a.heateor_sss_amp{padding:0 4px;}div.heateor_sss_horizontal_sharing a amp-img{display:inline-block;}.heateor_sss_amp_gab img{background-color:#25CC80}.heateor_sss_amp_parler img{background-color:#892E5E}.heateor_sss_amp_gettr img{background-color:#E50000}.heateor_sss_amp_instagram img{background-color:#624E47}.heateor_sss_amp_yummly img{background-color:#E16120}.heateor_sss_amp_youtube img{background-color:#ff0000}.heateor_sss_amp_teams img{background-color:#5059c9}.heateor_sss_amp_google_translate img{background-color:#528ff5}.heateor_sss_amp_x img{background-color:#2a2a2a}.heateor_sss_amp_rutube img{background-color:#14191f}.heateor_sss_amp_buffer img{background-color:#000}.heateor_sss_amp_delicious img{background-color:#53BEEE}.heateor_sss_amp_rss img{background-color:#e3702d}.heateor_sss_amp_facebook img{background-color:#0765FE}.heateor_sss_amp_digg img{background-color:#006094}.heateor_sss_amp_email img{background-color:#649A3F}.heateor_sss_amp_float_it img{background-color:#53BEEE}.heateor_sss_amp_linkedin img{background-color:#0077B5}.heateor_sss_amp_pinterest img{background-color:#CC2329}.heateor_sss_amp_print img{background-color:#FD6500}.heateor_sss_amp_reddit img{background-color:#FF5700}.heateor_sss_amp_mastodon img{background-color:#6364FF}.heateor_sss_amp_stocktwits img{background-color: #40576F}.heateor_sss_amp_mewe img{background-color:#007da1}.heateor_sss_amp_mix img{background-color:#ff8226}.heateor_sss_amp_tumblr img{background-color:#29435D}.heateor_sss_amp_twitter img{background-color:#55acee}.heateor_sss_amp_vkontakte img{background-color:#0077FF}.heateor_sss_amp_yahoo img{background-color:#8F03CC}.heateor_sss_amp_xing img{background-color:#00797D}.heateor_sss_amp_instagram img{background-color:#527FA4}.heateor_sss_amp_whatsapp img{background-color:#55EB4C}.heateor_sss_amp_aim img{background-color: #10ff00}.heateor_sss_amp_amazon_wish_list img{background-color: #ffe000}.heateor_sss_amp_aol_mail img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_app_net img{background-color: #5D5D5D}.heateor_sss_amp_balatarin img{background-color: #fff}.heateor_sss_amp_bibsonomy img{background-color: #000}.heateor_sss_amp_bitty_browser img{background-color: #EFEFEF}.heateor_sss_amp_blinklist img{background-color: #3D3C3B}.heateor_sss_amp_blogger_post img{background-color: #FDA352}.heateor_sss_amp_blogmarks img{background-color: #535353}.heateor_sss_amp_bookmarks_fr img{background-color: #E8EAD4}.heateor_sss_amp_box_net img{background-color: #1A74B0}.heateor_sss_amp_buddymarks img{background-color: #ffd400}.heateor_sss_amp_care2_news img{background-color: #6EB43F}.heateor_sss_amp_comment img{background-color: #444}.heateor_sss_amp_diary_ru img{background-color: #E8D8C6}.heateor_sss_amp_diaspora img{background-color: #2E3436}.heateor_sss_amp_dihitt img{background-color: #FF6300}.heateor_sss_amp_diigo img{background-color: #4A8BCA}.heateor_sss_amp_douban img{background-color: #497700}.heateor_sss_amp_draugiem img{background-color: #ffad66}.heateor_sss_amp_evernote img{background-color: #8BE056}.heateor_sss_amp_facebook_messenger img{background-color: #0084FF}.heateor_sss_amp_fark img{background-color: #555}.heateor_sss_amp_fintel img{background-color: #087515}.heateor_sss_amp_flipboard img{background-color: #CC0000}.heateor_sss_amp_folkd img{background-color: #0F70B2}.heateor_sss_amp_google_news img{background-color: #4285F4}.heateor_sss_amp_google_classroom img{background-color: #FFC112}.heateor_sss_amp_google_gmail img{background-color: #E5E5E5}.heateor_sss_amp_hacker_news