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Real-time Rufen Sie Analytics an - Amazon Transcribe
Real-time Einblicke

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Real-time Rufen Sie Analytics an

Real-time Call Analytics bietet Einblicke in Echtzeit, die zur Behebung von Problemen und zur Minderung von Eskalationen verwendet werden können, sobald sie auftreten.

Die folgenden Erkenntnisse sind mit Call Analytics in Echtzeit verfügbar:

Zusätzlich zur Anrufanalyse in Echtzeit Amazon Transcribe können Sie auch Analysen nach einem Anruf für Ihren Medienstream durchführen. Mithilfe des PostCallAnalyticsSettings-Parameters können Sie Analysen nach Anrufen in Ihre Echtzeit-Call Analytics-Anfrage einbeziehen.

Real-time Einblicke

In diesem Abschnitt werden die Erkenntnisse beschrieben, die für Call-Analytics-Transkriptionen in Echtzeit verfügbar sind.

Kategorieereignisse

Mithilfe von Kategorieereignissen können Sie Ihre Transkription anhand eines genauen Schlüsselworts oder einer Formulierung abgleichen. Wenn Sie beispielsweise einen Filter für den Ausdruck „Ich möchte mit dem Manager sprechen“ einrichten, werden die Amazon Transcribe Filter nach genau diesem Ausdruck gefiltert.

Hier ist ein Beispiel für die Ausgabe.

Weitere Informationen zum Erstellen von Call-Analytics-Kategorien in Echtzeit finden Sie unter Kategorien für Echtzeit-Transkriptionen erstellen.

Tipp

Mit Kategorieereignissen können Sie Echtzeitwarnungen einstellen; weitere Informationen finden Sie unter Erstellung von Echtzeitwarnungen für Kategorieübereinstimmungen.

Erkennung von Problemen

Die Erkennung von Problemen bietet kurze Zusammenfassungen der erkannten Probleme in jedem Audiosegment. Mit dem Feature „Erkennung von Problemen“ können Sie:

  • Reduzieren Sie den Bedarf an manuellen Notizen während und nach Anrufen

  • Verbesserung der Effizienz der Kundendienstmitarbeiter, damit sie schneller auf Kunden reagieren können

Anmerkung

Die Erkennung von Problemen wird mit den folgenden englischen Dialekten unterstützt: Australisch (en-AU), Britisch (en-GB) und US (en-US).

Das Feature zur Erkennung von Problemen Featureiert in allen Branchen und Geschäftsbereichen und ist kontextabhängig. Sie ist sofort einsatzbereit und unterstützt daher keine Anpassungen wie Modelltraining oder benutzerdefinierte Kategorien.

Die Erkennung von Problemen mit Call Analytics in Echtzeit wird für jedes komplette Audiosegment durchgeführt.

Hier ist ein Beispiel für die Ausgabe.

PII-Identifizierung (sensible Daten)

Die Kennzeichnung sensibler Daten kennzeichnet persönlich identifizierbare Informationen (PII) im Texttranskript. Dieser Parameter ist nützlich für den Schutz von Kundeninformationen.

Anmerkung

Real-time Die Identifizierung personenbezogener Daten wird mit den folgenden englischen Dialekten unterstützt: Australisch (en-AU), Britisch (en-GB), USA (en-US) und mit spanischem Dialekt (). es-US

Die PII-Identifizierung mit Echtzeit-Call Analytics wird für jedes komplette Audiosegment durchgeführt.

Eine Liste der personenbezogenen Daten, die mithilfe dieser Funktion identifiziert werden, oder weitere Informationen zur Identifizierung mit personenbezogenen Daten finden Sie unter. Amazon TranscribeSchwärzung oder Identifizierung persönlich identifizierbarer Informationen

Hier ist ein Beispiel für eine Ausgabe.

Schwärzung von PII (sensible Daten)

Bei der Schwärzung sensibler Daten werden persönlich identifizierbare Informationen (PII) in Ihrem Texttranskript durch die Art der PII ersetzt (z. B. [NAME]). Dieser Parameter ist nützlich für den Schutz von Kundeninformationen.

Anmerkung

Real-time Die Bearbeitung personenbezogener Daten wird in den folgenden englischen Dialekten unterstützt: Australisch (en-AU), Britisch (), USA (en-GB) und mit spanischem Dialekt (en-US). es-US

Die PII-Schwärzung mit Echtzeit-Call Analyticsn wird für jedes komplette Audiosegment durchgeführt.

Um die Liste der mit diesem Feature geschwärzten personenbezogenen Daten anzuzeigen oder mehr über die Schwärzung mit Amazon Transcribe zu erfahren, besuchen Sie Schwärzung oder Identifizierung persönlich identifizierbarer Informationen.

Hier ist ein Beispiel für eine Ausgabe.

Stimmungsanalyse

Die Stimmungsanalyse schätzt ein, wie sich der Kunde und der Kundendienstmitarbeiter während des Gesprächs fühlen. Diese Metrik wird für jedes Sprachsegment bereitgestellt und als qualitativer Wert (positive, neutral mixed oder negative) dargestellt.

