| 語音分析

NICE互動分析可整合最新的語音分析、數據分析和多渠道分析技術，實現速度最快和準確性最優化。

語音分析
當今大部分語音和文本分析基礎設施面臨許多限制，致使事情進展放緩且無法真實反映客戶互動。包括需要人工對數據進行很多微調，並且依賴於單一方法系統（自動語音識別[ASR]或音標）。 NICE互動分析採用神經音標語音分析（Neural Phonetic Speech Analytics（NPSA）技術，能夠在思考的瞬間完全準確地完成語音識別和索引。作為業內獨一無二的技術，NPSA將ASR和音標索引的優勢結合在一起。 NPSA以人腦結構為模型，採用神經網絡，擴展了分析結果的深度、廣度和準確性，卻不會推高計算成本。此外，與其他任何語音分析方案相比，NPSA更加簡潔，可擴展性高。自適應的語言模式能夠讓自動理解基於語音和文本的客戶溝通準確性更高。 NICE互動分析隨後對段落文字、（語音）情緒、（文本）情緒、討論（客服代表和客戶彼此交談）、沉默、保持通話和電話轉接等進行多維度分析，這些都有助於更加深入地了解您的客戶以及他們對您品牌的感受。

數據分析
由於語音存在很多細微差別（聲音活動、語者分類等），隨著規模擴大，解決方案的敏感性和靈活性作用呈指數型增長。 NICE互動分析融合了搜索網格（Search Grid)技術，它能夠在互動量增加或者數據保存期延長時擴展。這種結構利用一種映射歸約（MapReduce）風格的框架，可滿足數據在商用硬件或雲端的大量並行和多用戶分佈式處理。不管數據量有多大，它都無需提供軟件大量實例。這一技術在控制增長和確保全面監管合規等方面發揮了關鍵作用。除了完全可分配、可擴展和成本效益高的處理過程外，NICE互動分析還包含查詢構造工具，可促進深入報告和微調數據的發現過程。

整體架構
在互動過程中，公司需要對已經說過的內容（語音和文本）和已經做過的事情（桌面）有一個綜合的看法。因此，NICE互動分析整合了語音和桌面分析以及靈活的元數據，從而讓人們全面理解客戶互動是如何受流程和人員相互作用影響的。根據這一綜合解決方案，所有文本和語音互動的自動發現功能可以迅速確定發展趨勢和前沿議題。可以為指定類別設置一個預設值，從而在超過預設值時自動發布警報。若發現值得探索的問題，它會用自然語言處理和統計算法進行根本原因分析。若成功識別某個問題的根本原因，您可以通過實時指導、流程自動化或糾正、定向指示或調整產品及服務等多種措施解決問題。