自然语言语义分析

采用先进的NLP技术进行准确高效的自然语言分析,实现文本分类、关键信息提取与主题和语义理解。

某大型商业保险——客服规范语义分析检测

背景与挑战

某大型商业保险公司,需要对人工客服保险成单电话外呼的客服服务规范进行检测,由于数量大需要采用抽检的方式存在大量漏报,检测方式采用人工听外呼录音的方式造成效率低下。

业务目标

通过人工智能的方式对外呼电话进行全量的检查,确保检查的准确性与高效性。有效评估客服的服务规范遵守情况,为改善服务质量与规范性提供指导。

难点与关键成功因素

结合语音识别技术并应对语音中的噪声与语音识别技术本身带来的无法区分双轨、语音错误、断句不正常等问题;对于规范的检测内容与真实客服服务中提及的内容存在较大的位置与字面差异,以及根据不同人的用于习惯可能造成的顺序变化和不完整等问题。本方案中特色的规范点定位结合深层的语义分析技术解决几十个规范点的检测。

业务成果

对多达30个规范点检测中,准确率达到95%,误报和漏报都控制在小于5%。同时使用分布式的技术能够对新增的通话进行检测实现全覆盖。

展望未来

第四范式自然语言语义分析综合处理方案将继续深度利用NLP技术进行准确高效的自然语言分析,利用多年的NLP技术的行业应用与服务的经验,提升不同业务场景的语义识别的准确率,实现NLU与NLP技术在更多实际业务领域的拓展与应用。