人工智能語音情感識別技術(shù),利用深度學(xué)習(xí)算法監(jiān)測說話人語音的聲學(xué)特性,從中提取情感特征,并根據(jù)這些特征確定被測對象情感狀態(tài)。該技術(shù)雖然已在國外嘗試開展實施應(yīng)用,但因中文發(fā)音的特殊性,相關(guān)情感算法對中文識別的準確率偏低,尚無法針對中文應(yīng)用提供有針對性的個性化方案。特別是由于真實業(yè)務(wù)環(huán)境的場景的復(fù)雜性、信號高噪性和快速響應(yīng)要求高等特征,給相應(yīng)技術(shù)的開發(fā)和實施帶來很大挑戰(zhàn)。國內(nèi)在這一領(lǐng)域研究處于領(lǐng)先地位的清華大學(xué)教授組成的科研團隊研發(fā)出一套中文語音情感識別算法,由該團隊提供算法技術(shù),北京創(chuàng)景咨詢有限公司具體技術(shù)實施,陽光保險提供應(yīng)用場景、語音數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)專家,共同協(xié)作訓(xùn)練算法、完善模型、開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)。經(jīng)過近一年的努力,終于研發(fā)出能夠投入實際使用的語音情緒分析系統(tǒng)并運營上線。通過人工智能語音情緒分析系統(tǒng)可以有效識別客戶帶有負面情緒的語句,識別準確率是國際上類似系統(tǒng)識別準確率的6倍。在不增加質(zhì)檢人員工作量的前提下,可以大幅提升質(zhì)檢部門發(fā)現(xiàn)客戶不滿意通話的效率,較傳統(tǒng)隨機抽檢方式相比,效率提升了8-10倍。
目前陽光保險客戶服務(wù)中心語音情緒分析系統(tǒng)已經(jīng)替代原人工抽檢中憑借語氣、語調(diào)變化的人為判斷,由計算機對每天的全部通話進行全面自動化機器質(zhì)檢,標記座席及客戶的負面情緒,協(xié)助質(zhì)檢人員對座席的服務(wù)質(zhì)量進行把關(guān)。未來陽光保險客服中心還將開展情緒專項質(zhì)檢及實時質(zhì)檢和情緒預(yù)警,通過對客戶情緒的實時識別,更準確地預(yù)判客戶滿意度評分、提醒座席即刻調(diào)整溝通方式及業(yè)務(wù)話術(shù),從而更科學(xué)、更嚴格地提升服務(wù)水平,提高客戶滿意度;語音情感識別在眾多人機交互領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,例如對客戶情緒、客戶滿意度進行檢測,進一步預(yù)測客戶的產(chǎn)品購買傾向,為目標客戶的精準營銷提供支持,提高成功率;還可用于偵測客戶交易、服務(wù)、理賠過程中的異常情緒或者可疑信息,對復(fù)雜、微妙情緒進行識別,提供預(yù)警及理賠欺詐偵測。
參與此項目的清華大學(xué)科研團隊由管理科學(xué)領(lǐng)域著名學(xué)者徐心及衛(wèi)強教授為核心組成。徐心教授是教育部長江學(xué)者及國家杰出青年科學(xué)基金獲得者,長期從事信息系統(tǒng)領(lǐng)域基礎(chǔ)理論和方法研究,現(xiàn)任清華大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院副院長,國際信息系統(tǒng)學(xué)會中國分會副主席,中國信息系統(tǒng)協(xié)會常務(wù)理事,中國信息經(jīng)濟學(xué)會常務(wù)理事,信息系統(tǒng)學(xué)科國際頂級刊物MIS Quarterly高級副主編。
衛(wèi)強教授是教育部新世紀人才獎和教育優(yōu)秀教材獎獲得者,長期從事大數(shù)據(jù)、商務(wù)分析、數(shù)據(jù)挖掘與智能算法等領(lǐng)域的科研及教學(xué),在MIS Quarterly,ACM Transactions on KDD,INFORMS Journal on Computing等國際頂級學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表過多篇論文,目前擔(dān)任Decision Support Systems等多個國際學(xué)術(shù)期刊的副主編,中國管理科學(xué)與工程學(xué)會副秘書長,中國模糊數(shù)學(xué)與模糊系統(tǒng)學(xué)會常務(wù)理事,中國信息經(jīng)濟學(xué)會常務(wù)理事。
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