실시간 통화 분석 - Amazon Transcribe
실시간 인사이트

실시간 통화 분석

실시간 통화 분석는 문제를 해결하고 에스컬레이션 발생 시 이를 완화하는 데 사용할 수 있는 실시간 인사이트를 제공합니다.

실시간 통화 분석을 통해 다음과 같은 인사이트를 얻을 수 있습니다.

실시간 통화 분석 외에도 Amazon Transcribe는 미디어 스트림에서 통화 후 분석을 수행할 수 있습니다. PostCallAnalyticsSettings 파라미터를 사용하여 실시간 통화 분석 요청에 통화 후 분석을 포함할 수 있습니다.

실시간 인사이트

이 섹션에서는 실시간 통화 분석 트랜스크립션에 사용할 수 있는 인사이트를 자세히 설명합니다.

범주 이벤트

범주 이벤트를 사용하면 정확한 키워드나 구절을 기반으로 트랜스크립션을 일치시킬 수 있습니다. 예를 들어 '매니저와 대화하고 싶습니다'라는 구절에 필터를 설정하면 Amazon Transcribe는 정확히 일치하는 구절을 필터링합니다.

다음은 출력 예입니다.

실시간 통화 분석 범주를 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 실시간 트랜스크립션의 범주 생성 섹션을 참조하세요.

작은 정보

범주 이벤트를 통해 실시간 알림을 설정할 수 있습니다. 자세한 내용은 범주 일치에 대한 실시간 알림 생성 섹션을 참조하세요.

문제 감지

문제 감지는 각 오디오 세그먼트 내에서 감지된 문제에 대한 간결한 요약을 제공합니다. 문제 감지 기능을 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

  • 통화 도중과 통화 후에 수동으로 메모를 할 필요가 줄어듭니다.

  • 에이전트의 효율성이 개선되므로 에이전트가 고객에게 더 빠르게 응답할 수 있습니다.

참고

문제 감지에는 호주(en-AU), 영국(en-GB), 미국(en-US) 등의 영어 방언이 지원됩니다.

문제 감지 기능은 모든 산업 및 비즈니스 부문에서 작동하며 컨텍스트에 따라 달라집니다. 문제 감지는 기본적으로 작동하므로 모델 교육 또는 사용자 지정 범주와 같은 사용자 지정을 지원하지 않습니다.

실시간 통화 분석을 통한 문제 감지는 각각의 오디오 세그먼트 전체에서 이루어집니다.

다음은 출력 예입니다.

PII(민감한 데이터) 식별

민감한 데이터 식별은 텍스트 트랜스크립트의 개인 식별 정보(PII)에 레이블을 지정합니다. 이 파라미터는 고객 정보를 보호하는 데 유용합니다.

참고

실시간 PII 식별에는 호주(en-AU), 영국(en-GB), 미국(en-US) 등의 영어 방언과 스페인어 방언(es-US)이 지원됩니다.

실시간 통화 분석을 통한 PII 식별은 각각의 오디오 세그먼트 전체에서 이루어집니다.

이 기능을 사용하여 식별된 PII 목록을 보거나 Amazon Transcribe를 사용한 PII 식별에 대해 자세히 알아보려면 개인 식별 정보 편집 또는 식별 섹션을 참조하세요.

다음은 출력 예입니다.

PII(민감한 데이터) 수정

민감한 데이터 수정은 텍스트 트랜스크립트의 개인 식별 정보(PII)를 PII 유형(예: [NAME])으로 대체합니다. 이 파라미터는 고객 정보를 보호하는 데 유용합니다.

참고

실시간 PII 수정에는 호주(en-AU), 영국(en-GB), 미국(en-US) 등의 영어 방언과 스페인어 방언(es-US)이 지원됩니다.

실시간 통화 분석을 통한 PII 수정은 각각의 오디오 세그먼트 전체에서 이루어집니다.

이 기능을 사용하여 수정된 PII 목록을 보거나 Amazon Transcribe를 사용한 수정에 대해 자세히 알아보려면 개인 식별 정보 편집 또는 식별 섹션을 참조하세요.

다음은 출력 예입니다.

