Речевая аналитика в финансовой сфере: новые возможности и вызовы
Речевая аналитика — это область искусственного интеллекта, которая занимается анализом аудиозаписей и видеоданных для извлечения полезной информации. Развитие технологии увеличивает ее производительность и функциональность, а также количество задач, которые могут быть решены с помощью этого метода. Основной принцип работы речевой аналитики заключается в использовании алгоритмов машинного обучения для обработки аудио- или видеозаписей. Эти алгоритмы позволяют распознавать речь, определять ключевые слова и фразы, а также извлекать из них основные тезисы.
В речевой аналитике используются различные методы обработки данных, такие как:
Распознавание речи (Speech Recognition) — преобразование устной речи в текст.
Анализ тональности (Sentiment Analysis) — определение эмоциональной окраски текста.
Извлечение ключевых слов (Keyword Extraction) — выделение наиболее важных слов и фраз из текста.
В финансовой сфере процесс оказания услуг часто завязан на взаимодействии менеджера и клиента, а речевая аналитика позволяет оперативно оценить качество их диалога. За счет обработки аудиозаписей можно понять удовлетворен ли клиент сервисом, соблюдает ли сотрудник компании договоренности и доносит ли ценность продуктов до покупателя. Также речевая аналитика может применяться для решения следующих задач:
Обработка заявок на кредиты. Речевая аналитика может анализировать разговоры между клиентами и сотрудниками банка, чтобы оценить кредитоспособность клиента и принять решение о выдаче кредита.
Обслуживание клиентов. Речевая аналитика может отслеживать разговоры между клиентами и операторами колл-центра, чтобы выявлять проблемные места скриптов и улучшать качество обслуживания.
Борьба с мошенничеством. Речевая аналитика может обнаруживать подозрительные разговоры, связанные с мошенничеством, например, попытки несанкционированного доступа к счетам.
Анализ рисков. Речевая аналитика может анализировать разговоры, связанные с рисками, такими как неплатежеспособность, дефолт и т.п., чтобы принимать обоснованные решения.
Несмотря на все преимущества, речевая аналитика сталкивается с рядом вызовов в финансовой сфере. К ним относятся:
Защита данных. Речевая аналитика требует обработки больших объёмов данных, включая личную информацию клиентов. Необходимо обеспечить защиту этих данных от несанкционированного доступа и использования.
Точность результатов.Результаты речевой аналитики зависят от качества данных и алгоритмов. Необходимо постоянно совершенствовать методы обработки данных для повышения корректности результатов.
Интеграция с существующими системами. Речевую аналитику необходимо интегрировать с существующими финансовыми системами, такими как системы управления рисками, CRM и т. п. Это может потребовать значительных усилий и ресурсов со стороны команды разработки и привлечение внешнего вендора.
Обучение персонала. Сотрудники, работающие с речевой аналитикой, должны иметь необходимые навыки и знания для ее эффективного использования. Необходимо проводить обучение и тренинги по работе с речевой аналитикой, метриками и отчетами.
Технологии продолжают мчаться вперед, поэтому речевая аналитика будет становиться всё более точной и эффективной. Она будет использоваться для решения более сложных задач, таких как выявление скрытых мотив и истинных потребностей клиентов. Находить новые клиентские инсайты речевая аналитика сможет за счет интеграции с искусственным интеллектом. Также подключение ИИ-функций позволит упростить взаимодействие с системой речевой аналитики и ускорить рутинные процессы по обработке данных.
