Análise de chamadas em tempo real - Amazon Transcribe
Insights em tempo real

Análise de chamadas em tempo real

O Call Analytics em tempo real fornece informações em tempo real que podem ser usadas para resolver problemas e reduzir a tensão à medida que ela aumenta.

Os seguintes insights estão disponíveis com o Call Analytics em tempo real:

Além do Call Analytics em tempo real, o Amazon Transcribe também pode realizar análises pós-chamada no fluxo de mídia. Você pode incluir análises pós-chamada na solicitação de análise de chamadas em tempo real usando o parâmetro PostCallAnalyticsSettings.

Insights em tempo real

Esta seção detalha os insights disponíveis para transcrições do Call Analytics em tempo real.

Eventos de categoria

Com os eventos de categoria, você pode fazer a correspondência da transcrição com uma palavra-chave ou frase exata. Por exemplo, se você definir um filtro para a frase “Quero falar com o gerente”, o Amazon Transcribe filtrará exatamente essa frase.

Veja a seguir um exemplo de saída.

Para obter mais informações sobre a criação de categorias de análise de chamadas em tempo real, consulte Criar categorias para transcrições em tempo real.

dica

Os eventos de categoria permitem que você defina alertas em tempo real. Consulte Criar alertas em tempo real para correspondências de categorias para obter mais informações.

Detecção de problemas

A detecção de problemas fornece resumos sucintos dos problemas detectados em cada segmento de áudio. Com o recurso de detecção de problemas, é possível:

  • Reduzir a necessidade de anotações manuais durante e após as chamadas.

  • Melhorar a eficiência dos atendentes, permitindo que eles respondam mais rapidamente aos clientes.

nota

A detecção de problemas é compatível com esses dialetos do idioma inglês: australiano (en-AU), britânico (en-GB) e dos EUA (en-US).

O recurso de detecção de problemas funciona em todas as áreas e setores empresariais, e é baseado no contexto. Ele funciona imediatamente e, portanto, não permite personalização, como treinamento de modelos ou categorias personalizadas.

A detecção de problemas com o Call Analytics em tempo real é realizada em cada segmento de áudio completo.

Veja a seguir um exemplo de saída.

Identificação de PII (dados confidenciais)

A identificação de dados confidenciais rotula informações de identificação pessoal (PII) na transcrição do texto. Esse parâmetro é útil para proteger as informações do cliente.

nota

A identificação de PII em tempo real é compatível com os seguintes dialetos do idioma inglês: australiano (en-AU), britânico (en-GB), norte-americano (en-US) e com o dialeto da língua espanhola (es-US).

A identificação de PII com análise de chamadas em tempo real é realizada em cada segmento de áudio completo.

Para ver a lista de PII que é identificada usando esse recurso ou para saber mais sobre a identificação de PII com o Amazon Transcribe, consulte Editar ou identificar informações de identificação pessoal.

Veja a seguir um exemplo de saída.

Edição de PII (dados confidenciais)

A edição de dados confidenciais substitui as informações de identificação pessoal (PII) na transcrição de texto pelo tipo de PII (por exemplo, [NAME]). Esse parâmetro é útil para proteger as informações do cliente.

nota

A edição de PII em tempo real é compatível com os seguintes dialetos do idioma inglês: australiano (en-AU), britânico (en-GB), norte-americano (en-US) e com o dialeto da língua espanhola (es-US).

A edição de PII com o Call Analytics em tempo real é realizada em cada segmento de áudio completo.

Para ver a lista de PII que é editada usando esse recurso ou para saber mais sobre edição com o Amazon Transcribe, consulte Editar ou identificar informações de identificação pessoal.

Veja a seguir um exemplo de saída.

Análise de sentimentos

A análise de sentimentos estima como o cliente e o atendente estão se sentindo durante a ligação. Essa métrica é fornecida para cada segmento de fala e é representada como um valor qualitativo (positive, neutral, mixed ou negative).

Com esse parâmetro, é possível avaliar qualitativamente o sentimento geral de cada participante da chamada e o sentimento de cada participante durante cada segmento de fala. Essa métrica pode ajudar a identificar se o atendente é capaz de deixar satisfeito um cliente chateado no momento em que a chamada termina.

A análise de sentimentos com o Call Analytics em tempo real é realizada em cada segmento de áudio completo.

A análise de sentimentos funciona imediatamente e, portanto, não permite personalização, como treinamento de modelos ou categorias personalizadas.

Veja a seguir um exemplo de saída.

Identificação de idioma

A identificação de idioma reconhece e determina automaticamente o idioma principal falado em cada canal de seus fluxos de áudio durante o uso do Call Analytics em tempo real. Uma vez identificado o idioma, o Call Analytics processará e retornará a transcrição mais adequada com base no idioma detectado, transmitindo essas informações de volta ao fluxo em tempo real.

Essa funcionalidade permite reconhecer e identificar automaticamente o idioma predominante em cada canal do seu fluxo de áudio. Assim que o idioma é detectado, o Call Analytics processa e entrega a transcrição apropriada para o idioma identificado em tempo real.

A identificação automática de idioma é compatível com todos os idiomas atualmente compatíveis para transcrições de streaming do Call Analytics, sem custo adicional, e está disponível nas regiões da AWS compatíveis com o streaming do Call Analytics.

Importante

O Call Analytics é compatível somente com a identificação em um único idioma, que identifica o idioma dominante falado em seu canal de áudio. A identificação de vários idiomas não é compatível, o que significa que cada canal só pode ser transcrito em um idioma.

Para usar a identificação de idioma, você deve fornecer no mínimo dois códigos de idioma e no máximo cinco códigos de idioma, podendo selecionar somente um dialeto por idioma e por fluxo dentre os idiomas de streaming compatíveis com o Call Analytics. Isso significa que não é possível selecionar en-US e en-AU como opções de idioma para a mesma transcrição. Ao utilizar esse recurso, o parâmetro LanguageCode deve permanecer nulo na solicitação, pois LanguageCode e IdentifyLanguage são opções mutuamente exclusivas.

Atenção

Se os códigos de idioma especificados não corresponderem ao idioma falado, o sistema selecionará o idioma mais semelhante dentre as opções fornecidas, o que pode resultar em transcrições imprecisas.

Ao utilizar o recurso de identificação de idioma, você pode:

  • Detectar automaticamente o idioma dominante em tempo real

  • Processar diferentes idiomas em canais separados

  • Receber pontuações de confiança para detecção de idioma

  • Aplicar vocabulários personalizados específicos do idioma

Para usar a identificação de idioma, você deve configurar os seguintes parâmetros:

Parâmetros obrigatórios:

  • identifyLanguage: defina como true para habilitar a identificação de idioma.

  • languageOptions: uma lista de possíveis códigos de idioma a serem usados ​​quando identifyLanguage estiver definido como true. É necessário fornecer no mínimo duas opções de idioma, pois a seleção de somente um idioma não é compatível.

Parâmetros opcionais:

  • preferredLanguage: seu idioma principal esperado, com base nas opções de idioma fornecidas. Adicionar um idioma preferencial pode ajudar o Call Analytics a identificar o idioma mais rapidamente.

  • vocabularyNames: nomes de vocabulário personalizados para maior precisão. Observe que os nomes dos vocabulários diferenciam maiúsculas de minúsculas e, se o idioma do vocabulário personalizado não corresponder ao idioma da mídia identificada, ele não será aplicado à transcrição.

  • vocabularyFilterNames: nomes de filtros de vocabulário para personalizar a transcrição.

Veja a seguir um exemplo de saída.