不需训练自定义模型，Amazon Transcribe通话分析可快速撷取顾客来电特征

AWS在其自动语音辨识服务Amazon Transcribe，加入了通话分析（Call Analytics）新功能，让用户直接呼叫单一API，就可以从客户对话中，撷取深入分析资讯。这不只是Amazon Transcribe的新功能，也是AWS客服中心智慧（AWS Contact Center Intelligence）的关键功能，想要尝鲜的用户，现在可以在AWS控制台启用。

对于销售团队来说，与潜在和现有客户对谈的时机，便是了解需求的机会，透过了解客户来电的主要原因，并且衡量客户对特定销售宣传的兴趣与反应，便有机会促成交易，AWS提到，虽然企业所使用的客服中心供应商各异，但都希望在不同的应用程序中添加来电分析功能。

企业需要分析的内容类型，不只是通话，有可能是网络音讯以及视讯电话，而这通常需要综合运用人工智能服务和专门的机器学习模型，而Amazon Transcribe通话分析功能便是能够满足这项需求的解决方案。通话分析是建立在Transcribe的自动语音辨识功能之上，Transcribe通话分析新增专门针对客户通话的高精确度转录，以及可操作的分析功能，透过简单的API呼叫，开发人员就可以快速地从任何应用程序添加来电分析，并且从对话中撷取分析，而不需要额外建构人工智能工作管线，或是训练自定义机器学习模型。

Transcribe通话分析的主要功能，包括21种语言的通话转录，并提供问题侦测，通话分析会从通话中，挑选出一组最短的连续字词，来表达客户打电话来的原因，而且这个功能开箱即用，不需要任何配置或是训练。

同时，通话分析功能还可以根据对话的特征来分类通话，像是搜寻特定字词或是词组，也可以侦测非对话时间、中断或是分析客户和代理的情绪。另外，也可以针对文字转录和相对应的音讯档案中的敏感资料进行编辑。

企业可以使用Amazon Transcribe通话分析来侦测通话中的一些关键事件，创建规则来标记客户打断代理，或是表现出负面情绪，说出“叫你们经理来听”的通话，针对这些沟通不顺的情况，可以在日后进行分析检讨。用户也可以分析通话的前15秒，来掌握客服代理是否使用预设的问候语，来评估代理的表现。AWS提到，常用的场景，便是创建规则来标记特定产品和服务被提及的次数，像是特定产品运作不良的情况，以快速掌握产品状况。

除了使用Transcribe通话分析功能，用户也可以使用其他人工智能服务，像是Amazon Translate或Amazon SageMaker来建构自定义自然语言处理模型，以进一步处理文字转录。Transcribe通话分析功能现在于美东、美西、加拿大都已上线，而亚洲则在孟买、新加坡、首尔、东京和雪梨地区提供。