I call center del servizio clienti interagiscono quotidianamente con decine di migliaia di clienti, ma per anni gran parte di questi dati è rimasta inutilizzata per l'individuazione precoce di problemi operativi. Questa è una limitazione comune dei modelli di controllo tradizionali dei call center, in cui le aziende possono esaminare solo una percentuale molto piccola di chiamate per valutare la qualità del servizio.
L'intelligenza artificiale è direttamente coinvolta nel funzionamento del call center.
Il centro di assistenza clienti di VinaPhone utilizza attualmente il sistema di analisi delle chiamate VNPT iSense, basato sull'intelligenza artificiale, per monitorare e analizzare la qualità del servizio sul 100% delle chiamate, a supporto delle operazioni di assistenza clienti per oltre 30 milioni di abbonati.
Secondo il signor Vu Xuan Nhan, responsabile del dipartimento tecnologico del centro assistenza clienti di VinaPhone, iSense partecipa direttamente al funzionamento del call center attraverso livelli di elaborazione quali la conversione da parlato a testo, l'analisi del contenuto della conversazione, il riconoscimento delle emozioni dell'interlocutore e il monitoraggio del livello di conformità degli operatori del call center in ogni chiamata.
Partendo da queste basi, iSense applica la tecnologia di intelligenza artificiale generativa per comprendere il contesto, riassumere automaticamente le conversazioni, classificare gli argomenti di discussione e sintetizzare i problemi ricorrenti a partire da grandi quantità di dati relativi alle chiamate.
Di conseguenza, anziché limitarsi a registrare le informazioni, iSense aiuta il reparto operativo a identificare tempestivamente anomalie nel servizio, colli di bottiglia nel processo di assistenza clienti o problemi che potrebbero potenzialmente generare reclami. La soluzione supporta anche la possibilità di suggerire informazioni e conoscenze in base al contesto della conversazione, aiutando gli operatori del call center a ridurre il tempo impiegato nella ricerca e nella risoluzione dei problemi durante le interazioni con i clienti.
Affinché l'IA generativa possa comprendere accuratamente il contesto conversazionale, i dati di input devono essere estremamente precisi nel riconoscimento vocale. Questo nuovo approccio tecnologico è stato recentemente presentato da VNPT AI – il team di sviluppo di iSense – all'ICASSP 2026, la principale conferenza internazionale sull'elaborazione del segnale e del parlato dell'IEEE (Barcellona, Spagna), il 6 maggio.
Durante una sessione di lavoro con organizzazioni e università tra cui il Massachusetts Institute of Technology (MIT), l'Università Tsinghua e Ant Group (Alibaba) , VNPT AI ha condiviso e analizzato l'efficacia del suo nuovo approccio, che migliora le prestazioni e aumenta la precisione rispetto ai metodi precedenti. Questo metodo ha ricevuto notevole attenzione dalla comunità scientifica internazionale.
Il signor Nhan ha inoltre sottolineato che il cambiamento più significativo derivante dall'implementazione dell'IA non è la sostituzione degli esseri umani, bensì la capacità di ampliare la portata del monitoraggio della qualità su vasta scala.
"In un call center di grandi dimensioni, è quasi impossibile ascoltare e valutare manualmente tutte le chiamate. L'intelligenza artificiale aiuta a gestire l'elevato volume di attività ripetitive, consentendo al team di controllo qualità di concentrarsi maggiormente sui casi che richiedono una valutazione professionale", ha affermato.
Entro il 2025, iSense monitorerà e analizzerà oltre 30 milioni di chiamate. Il sistema contribuisce a ridurre di circa il 70% il carico di lavoro di monitoraggio manuale dei supervisori dei call center, riducendo al contempo di circa il 21% i costi del personale esterno dedicato al controllo qualità del call center.
Secondo un rappresentante di VinaPhone, quando il reparto di controllo qualità non dovrà più dedicare la maggior parte del suo tempo all'ascolto manuale dei registri delle chiamate, potrà concentrarsi maggiormente su questioni operative pratiche, come la gestione di situazioni insolite, il miglioramento dei processi di assistenza clienti o la formazione degli operatori del call center.
L'intelligenza artificiale ha l'autonomia necessaria per risolvere il problema dei call center in lingua vietnamita.
Affinché l'intelligenza artificiale possa operare efficacemente in un call center in lingua vietnamita, il fattore chiave risiede nella padronanza dei dati e dei modelli, nonché nell'ottimizzazione della tecnologia per le specifiche realtà operative del Vietnam.
Una delle maggiori sfide nell'implementazione dell'intelligenza artificiale nei call center in Vietnam è rappresentata dalle caratteristiche peculiari della lingua vietnamita in un contesto di conversazione reale. I clienti possono parlare velocemente, fare pause, interrompere, usare dialetti regionali o cambiare costantemente l'intonazione a seconda della regione e delle emozioni.
Per affrontare questo problema, iSense è stato progettato per integrare più livelli di tecnologia AI lungo l'intero ciclo di vita della conversazione. Il sistema incorpora tecnologie come il riconoscimento vocale per convertire il parlato in testo, la diarizzazione per separare i parlanti, il rilevamento delle emozioni per identificarle attraverso le caratteristiche vocali e l'intelligenza artificiale generativa per eseguire compiti più complessi.
L'obiettivo del sistema non è solo quello di identificare ciò che i clienti dicono, ma anche di aiutare le aziende a individuare il problema, a capire come gli operatori del call center dovrebbero gestirlo e quali passi successivi intraprendere.
Il team di sviluppo di iSense ha dichiarato che i modelli di intelligenza artificiale di iSense sono stati ottimizzati in un ambiente di call center reale nel corso di molti anni di attività, analizzando dati provenienti da diverse regioni, con diversi accenti e scenari aziendali. Ciò consente di ottimizzare il sistema in modo più efficace per la lingua vietnamita e per le specifiche caratteristiche comunicative dei clienti locali.
Dal punto di vista della soluzione, iSense è progettato per essere personalizzabile in modo flessibile per ogni funzione aziendale, gruppo di clienti e specifico criterio analitico, anziché applicare un insieme fisso di standard a tutti i call center.
Secondo il team di sviluppo, questo è il vantaggio delle piattaforme di IA sovrane, in quanto le aziende possono controllare in modo proattivo i dati, la tecnologia e la capacità di personalizzare i sistemi in base alle effettive esigenze operative.
Fonte: https://baovanhoa.vn/kinh-te/tong-dai-giam-70-viec-giam-sat-thu-cong-nho-genai-229753.html
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