img{background-color: #F60}.heateor_sss_amp_hatena img{background-color: #00A6DB}.heateor_sss_amp_instapaper img{background-color: #EDEDED}.heateor_sss_amp_jamespot img{background-color: #FF9E2C}.heateor_sss_amp_kakao img{background-color: #FCB700}.heateor_sss_amp_kik img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_kindle_it img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_known img{background-color: #fff101}.heateor_sss_amp_line img{background-color: #00C300}.heateor_sss_amp_livejournal img{background-color: #EDEDED}.heateor_sss_amp_mail_ru img{background-color: #356FAC}.heateor_sss_amp_mendeley img{background-color: #A70805}.heateor_sss_amp_meneame img{background-color: #FF7D12}.heateor_sss_amp_mixi img{background-color: #EDEDED}.heateor_sss_amp_myspace img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_netlog img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_netvouz img{background-color: #c0ff00}.heateor_sss_amp_newsvine img{background-color: #055D00}.heateor_sss_amp_nujij img{background-color: #D40000}.heateor_sss_amp_odnoklassniki img{background-color: #F2720C}.heateor_sss_amp_oknotizie img{background-color: #fdff88}.heateor_sss_amp_outlook_com img{background-color: #0072C6}.heateor_sss_amp_papaly img{background-color: #3AC0F6}.heateor_sss_amp_pinboard img{background-color: #1341DE}.heateor_sss_amp_plurk img{background-color: #CF682F}.heateor_sss_amp_pocket img{background-color: #ee4056}.heateor_sss_amp_polyvore img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_printfriendly img{background-color: #61D1D5}.heateor_sss_amp_protopage_bookmarks img{background-color: #413FFF}.heateor_sss_amp_pusha img{background-color: #0072B8}.heateor_sss_amp_qzone img{background-color: #2B82D9}.heateor_sss_amp_refind img{background-color: #1492ef}.heateor_sss_amp_rediff_mypage img{background-color: #D20000}.heateor_sss_amp_renren img{background-color: #005EAC}.heateor_sss_amp_segnalo img{background-color: #fdff88}.heateor_sss_amp_sina_weibo img{background-color: #ff0}.heateor_sss_amp_sitejot img{background-color: #ffc800}.heateor_sss_amp_skype img{background-color: #00AFF0}.heateor_sss_amp_sms img{background-color: #6ebe45}.heateor_sss_amp_slashdot img{background-color: #004242}.heateor_sss_amp_stumpedia img{background-color: #EDEDED}.heateor_sss_amp_svejo img{background-color: #fa7aa3}.heateor_sss_amp_symbaloo_feeds img{background-color: #6DA8F7}.heateor_sss_amp_telegram img{background-color: #3DA5f1}.heateor_sss_amp_trello img{background-color: #1189CE}.heateor_sss_amp_tuenti img{background-color: #0075C9}.heateor_sss_amp_twiddla img{background-color: #EDEDED}.heateor_sss_amp_typepad_post img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_viadeo img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_viber img{background-color: #8B628F}.heateor_sss_amp_webnews img{background-color: #CC2512}.heateor_sss_amp_wordpress img{background-color: #464646}.heateor_sss_amp_wykop img{background-color: #367DA9}.heateor_sss_amp_yahoo_mail img{background-color: #400090}.heateor_sss_amp_yahoo_messenger img{background-color: #400090}.heateor_sss_amp_yoolink img{background-color: #A2C538}.heateor_sss_amp_youmob img{background-color: #3B599D}.heateor_sss_amp_gentlereader img{background-color: #46aecf}.heateor_sss_amp_threema img{background-color: #2A2A2A}.heateor_sss_amp_bluesky img{background-color:#0085ff}.heateor_sss_amp_threads img{background-color:#000}.heateor_sss_amp_raindrop img{background-color:#0b7ed0}.heateor_sss_amp_micro_blog img{background-color:#ff8800}

