Amazon Transcribe Call Analytics
機械学習を活用したリアルタイムの会話インサイトによるカスタマーエクスペリエンスの向上Amazon Transcribe Call Analytics が選ばれる理由
Amazon Transcribe Call Analytics は、高精度の通話トランスクリプトを生成し、会話インサイトを抽出するための生成系 AI を活用した API で、カスタマーエクスペリエンスとエージェントやスーパーバイザーの生産性を向上させることができます。この API は、強力な音声テキスト処理モデル、大規模言語モデル (LLM)、およびタスク固有の自然言語処理 (NLP) モデルをカスタマーサービスとセールスコールを理解するようにトレーニングして組み合わせたものです。
Amazon Transcribe Call Analytics を使用すると、顧客やエージェントの感情、通話の理由、非通話時間、中断、通話速度などの貴重なインテリジェンスが取得されます。通話分類機能により、感情、競合他社への言及、および「満足していない」、「質が悪い」、「サブスクリプションをキャンセルする」といった特定のフレーズなどのカスタム基準に基づいて会話を分類できます。さらに、生成系 AI を活用した通話要約機能を使用して、顧客とのやり取りの簡潔な要約を提供し、顧客が電話をかけた理由、問題に対処した方法、特定されたフォローアップアクションなどの主要な要素をキャプチャできます。さらに、API は、リアルタイムまたは通話後に、音声とテキストの両方から名前、住所、クレジットカード情報などの機密情報を検出し、削除することができます。これらの機能は、コンタクトセンターの顧客、エージェント、スーパーバイザーのエクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。
Amazon Transcribe Call Analytics API の一般的なユースケースには、リアルタイムのエージェントアシストや通話後分析などがあります。
利点
生成系 AI を活用した通話要約により、コンタクトセンターの生産性を向上
通話要約を自動生成して、エージェントが優れたカスタマーエクスペリエンスの提供に集中できるようにし、通話後に手動で要約する手間を減らすことで生産性を向上させます。この機能は、発信者とのやりとりを要約し、通話の理由、問題を解決するために取られた手順、次のステップなどの主要な要素をキャプチャします。 コンタクトセンターのスーパーバイザーは、発信者の問題を調査する際にトランスクリプト全体を読むことなく、通話要約を確認してやり取りのコンテキストをすばやく理解できます。
詳細な通話分析と会話インサイトを抽出
機械学習を活用して、ライブ通話中に音声をテキストに変換する機能と NLP 機能をすばやく適用し、貴重な会話のインサイトを明らかにできます。その後、お客様とエージェントの感情、検出された問題、会話がない時間、中断、話す速度などの音声特性といったインサイトを着信および発信の通話分析アプリケーションに統合することができます。これにより、スーパーバイザーは、潜在的なお客様の問題、エージェントのコーチング機会、製品フィードバック、通話の傾向などをより簡単に特定できるようになります。
自動通話分類によるコンプライアンスとモニタリングの向上
会社のポリシーまたは規制要件の遵守のために、通話を大規模にモニタリングします。指定した条件 (単語/フレーズや会話の特性など) に基づき、独自のカスタムカテゴリを構築し、トレーニングします。たとえば、カテゴリラベルを設定して、コールのうち何パーセントがアップセルやアカウントのキャンセルなのかを確認できます。
お客様の機密データを保護
会話には、名前、住所、クレジットカード番号、社会保障番号などの機密性の高い顧客データが含まれることがよくあります。Transcribe Call Analytics は、音声とテキストの両方からこの情報を識別してマスキングするのに役立ちます。
