導入例
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- 通話を音声認識でリアルタイムにテキスト化
登録済のNGワード検出し、管理者にNGワードの発声を通知します。
- お客様の感情を通話からリアルタイムに判定
問題に繋がりそうな感情の推移とお客様の性格から、オペレーターに対し的を射る
アドバイスを提示します。
- 管理者への警告時の対処
音声感情解析AI「ALICe」で素早く状況把握し、管理者へ通知します。
- 生成AIの活用
通話内容を生成AIで要約することで、オペレーターのACW(After Call Work）が
効率化されます。
- お客様の声をテキストで蓄積（生成AI強化学習）
カスタマーエクスペリエンス（CX：顧客体験価値）の活用が容易になります。
今まで隠れていた商品のノウハウや課題が抽出され、コールセンター全体の品質
向上に繋がります。
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オペレーターとお客様が話した内容が音声認識によりテキスト化され、生成AIにより基盤システムと連携することで、オペレーターは様々な支援が受けられます。
また、リアルタイムにお客様の感情推移を把握することにより、お客様に寄り添う対応ができるため、応対品質の向上に寄与します。
通販会社に導入した事例では、通常は発信者番号でお客様を特定しますが、いつもと違う電話番号からご連絡を頂いた場合、対話からお客様名を音声認識と生成AIで特定し、個人情報データベースから素早く検索します。
既存のお客様の場合、個人情報に加え、性格型・購入履歴・問い合わせ履歴・お勧め商品などが素早く参照できます。
お客様の様々な情報を得られることで、お客様の性格に寄り添った応対方法（トークスリプト）を選択したり、購入履歴から生成AIが想定したお勧め商品を紹介するアップセールスなど、オペレーターへの支援が売上に貢献しています。
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