大多数企业缺乏实施语音应用的经验，因此从外部获取协助至关重要。

为使企业从竞争中脱颖而出，需设计开发一套定制应用。虽然市场上现成的解决方案可适用于特定环境，但定制应用能更针对性地契合产品及服务。

以下是开发、维护定制语音应用的常规步骤与流程：

• 收集数据、开发系统：精心设计并模拟开放式问题，收集客户回应用词，并在客户表明呼叫目的后将其转接到自动化应用或人工坐席。
• 转录数据：准确转录收集的数据，用于开发统计语言模型、统计语义模型和语法解读。
• 定义“概念识别”：请专家协助定义相关客户概念，概念数量视客户呼叫原因而定。
• 标贴数据：判别概念后，将每种转录数据分类到特定概念中，此过程称为“数据标贴”，是应用回应的关键。
• 训练系统：利用收集的数据开发统计语言模型，识别客户对开放式问题的回应。同时，通过语法解读或统计语义模型识别客户概念。
• 部署与调试：成功部署需不断进行调试以确保系统有效运行。可通过人工方式或借助软件工具进行调试。

挖掘自然语音应用的潜力需企业外部语音应用专家的支持，从设计、开发到部署自助式应用，都需审慎选择最佳商业伙伴。虽然过程繁琐，但回报显著。

自然语音能带来独特的自助服务体验，为客户提供更好的便捷性、更切实的信息、更快的解决速度及更人性化的互动。对企业而言，该技术能降低呼叫中心运营成本，提高客户满意度和忠诚度。作为CRM系统的一部分，实施自然语音应用可实现企业与客户的双赢局面。

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