Öne Çıkan Özellikler

1) Yazılı kayıtları otomatik olarak oluşturuyor ve rapor hazırlama süresini yarı yarıya düşürüyor

Çağrı merkezi görüşmeleri, genellikle geleneksel konuşma tanıma teknolojisiyle kayıt altına alınıyor. Bu kayıtlar, çoğunlukla anlaşılmayan sözler veya kopuk konuşmalar içerdiğinden bir yazılım tarafından tam isabetli olarak yazılı kayıtlara dönüştürülemiyor. Mitsubishi Electric'in yeni teknolojisi (Şekil 2), günlük konuşma dili ve eş anlamlı ifadeler de dâhil olmak üzere, anlamları doğru bir şekilde belirlemek için diyalog bağlamlarını öğreniyor. Geçmiş raporlarda yer alan verileri kullanarak kopuk konuşmalar, dil bilgisi hataları ve kelime tercihlerini topluyor, tam ve doğal cümleler oluşturuyor. Daha sonra çalışanların üzerinde düzenlemeler yaptığı geçmiş raporlardan en benzer ve en kısa cümleleri çıkarıyor ve en sonunda özet yazılı kaydı tamamlıyor. Yapılan şirket içi testler, Mitsubishi Electric'in yeni teknolojisinin Japonca metin hacmini büyük oranda azaltırken metnin yaklaşık yüzde 90'ının (geleneksel teknolojide yaklaşık yüzde 30) kullanılabilir hale getirildiğini gösteriyor. Bu sayede, çağrı merkezi çalışanlarının raporlarını manuel hazırlamak için harcadıkları süre yarı yarıya azalıyor.

2) Zaman içinde düzeltme isabetliliğini iyileştirmek için manuel düzeltmeleri öğreniyor

İnsanlar yeni ürünler hakkında bilgi almak için bir çağrı merkezini aradıklarında geleneksel yazılımlar benzeri konuları kapsayan çağrı geçmişlerine ve geçmiş raporlara başvuramıyorlar. Bu nedenle görüşmelerin isabetli kayıtlarının otomatik olarak oluşturulması mümkün olmuyor. Mitsubishi Electric'in yeni yapay zekâ teknolojisi; çalışanların kopuk söz dizimleri, gündelik jargonu veya eş sesli sözcükleri daha doğal bir dile manuel olarak nasıl dönüştürdüklerini öğrenmek için son düzenlenmiş raporlara başvuruyor ve bilgisini sürekli olarak güncelliyor.

Şekil 2: Özetleme süreci

Yeni ve geleneksel yöntemlerin karşılaştırması

Görüşme işleme yöntemi

Performans

Yeni

MAISART, yazılı kayıt oluşturmak amacıyla çağrı geçmişlerinden ve geçmiş raporlardan öğreniyor ve manuel hazırlanmış geçmiş raporlardan en benzer ve en kısa cümleleri bularak özetlenmiş doğal cümlelerden kısa kayıtlar oluşturuyor.

Oluşturulan kaydın yaklaşık yüzde 90'ı son raporlarda kullanılabiliyor.

Geleneksel

Yapay zekâ, uçtan uca makine öğrenmesiyle sözlü cümlelerin özet cümlelere nasıl dönüştürüleceğini öğreniyor.

Oluşturulan kaydın yaklaşık yüzde 30'u son raporlarda kullanılabiliyor.

Gelecek için planlar

  1. Electric, bu yeni teknolojisini Mart 2021’den itibaren kendi çağrı merkezinde demo testleriyle değerlendirmeye devam ediyor. Bu test sonuçlarını ürün hataları ve ürünler hakkında müşterilerle yapılan telefon görüşmelerinin yazılı kayıtlarını oluşturmada kullanmayı amaçlıyor.

Arka plan

Japon hükümeti tarafından 2019 yılında çağrı merkezlerine ilişkin yayınlanan bir araştırmaya göre, ankete katılanların yüzde 41,8'i operatörün çalışma verimliliğinin artırılmasının en önemli konu olduğunu ifade etti. Bu nedenle, müşterilerle yapılan telefon görüşmelerine ilişkin raporların hazırlanma sürecinde otomasyona yönelik talep artıyor. Geleneksel teknolojilerle yürütülen müşteri görüşmelerine ilişkin bilgilerin son raporlarda kullanılabilirliği ancak yüzde 30 düzeylerinde kalıyor. Sonuç olarak, bu raporların geleneksel yapay zekâ yerine manuel olarak hazırlanması operatörler için daha pratik bir uygulama olmaya devam ediyor.