content住信SBIネット銀行は、テキスト分析ツールと音声認識システムを導入し、コールセンターの業務改善に役立てている。通話1件当たりの平均処理時間を約12%減らし、月間約690時間の削減に成功した。通話音声を音声認識し、リアルタイムにテキスト化する。オペレーターや管理者はその情報を使って顧客応対や通話状況の確認が可能になる。テキスト化された音声情報を分析し、顧客関係管理(CRM)やビジネスインテリジェンス(BI)などと組み合わせることで、顧客の声をサービスや応対品質の向上に生かすといった使い方もできる。Finderは、メール、アンケート、報告書などの書き言葉のテキストに加えて、音声のテキスト変換のような話し言葉などの表記ゆれが発生する日本語の文章を高い精度で高速に分析する。コールセンターで音声認識システムと組み合わせることにより、会話中の話題や顧客の質問、不満などを迅速に把握できるようになる。Suite3は、顧客との会話をリアルタイムに文字化し、VOC(顧客の声)分析や通話監視、コンプライアンス対策にも活用可能。オペレーターが会話の中で必須ワードを画面に表示し発話を促したり、NGワードを発話した際には管理者とオペレーターの画面に警告を発したりできる。Japanは、CIOとITマネージャーを対象に、ビジネス課題の解決とITを活用した新たな価値創造を支援します。ついて運営会社サイトマップ当サイトは最新ブラウザでの閲覧を推奨します。permission.このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。