NTTデータ・スマートソーシングは、同社が提供しているコールセンター基盤サービスに、レトリバのAIソリューション「VoC Analyzer」を新たに採用した。
これにより、コールセンターに寄せられる問い合わせ傾向分析作業の効率化や品質向上を図る。なお、導入にあたり、NTTデータが「VoC Analyzer」の適用支援を行った。
「VoC Analyzer」は、教師データ（テキストと対応する正解カテゴリの組）を基に、新たなテキスト群に対して分類カテゴリを自動付与するソリューションだ。読み込んだデータから学習を行うため辞書作成が不要。また、分類根拠を確認できるホワイトボックス志向のため、分類カテゴリの名称変更、新規追加といった分類カテゴリの見直しや、機械の分類精度向上を目的としたトークシナリオ整備ができるのが特徴だ。
これを採用することによって、従来、オペレータが手動で行っていた問い合わせへの分類カテゴリ付与業務を自動化できるため、オペレータのスキルによるバラつきをなくしたり、効率化により確保した時間で、「クレーム」や「苦情」に分類された問い合わせの深堀りなど詳細分析を行うことができるとしている。また、問い合わせ傾向をより正確に把握することで、入電数低減施策の立案や、応対品質の向上、応対時間の短縮といった改善施策にもつなげられる。
さらに、2019年3月以降に導入予定の感情分析ソリューションを組み合わせることで、消費者の感情分析に、質の高い学習データの利用も可能になる予定だ。これにより、CS向上や効率化、コストダウンを図る。
今後３社は、VOC活動や保守対応履歴の活用も支援、ユーザー企業のデジタルトランスフォーメーションに貢献を目指す。
これにより、コールセンターに寄せられる問い合わせ傾向分析作業の効率化や品質向上を図る。なお、導入にあたり、NTTデータが「VoC Analyzer」の適用支援を行った。
「VoC Analyzer」は、教師データ（テキストと対応する正解カテゴリの組）を基に、新たなテキスト群に対して分類カテゴリを自動付与するソリューションだ。読み込んだデータから学習を行うため辞書作成が不要。また、分類根拠を確認できるホワイトボックス志向のため、分類カテゴリの名称変更、新規追加といった分類カテゴリの見直しや、機械の分類精度向上を目的としたトークシナリオ整備ができるのが特徴だ。
これを採用することによって、従来、オペレータが手動で行っていた問い合わせへの分類カテゴリ付与業務を自動化できるため、オペレータのスキルによるバラつきをなくしたり、効率化により確保した時間で、「クレーム」や「苦情」に分類された問い合わせの深堀りなど詳細分析を行うことができるとしている。また、問い合わせ傾向をより正確に把握することで、入電数低減施策の立案や、応対品質の向上、応対時間の短縮といった改善施策にもつなげられる。
さらに、2019年3月以降に導入予定の感情分析ソリューションを組み合わせることで、消費者の感情分析に、質の高い学習データの利用も可能になる予定だ。これにより、CS向上や効率化、コストダウンを図る。
今後３社は、VOC活動や保守対応履歴の活用も支援、ユーザー企業のデジタルトランスフォーメーションに貢献を目指す。