挑战
在法国已有 20 年历史、, 家庭服务 是全球领先的家庭保险服务提供商，拥有 800 万客户，收入超过 10 亿美元。.
在处理家庭紧急情况时，客户最常用的渠道是电话--10 个客户中有 9 个喜欢使用电话。这种特殊性使呼叫中心成为保险价值链中从销售到客户服务以及最终援助等各个环节的核心。.
尽管 HomeServe 已经开发了基于人工智能的对话解决方案，并在谷歌助手和亚马逊 Alexa 上进行了应用，但他们仍希望探索人工智能在现有电话渠道中提高效率和客户体验的新方法。.
他们特别想知道，语音分析技术能对他们收集的大量未开发客户 data 数据产生什么影响。.
解决方案
Artefact 首先帮助 HomeServe 选择了 “制造 ”而非 “购买 ”战略，因为只有为其组织量身定制的专有资产，结合技术和技能，才能实现其众多目标，其中包括：
- 内部新增 data platform 语音专用 data
- 专有的不可知架构可支持多种主题和用例
- 专为 HomeServe 培训的最佳算法
我们还制定了一项计划，以发展 HomeServe 在自然语言、data 科学算法和人工智能 data 处理技术结构方面的专业知识。.
接下来，Artefact 与 HomeServe 成立了一个由业务团队、data 核心团队和 IT 团队组成的长期多学科团队，以评估语音分析的成熟度、相关用例的价值和可行性，以及对客户体验和效率的改进。.
由于我们无法立即构建整个架构，我们需要通过最小可行产品（MVP）向所有利益相关者快速展示语音分析的价值，并在与业务专家验证后进行扩展。.
为此，我们在为期四周的跨公司研讨会上分析了两个高价值使用案例。. 我们为 data 的收集和处理开发了几个微服务，并进行了打包，以便在 MVP 阶段取得成功后，能够开发这些用例并在未来重复使用。.
- 深入了解客户接触的根本原因:对呼入电话的主题和子主题进行分析，可以发现对话中的刺激因素，标记出交叉销售或追加销售的潜在机会，并确定运营优化措施。.
- 在销售电话中检测违规风险:人工智能可以预先过滤需要人工处理的风险，从而最大限度地提高合规团队的附加值，使其能够专注于特定的呼叫，而不是随机抽样。.
成果
对于 Artefact 而言，最重要的结论是我们证明了这项技术已经成熟。语音分析现在就可以为公司创造价值。.
客户联络根本原因用例分析产生了三个可操作的见解，可帮助呼叫中心座席人员更好地开展工作，销售更多合同，并从繁琐的工作量中获益：
- 增加主题分类可改进交互式语音应答和路由选择流程
- 增强的情感分析可将呼叫分为 4 个满意度等级，并提高客户服务质量
- 通过对子主题的交叉销售潜力分析，可在通话中发掘机会并实现转化
通过对销售电话中不合规情况的检测使用案例分析，我们证明了可以利用人工智能来更好地指导合规团队的工作。.
