Automatisierte Textzusammenfassung Lösung - Client Story

Automatisierte Textzusammenfassung für Call Center-Unternehmen

Call Center

Callcenter erzeugen riesige Mengen an Sprach- und Textdaten. Die Agenten tätigen jeden Tag Hunderte von Anrufen, die eine große Quelle von Informationen über Kundenbedürfnisse, Schmerzen und Gedanken über das Produkt und die Dienstleistung darstellen. Leider ist es bei einer so großen Datenmenge fast unmöglich, alle relevanten Informationen zu erhalten, die in Hunderten von Stunden von Anrufen versteckt sind.

Unser Kunde wollte den Prozess der Erstellung einer Notiz aus Call-Center-Anrufen automatisieren, welche die wichtigsten Informationen zusammenfasst. Das Ziel des Projekts war nicht nur die Einsparung von Stunden manueller Arbeit der Berater, sondern auch die Gewährleistung eines höheren Niveaus des Kundendienstes durch einen effektiven Informationsaustausch in der Organisation. Die Standardisierung der Erstellung von Notizen dank der Verwendung von KI sollte auch zu einer größeren Optimierung des Prozesses beitragen und die Bedürfnisse der Kunden schneller und besser erfüllen.

Lösung

In Zusammenarbeit mit unseren Kunden haben wir einen Proof of Concept für die automatische Zusammenfassung von Anrufen erstellt. Er bestand aus zwei Phasen: Transkription der Anrufe (Rede in Text) und Zusammenfassung der wichtigsten Informationen gemäß den internen Verfahren unseres Kunden. Die Lösung wurde unter Verwendung der neuesten Algorithmen der natürlichen Sprachverarbeitung und des maschinellen Lernens erstellt, wodurch wir den Kontext des Kundenservicebereichs verstehen und für eine effektive Datenverarbeitung in der Cloud implementieren konnten.

Herausforderungen

Die Arbeit mit der gesprochenen Sprache unterschiedlicher Qualität, mit Unterbrechungen und umgangssprachlichen Ausdrücken, stellt sowohl für das Sprechen zu Text als auch für die weitere Datenverarbeitung wie die Erstellung von Zusammenfassungen eine Herausforderung dar. Eine zusätzliche Herausforderung ergab sich aus der Tatsache, dass wir mit der polnischen Sprache arbeiteten, die eine viel geringere Unterstützung hat als z.B. Englisch oder Deutsch. Wir waren in der Lage, die genannten Herausforderungen zu bewältigen, dank der Entwicklung fortschrittlicher Nachbearbeitungsmethoden für die Verfeinerung des Speech-to-Text-Teils sowie der Schulung unserer eigenen KI-Modelle für die Arbeit mit der polnischen Sprache.