Site icon Insiderblog.hu

Tovább fejlődik a magyar érzelemfelismerő

A Nextent Zrt. fejlesztői a telefonos ügyfélbeszélgetések valós idejű, automatikus értékelésén dolgoznak.

A Nextent Informatika Zrt. fejlesztői egy újabb innovatív megoldással állnak elő az ügyfélszolgálati beszélgetések elemzése terén. A nagy telefonos ügyfélforgalmat bonyolító szolgáltató, valamint kereskedő cégek számára készül a nyelv-független, valós idejű telefonbeszélgetés rendszerező program, a CLICLA. A projekt célja egy olyan intelligens rendszer kifejlesztése, ami akár valós időben rendszerezi az elhangzott beszélgetéseket az előzetesen betáplált és betanított algoritmusok és paraméterek alapján. A legújabb alkalmazásnak köszönhetően többek között növelhető az ügyfél-elégedettség és -megtartás, valamint lényegesen hatékonyabban célozható a cég által tervezett bármely marketing tevékenység.
A szolgáltató és kereskedő cégek alapvető érdeke, hogy újabb ügyfeleket nyerjenek meg maguknak, meglévő ügyfeleiket pedig megtartsák. A telefonbeszélgetéseket a legtöbb cég rögzíti, így lehetőség van azok utólagos elemzésére, és az eredmények felhasználásával a fenti tevékenységek hatékonyságának növelésére. A felvett beszélgetések elemzésére már most is lehetőséget nyújt a Nextent korábbi fejlesztése, amelyen a vállalkozás az új fejlesztésével túl kíván lépni a valósidejű elemzések irányába.

A Nextent CLICLA (client classification by calls) nevű fejlesztésének fő célkitűzése egy olyan újszerű, nyelv-független technológia kidolgozása, mely ügyfélszolgálati telefonbeszélgetések alapján az ügyfeleket osztályozza, klaszterekbe sorolja. Az osztályozás többféle aspektus alapján történhet. Kérhető nemek, életkor, fizetési megbízhatóság, stb. szerinti osztályozás, sőt ezek kombinálására is lehetőséget ad a rendszer. Tudományos szempontból a klaszterezés gépi tanulással történik a telefonos beszélgetések több szempontú feldolgozása alapján. A feldolgozás feladata a különböző beszéddinamikai jellemzők (beszélőszétválasztás, kommunikációs jegyek, kulcsszó-felismerés, pszicho-lingvisztikai tulajdonságok, valamint a korábban már bemutatott érzelemdetektálás) kinyerése és számszerűsítése.
A projektben jelentős újdonság a beszédből történő valós idejű információkinyerés. Az ügyfélmenedzsment támogatására szolgáló rendszer ezúttal nem csupán a beszéd közben felmerülő érzelmek, hanem számos egyéb, az elhangzott szövegből kinyerhető tulajdonság alapján rendszerez. A korábbi szúrópróbaszerű, utólagos (offline) elemzések hiányos, bizonytalan képet adtak a szolgáltatók számára, ráadásul a beszélgetés közben az ügyintéző csak a megérzéseire hagyatkozhatott a megfelelő értékesítési pillanatot illetően, így ezen párbeszédek irányítása meglehetősen szubjektív volt. A folyamatot befolyásoló érzelmi tényezők leginkább a beszédben tetten érhetők, ezért nagyon fontos a beszédben rejlő különböző kommunikációs jegyek feltárása és feldolgozása, melyek alapján könnyebben megfigyelhetők azok az összefüggések, amelyek az ügyfél megszerzésének, ill. megtartásának sikerességére mutatnak rá.
Az online elemzés jelenti a projekt forradalmi tudományos újdonságát. A hagyományos elemzés esetén a feldolgozás kezdetekor már rendelkezésre áll a teljes anyag. Elemzéstechnikailag ez azt jelenti, hogy minden elemzendő rész környezete is ismert, így a környezetből információ nyerhető az elemzési számításokhoz. Valós idejű elemzésnél a „jelen”, az elemzendő rész, hiszen az elkövetkezendő beszélgetés, vagyis a jövő még hiányzik, „nem született meg”. Így csupán a már elhangzott beszélgetés (a múlt) használható az elemzéshez, csak ebből nyerhető ki információ. Ahhoz, hogy csupán ennyiből is megbízható pontossággal tudjuk az érzelmeket detektálni, ezért a cég fejlesztői a gépi tanulás során is ily módon tanítanak és tesztelnek, vagyis az algoritmusok minden információt a már rendelkezésre álló környezetből szereznek meg. Az egyes részterületek vonatkozásában már léteznek kiválósági megoldások, de ilyen összetett rendszer nem készült még a nemzetközi porondon sem.

A legújabb fejlesztés 2012 végén indult, az első prototípus várhatóan 2014 első negyedévében kerülhet az ügyfelekhez. A kutatás-fejlesztési projekt a cég Szegeden található innovációs központjában valósul meg,

Megosztás
Exit mobile version