감정 분석

감정 분석은 통화 내내 고객과 에이전트가 느끼는 감정을 추정합니다. 이 지표는 모든 음성 세그먼트에 대해 제공되며 질적 값(positive, neutral, mixed 또는negative)으로 표시됩니다.

이 파라미터를 사용하면 각 통화 참가자의 전반적인 감정과 각 음성 세그먼트 내 각 참가자의 감정을 질적으로 평가할 수 있습니다. 이 지표는 통화가 끝날 때까지 에이전트가 화가 난 고객을 기쁘게 할 수 있는지 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

실시간 통화 분석을 통한 감정 분석은 각각의 오디오 세그먼트 전체에서 이루어집니다.

감정 분석은 기본적으로 작동하므로 모델 교육 또는 사용자 지정 범주와 같은 사용자 지정을 지원하지 않습니다.

다음은 출력 예입니다.

언어 식별

언어 식별은 실시간 통화 분석 중에 오디오 스트림의 각 채널 내에서 사용되는 기본 언어를 자동으로 인식하고 결정합니다. 식별되면 통화 분석는 감지된 언어를 기반으로 가장 적합한 트랜스크립션을 처리하고 반환하여, 이 정보를 스트림을 통해 실시간으로 다시 전송합니다.

이 기능을 사용하면 오디오 스트림의 각 채널에서 사용되는 지배적 언어를 자동으로 인식하고 식별할 수 있습니다. 언어가 감지되면 통화 분석는 식별된 언어에 대한 적절한 트랜스크립션을 실시간으로 처리하고 전달합니다.

자동 언어 식별은 현재 스트리밍 트랜스크립션에 대해 추가 비용 없이 지원되는 모든 통화 분석 스트리밍 지원 언어에 대해 지원되며 통화 분석 스트리밍 지원 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다.

중요

통화 분석는 오디오 채널에서 사용되는 지배적 언어를 식별하는 단일 언어 식별만 지원합니다. 다국어 식별은 지원되지 않습니다. 즉, 각 채널은 한 언어로만 트랜스크립션할 수 있습니다.

스트리밍 언어 식별을 사용하려면 언어 코드를 두 개 이상 최대 다섯 개까지 제공해야 하며 한 스트림당 언어당지원 통화 분석 스트리밍 언어. 중 하나의 언어 방언만 선택할 수 있습니다. 즉, 동일한 트랜스크립션에 대해 en-US 및 en-AU를 언어 옵션으로 선택할 수 없습니다. LanguageCode와 IdentifyLanguage는 상호 배타적인 옵션이므로, 이 기능을 사용할 때 LanguageCode 파라미터는 요청에서 null로 유지되어야 합니다.

주의

지정된 언어 코드가 실제 음성 언어와 일치하지 않는 경우 시스템에서 옵션에서 가장 유사한 언어를 선택하여 트랜스크립션이 부정확해질 수 있습니다.

언어 식별 기능을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 실시간으로 지배적 언어 자동 감지

  • 별도의 채널에서 다양한 언어 처리

  • 언어 감지에 대한 신뢰도 점수 받기

  • 언어별 사용자 지정 어휘 적용

언어 식별을 사용하려면 다음 파라미터를 구성해야 합니다.

필요한 파라미터:

  • identifyLanguage - 언어 식별을 활성화하려면 true로 설정합니다.

  • languageOptions - identifyLanguage가 true로 설정된 경우 사용할 수 있는 언어 코드 목록입니다. 단일 언어 선택은 지원되지 않으므로 최소 두 개의 언어 선택을 제공해야 합니다.

선택적 파라미터:

  • preferredLanguage - 제공된 languageOptions의 예상 기본 언어입니다. 기본 언어를 추가하면 통화 분석이 언어를 더 빠르게 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

  • vocabularyNames - 정확도 향상을 위한 사용자 지정 어휘 이름입니다. 어휘 이름은 대소문자를 구분하며, 사용자 지정 어휘의 언어가 식별된 미디어 언어와 일치하지 않는 경우 트랜스크립션에 적용되지 않습니다.

  • vocabularyFilterNames - 트랜스크립트 출력을 사용자 지정하는 어휘 필터 이름입니다.

다음은 출력 예입니다.