客户评价： “Artefact 开发了自然语言处理 (NLP) 算法，以了解客户来电主题。 它帮助我们确定了要在 MAIF 网站上开发的新的自我保健功能。 得益于此，我们通过对客户来电的分析，深入了解了客户的真正需求”，MAIF 数字和 Data 项目负责人 Michel Tournié 说。
挑战
MAIF 是法国最大的住宅和汽车保险公司之一，旗下拥有超过 100 家保险公司。 300 万会员.
该公司客户服务团队面临的挑战之一是如何管理呼叫中心接到的大量电话--平均约有 每年 800 万美元.
由于无法在接线员接听电话之前对来电进行审查，因此团队浪费了宝贵的时间来回答客户在 MAIF 上很容易找到答案的问题。 网站.
至 提高效率, 我们需要过滤掉不必要的调用，并 腾出更多时间 以便 MAIF 客户服务团队处理更复杂的请求。.
我们的解决方案
为了解客户致电 MAIF 呼叫中心的原因，我们开发了 自然语言处理 (NLP) 算法来分析 400 多万通电话的记录誊本。.
然后，我们使用主题建模 对每个呼叫进行分类 变成 35 种不同请求类型中的一种。.
我们与 MAIF 的业务团队联系，确定哪些问题可以在线解决，哪些问题需要人工回复或提供销售机会。.
如果来电不代表机会，我们建议如何在线回答这些问题。.
我们的成果
我们的分析表明 32% 呼入电话中的大部分都是 ‘低附加值请求’--可以很容易地在线回答的问题。.
因此，我们制定了一个路线图，向 MAIF 建议如何在线解决这些问题，并引导人们访问这些内容，以避免拨打电话。.
将这些查询数字化后，MAIF 的客户服务团队可以 优先处理案件 在需要人性化服务的领域，提高效率并提供全天候服务。.
呼叫中心对企业的影响很大--但仅限于 客户 8% 他们相信通过拨打电话可以获得优质服务。.
