ការដាក់ពិន្ទុការហៅទូរសព្ទដែលដំណើរការដោយ AI ដើម្បីវាយតម្លៃការអនុវត្តរបស់បុគ្គលិក។

រយៈពេលអាន៖ ៦ នាទី

ការវាយតម្លៃការហៅទូរស័ព្ទដោយ AI កំពុងក្លាយជាឧបករណ៍ដ៏សំខាន់មួយ ជួយឱ្យសហគ្រាសលើកកម្ពស់គុណភាពសេវាកម្មអតិថិជន។ ក្រៅពីនោះ ថែមទាំងផ្តល់នូវការយល់ដឹងស៊ីជម្រៅ លម្អិតអំពីប្រសិទ្ធភាពការងាររបស់បុគ្គលិកផងដែរ។

ណែនាំអំពីមុខងារវិភាគ និងវាយតម្លៃការហៅទូរស័ព្ទដោយ AI

បច្ចុប្បន្ននេះ ជាមួយនឹងការអភិវឌ្ឍន៍យ៉ាងខ្លាំងក្លារបស់បច្ចេកវិទ្យាកុំព្យូទ័រពពក និងយុគសម័យឌីជីថល 4.0 ទិន្នន័យអ្នកប្រើប្រាស់ទាំងអស់ត្រូវបានផ្ទេរឡើង និងផ្ទុកទុកនៅលើ Cloud។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ទិន្នន័យជាច្រើនប្រភេទ នៅមិនទាន់ត្រូវបានប្រើប្រាស់ត្រឹមត្រូវ ដើម្បីនាំមកនូវប្រសិទ្ធភាពល្អបំផុតសម្រាប់សហគ្រាស ឬពិបាកពេកក្នុងការវិភាគ នាំឱ្យទិន្នន័យទាំងនោះត្រូវបានទុកចោល។ ទិន្នន័យការហៅទូរស័ព្ទ គឺជាឧទាហរណ៍ដ៏ច្បាស់មួយ។

ដោយសារទិន្នន័យការហៅទូរស័ព្ទ ជាធម្មតាមានទម្រង់ជាឯកសារសំឡេង តាមវិធីសាស្ត្របែបប្រពៃណី សហគ្រាសត្រូវការក្រុមការងារ Sub Leader ដ៏ធំមួយ ដើម្បីស្តាប់ការហៅទូរស័ព្ទឡើងវិញ ក្នុងគោលបំណងទាញយកទិន្នន័យចាំបាច់សម្រាប់ការសម្រេចចិត្តគ្រប់គ្រង។ រឿងនេះរួមមានការបញ្ជាក់ការហៅទូរស័ព្ទដែលមានគុណភាពមិនល្អ ឬសម្គាល់មតិឆ្លើយតបរបស់អតិថិជនអំពីសេវាកម្ម។

ប្រឈមមុខនឹងបញ្ហាប្រឈមនេះ ហើយជាមួយនឹងបទពិសោធន៍ជាង៩ឆ្នាំ ក្នុងការផ្តល់ជូនដំណោះស្រាយគ្រប់គ្រងអន្តរកម្មអ្នកប្រើប្រាស់ និង VOIP យើងបានអភិវឌ្ឍឧបករណ៍ OMI Analysis ដើម្បីវិភាគទិន្នន័យស៊ីជម្រៅ (Insight) ពីការហៅទូរស័ព្ទ។

