数字银行和Fintech的使用经历了复苏，变得非常流行。但是，尽管听起来很奇怪，还有另一个长期存在的渠道，金融机构正在经历高流量：呼叫中心。

增加了等待时间，新的竞争对手和产品出现在市场上，以及行业信心危机都大大降低了客户忠诚度。人类的同情心是建立长期银行关系的最重要因素，银行语音分析解决方案正是帮助实现这一点。因此，改善客户体验正成为所有组织的高度优先事项，即使是在金融等部门。

语音分析和AI技术如何改善银行业的客户服务？

语音分析是发展最快的应用程序之一，用于识别和检测良好的服务质量，以尽可能多地留住盈利客户。语音分析分析分析不同渠道上的所有通话和客户互动，检测表明可能存在不良客户体验的短语或关键字，并提醒公司采取预防措施。借助自然语言处理（NLP）功能，

语音分析银行解决方案可以帮助代理。它们有助于更好地了解客户，甚至预测他们的需求，并为代理提供正确的呼叫帮助、警报、通知等。因此，有可能带来卓越的客户体验。

语音分析银行解决方案还可以提供以前未发布的见解，以减少客户呼叫量、实现首次联系解决（FCR）和减少平均处理时间（AHT）。

5种方式语音分析和人工智能技术帮助银行提高客户服务百分之百分析的呼叫通过语音分析，可以识别银行呼叫中心呼叫中显示可能客户流失的模式和重要信息。建立诸如“心烦”、“烦躁”或“切换到另一家银行”等重要关键词，将有助于金融机构的呼叫中心发现有问题的呼叫，从而立即处理，试图改善用户体验，提高忠诚度，减少客户流失。

客户情绪识别由于机器学习和NLP（自然语言处理），它可以识别通话中不同干预的感受及其满意度。这是一个探索客户心态并从用户角度研究产品或服务感知的机会。情绪分析是深入分析产品或服务、声誉管理或客户服务分析的重要工具，所有这些都与客户体验有关，因此也与客户服务质量有关。

质量控制通过对话分析技术，主管可以分析代理是否遵守既定脚本以及是否遵守质量标准。跟踪流程质量有助于银行改善客户服务，最大限度地提高客户体验。

另一方面，遵守脚本不仅有助于提高质量，还可以减少延长的静默时间。20%或30%的长时间沉默会隐藏可能导致额外成本和服务质量与客户体验差距的问题。

代理培训利用从语音分析中提取的所有这些信息，主管可以培训他们的代理并确定最佳做法和销售技巧。此外，这些电话可以作为新雇佣或未雇佣的代理的示例，帮助他们根据实际经验开发脚本，以便在未来的通话中更成功。

法规遵从性和安全性

法规遵从性在银行业中至关重要，语音分析在推动流程遵从性和提高整体代理性能方面发挥着关键作用。因为它会自动得分nd分析所有通话，减少与违规相关的处罚和诉讼风险。

此外，使用其他人工智能技术（如生物特征声纹识别）简化了识别流程，改善了客户体验，进而通过验证同意记录和检测欺骗欺诈来确保法规遵从性和安全性。

如果您想了解Recordia及其语音分析和对话智能解决方案如何帮助改善银行业的客户服务，请单击此处。

再见！