Mit diesem Parameter können Sie die Gesamtstimmung für jeden Gesprächsteilnehmer und die Stimmung für jeden Teilnehmer während jedes Sprachsegments qualitativ auswerten. Anhand dieser Kennzahl lässt sich feststellen, ob Ihr Kundendienstmitarbeiter in der Lage ist, einen verärgerten Kunden bis zum Ende des Anrufs zufrieden zu stellen.

Die Stimmungsanalyse mit Echtzeit-Call Analyticsn wird für jedes komplette Audiosegment durchgeführt.

Die Stimmungsanalyse ist sofort verfügbar und unterstützt daher keine Anpassung, z. B. Modelltraining oder benutzerdefinierte Kategorien.

Hier ist ein Beispiel für die Ausgabe.

Sprachidentifizierung

Bei der Sprachenerkennung wird während der Anrufanalyse in Echtzeit automatisch erkannt und bestimmt, welche Hauptsprache in den einzelnen Kanälen Ihrer Audiostreams gesprochen wird. Nach der Identifizierung verarbeitet Call Analytics die für die erkannte Sprache am besten geeignete Transkription und gibt sie zurück. Diese Informationen werden in Echtzeit über den Stream übertragen.

Mit dieser Funktion können Sie die dominante Sprache, die in jedem Kanal Ihres Audiostreams gesprochen wird, automatisch erkennen und identifizieren. Sobald die Sprache erkannt wurde, verarbeitet Call Analytics die entsprechende Transkription für die identifizierte Sprache und liefert sie in Echtzeit.

Die automatische Sprachenerkennung wird für alle von Call Analytics Streaming unterstützten Sprachen unterstützt, die derzeit für Streaming-Transkriptionen ohne zusätzliche Kosten unterstützt werden. Sie ist in den AWS-Regionen verfügbar, die das Streaming von Call Analytics unterstützen.

Wichtig

Call Analytics unterstützt nur die Identifizierung in einer Sprache, die die dominante Sprache identifiziert, die in Ihrem Audiokanal gesprochen wird. Multi-language Die Identifizierung wird nicht unterstützt, was bedeutet, dass jeder Kanal nur in einer Sprache transkribiert werden kann.

Um die Sprachidentifikation verwenden zu können, müssen Sie mindestens zwei Sprachcodes und höchstens fünf Sprachcodes angeben, und Sie können nur einen Sprachdialekt pro Sprache pro Stream aus den unterstützten Call Analytics-Streaming-Sprachen auswählen. Das bedeutet, dass Sie nicht en-US und en-AU als Sprachoptionen für dieselbe Transkription auswählen können. Wenn Sie diese Funktion verwenden, muss der LanguageCode Parameter in der Anfrage Null bleiben, da es sich um Optionen IdentifyLanguage handelt, die sich LanguageCode gegenseitig ausschließen.

Warnung

Wenn Ihre angegebenen Sprachcodes nicht mit der tatsächlich gesprochenen Sprache übereinstimmen, wählt das System aus Ihren Optionen die Sprache aus, die Ihnen am ähnlichsten ist, was zu ungenauen Transkriptionen führen kann.

Mit der Sprachidentifikationsfunktion können Sie:

  • Automatische Erkennung der dominanten Sprache in Echtzeit

  • Verarbeiten Sie verschiedene Sprachen über separate Kanäle

  • Erhalten Sie Zuverlässigkeitswerte für die Spracherkennung

  • Wenden Sie sprachspezifische benutzerdefinierte Vokabeln an

Um die Sprachidentifikation zu verwenden, müssen Sie die folgenden Parameter konfigurieren:

Erforderliche Parameter:

  • identifyLanguage— Auf „true“ setzen, um die Sprachenidentifikation zu aktivieren.

  • languageOptions— Eine Liste möglicher Sprachcodes, die verwendet werden können, wenn IdentifyLanguage auf true gesetzt ist. Sie müssen mindestens zwei Sprachauswahlen angeben, da die Auswahl einer Sprache nicht unterstützt wird.

Optionale Parameter:

  • preferredLanguage- Ihre erwartete Hauptsprache aus den bereitgestellten LanguageOptions. Das Hinzufügen einer bevorzugten Sprache kann Call Analytics helfen, die Sprache schneller zu identifizieren.

  • vocabularyNames- Benutzerdefinierte Vokabelnamen für verbesserte Genauigkeit. Beachten Sie, dass bei Vokabelnamen zwischen Groß- und Kleinschreibung unterschieden wird. Wenn die Sprache des benutzerdefinierten Vokabulars nicht mit der identifizierten Mediensprache übereinstimmt, wird sie nicht auf die Transkription angewendet.

  • vocabularyFilterNames- Wortschatzfilternamen zur Anpassung der Transkriptausgabe.

Hier ist ein Beispiel für die Ausgabe.