មជ្ឈមណ្ឌលហៅទូរស័ព្ទនិម្មិតពហុឆានែលឈានមុខគេរបស់ប្រទេសវៀតណាមដែលដំណើរការដោយ AI

សារៈសំខាន់នៃការវិភាគការហៅទូរស័ព្ទដោយផ្អែកលើ AI

ស្រមៃមើលអក្ខរក្រមដែលមានអក្សរចំនួន 24; នៅពេលបញ្ចូលគ្នា ពួកវាអាចបង្កើតកំណាព្យដែលមានអត្ថន័យរាប់រយ និងប្រយោគរាប់ពាន់។ ស្រដៀងគ្នានេះដែរ យើងអាចបង្កើតវេទិកានៃប៉ារ៉ាម៉ែត្រតូចៗដើម្បីសំយោគទៅជាលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យធំជាងសម្រាប់វាយតម្លៃបញ្ហាជាក់លាក់មួយនៅក្នុងការហៅទូរស័ព្ទ។ វិធីសាស្រ្តនេះមិនត្រឹមតែបញ្ជាក់ទិន្នន័យប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងអនុញ្ញាតឱ្យមានការប្ដូរតាមបំណងអតិបរមាផងដែរ។

ដើម្បីវិភាគការហៅទូរស័ព្ទរាប់រយរាប់ពាន់ជារៀងរាល់ថ្ងៃ យើងបានបង្កើតឧបករណ៍ ASR (ការនិយាយទៅជាអត្ថបទ) ដែលមានសមត្ថភាពបំប្លែងសំឡេងទៅជាអត្ថបទ។ ពីទីនោះ យើងកំណត់ប៉ារ៉ាម៉ែត្រ – ទិន្នន័យដែលស្រង់ចេញពីការហៅទូរស័ព្ទ ដូចជាកម្រិតសំឡេង ពាក្យគន្លឹះ ភេទ។ល។ បន្ទាប់មក យើងបង្កើតសំណុំលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យដោយផ្អែកលើប៉ារ៉ាម៉ែត្រទាំងនេះដោយប្រើប្រតិបត្តិការគណិតវិទ្យាស្មុគស្មាញដើម្បីគណនាពិន្ទុដែលមានទម្ងន់នៃលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យនីមួយៗ។ អ្នកប្រើប្រាស់អាចកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធអ្វីៗគ្រប់យ៉ាងដោយខ្លួនឯងដើម្បីបង្កើតប៉ារ៉ាម៉ែត្រដែលសមស្របបំផុតសម្រាប់តម្រូវការវិភាគរបស់ពួកគេ។

ទិន្នន័យដើម្បីកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធ៖

ចុចលើរូបតំណាង “ការកំណត់” នៅក្នុងរបារម៉ឺនុយមេ បន្ទាប់មកចូលប្រើម៉ឺនុយ AI / Call Analytics។

ប៉ារ៉ាម៉ែត្រវិភាគ

ប៉ារ៉ាម៉ែត្រវិភាគការហៅទូរសព្ទ

ប៉ារ៉ាម៉ែត្រវិភាគកំណត់វាលដែល AI ត្រូវដំណើរការ។ អាស្រ័យលើគោលបំណង ម្ចាស់អាជីវកម្មអាចជ្រើសរើសប្រើប៉ារ៉ាម៉ែត្រវិភាគដែលសមស្របនឹងតម្រូវការអាជីវកម្មជាក់លាក់របស់ពួកគេ។

ប៉ារ៉ាម៉ែត្រនីមួយៗអាចត្រូវបានអនុវត្តដើម្បីវិភាគប្រធានបទជាក់លាក់ ដូចជាអតិថិជន ឬបុគ្គលិកដែលកំពុងធ្វើការហៅទូរសព្ទ។ លើសពីនេះ សម្រាប់ប៉ារ៉ាម៉ែត្រវិភាគមួយចំនួន ម្ចាស់អាជីវកម្មអាចកំណត់តម្លៃទូទៅដែលប្រើដើម្បីវាយតម្លៃពិន្ទុគុណភាពនៅក្នុងព័ត៌មានលម្អិតនៃការហៅទូរសព្ទដែលបានវិភាគ។

សំណុំលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យ

សំណុំលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យសម្រាប់ការដាក់ពិន្ទុការហៅទូរសព្ទដោយផ្អែកលើ AI រួមមានលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យផ្សេងៗនៅក្នុងសំណុំនីមួយៗ ហើយសំណុំនីមួយៗត្រូវបានកំណត់ទៅគោលបំណងនៃការហៅទូរសព្ទជាក់លាក់មួយ។ តម្លៃនេះកំណត់ថាការហៅទូរសព្ទណាដែលនឹងស្ថិតនៅក្រោមសំណុំលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យនោះ។

លើសពីនេះ អ្នកអាចកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធការវិភាគដើម្បីអនុវត្តសំណុំលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យនេះចំពោះតែបុគ្គលិក ឬក្រុមបុគ្គលិកជាក់លាក់ប៉ុណ្ណោះ។ បើគ្មានការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធទេ តាមលំនាំដើម ការហៅទូរសព្ទទាំងអស់ពីបុគ្គលិកទាំងអស់នៅក្នុងអាជីវកម្មនឹងត្រូវបានវិភាគតាមសំណុំលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យនេះ។

លក្ខណៈវិនិច្ឆ័យនីមួយៗនៅក្នុងសំណុំត្រូវបានកំណត់ដោយប៉ារ៉ាម៉ែត្រវិភាគជាក់លាក់។ អ្នកប្រើប្រាស់អាចដាក់ឈ្មោះលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យនីមួយៗតាមដែលពួកគេចង់បាន។

ឧទាហរណ៍ លក្ខណៈវិនិច្ឆ័យ “ពេលវេលាឆ្លើយតបល្អ” រួមមានប៉ារ៉ាម៉ែត្រពីរ៖

ពេលវេលាឆ្លើយតបសម្រាប់បុគ្គលិក និងអតិថិជនគឺតិចជាង 2 វិនាទី និងមិនតិចជាង 49% ទេ។

គ្មានសំឡេងរំខានផ្ទៃខាងក្រោយកើតឡើងតិចជាង 2 ដងទេ។

អ្នកប្រើប្រាស់អាចយោងទៅលើទិន្នន័យគំរូបន្ថែម និងបន្ថែមយ៉ាងរហ័សទៅក្នុងលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យរបស់ពួកគេដែលបានកំណត់ដោយចុចប៊ូតុង “យោងទៅលើទិន្នន័យគំរូ”។

លក្ខណៈវិនិច្ឆ័យវិភាគការហៅទូរសព្ទ

យន្តការដាក់ពិន្ទុនៃលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យត្រូវបានអនុវត្តដូចខាងក្រោម៖

ពិន្ទុសម្រាប់លក្ខណៈវិនិច្ឆ័យនីមួយៗត្រូវបានគណនាដោយផ្អែកលើទម្ងន់នៃប៉ារ៉ាម៉ែត្រវិភាគ។ ពិន្ទុរួមសម្រាប់លក្ខណៈវិនិច្ឆ័យទាំងអស់ត្រូវបានកំណត់ដោយទម្ងន់នៃលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យនីមួយៗ។

ការហៅទូរសព្ទដែលបានវិភាគ

បញ្ជីការហៅទូរសព្ទ

ការហៅទូរសព្ទដែលមានឯកសារអូឌីយ៉ូដែលបានថតនឹងត្រូវបានវិភាគដោយ AI ហើយបង្ហាញនៅក្នុងម៉ឺនុយហៅទូរសព្ទ។ អ្នកប្រើប្រាស់អាចប្ដូរតាមបំណងនូវការបង្ហាញគុណលក្ខណៈវិភាគដោយចុចប៊ូតុង “ការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធបង្ហាញ”។ លើសពីនេះ អ្នកប្រើប្រាស់អាចប្រើតម្រងដើម្បីត្រងការហៅទូរសព្ទតាមពិន្ទុលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យដែលពួកគេចង់បាន ដែលធ្វើឱ្យវាកាន់តែងាយស្រួលក្នុងការស្វែងរក និងគ្រប់គ្រងការហៅទូរសព្ទសំខាន់ៗប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។

បញ្ជីវិភាគការហៅទូរសព្ទ

ព័ត៌មានលម្អិតនៃការហៅទូរសព្ទដែលបានវិភាគ

នៅក្នុងផ្នែកព័ត៌មានលម្អិតនៃការហៅទូរសព្ទ អ្នកប្រើប្រាស់អាចមើលទិដ្ឋភាពទូទៅនៃការហៅទូរសព្ទដែលបានចម្លងជាអក្សរនៅផ្នែកខាងលើ។ នេះធ្វើឱ្យវាងាយស្រួលក្នុងការតាមដាន និងយល់អំពីខ្លឹមសារនៃការហៅទូរសព្ទដោយមិនចាំបាច់ស្តាប់ការថតសំឡេងទាំងមូល ដែលជួយសន្សំសំចៃពេលវេលា និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការងារ។

ការវិភាគការហៅទូរសព្ទលម្អិត

ភាសាធម្មជាតិ

ការវិភាគធាតុផ្សំដូចជា ពាក្យគន្លឹះ អារម្មណ៍ ការវាយតម្លៃសេវាកម្ម ការបដិសេធសេវាកម្ម ការណាត់ជួប និងសំណួរ។

សំឡេង

ការវិភាគទិដ្ឋភាពទាក់ទងនឹងសំឡេង រួមទាំងអារម្មណ៍ អាំងតង់ស៊ីតេ ការពន្យាពេលសញ្ញា សំឡេងរំខានផ្ទៃខាងក្រោយ ពេលវេលាឆ្លើយតប ការនិយាយតែម្នាក់ឯង និងល្បឿននៃការនិយាយ។

លក្ខណៈវិនិច្ឆ័យ

ការវិភាគលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យទាំងអស់ដែលអនុវត្តចំពោះគោលបំណងនៃការហៅទូរសព្ទ ដោយធានាថាតម្រូវការជាក់លាក់នៃការហៅទូរសព្ទនីមួយៗត្រូវបានពិចារណា និងវាយតម្លៃ។

ការវាយតម្លៃគុណភាព

ផ្តល់ព័ត៌មានវិភាគជាមូលដ្ឋានដូចជា ភេទ ការសង្កត់សំឡេងតាមតំបន់ លក្ខណៈសំឡេង អត្រានៃការនិយាយ និងពិន្ទុវាយតម្លៃគុណភាព។ ពិន្ទុនេះគឺផ្អែកលើប៉ារ៉ាម៉ែត្រការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធអាជីវកម្មទាំងមូល ដែលជួយកំណត់ប្រសិទ្ធភាព និងគុណភាពនៃការហៅទូរសព្ទ។

សរុបមក

សរុបមក ការដាក់ពិន្ទុការហៅទូរសព្ទដែលដំណើរការដោយ AI មិនត្រឹមតែផ្តល់នូវភាពត្រឹមត្រូវ និងប្រសិទ្ធភាពក្នុងការវាយតម្លៃគុណភាពការហៅទូរសព្ទប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងជួយអាជីវកម្មឱ្យកែលម្អសេវាកម្មអតិថិជន និងបង្កើនផលិតភាពផងដែរ។ ការអនុវត្តបច្ចេកវិទ្យា AI ទៅក្នុងដំណើរការដាក់ពិន្ទុការហៅទូរសព្ទនឹងជួយអាជីវកម្មឱ្យសម្រេចបាននូវកំណើនប្រកបដោយចីរភាព និងប្រកួតប្រជែងកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាពនៅក្នុងទីផ្សារ។

សម្រាប់ព័ត៌មានបន្ថែម សូមទាក់ទង៖

VIHAT TECHNOLOGY Co., Ltd

Headquarters: ViHAT Building – 06 Street No. 16 (Him Lam Residential Area) – Hiep Binh Chanh Ward – Thu Duc District – Ho Chi Minh City

Hanoi Branch: Floor 15, LADECO Building, 266 Doi Can, Ba Dinh, Hanoi

Cambodia Branch: Thida Rath #154 St. 33MC, Sangkat Steung Meanchey, Khan Mean Chey, Phnom Penh