L'intelligence artificielle (IA) est l'une des révolutions technologiques les plus profondes de notre époque. Les applications possibles de cette technologie sont presque infinies et, dès à présent, des algorithmes adaptatifs sont utilisés dans de nombreux domaines de notre vie quotidienne. Par exemple, les assistants virtuels comme Siri, Cortana ou Alexa comprennent nos questions et nos commandes vocales en déployant de l'intelligence artificielle. Sur internet, les bots et l'IA aident à mettre à jour et à surveiller les pages web ou à traiter les messages de manière entièrement automatisée, comme dans Microsoft MSN. Aujourd'hui, les chabots intelligents aident même à communiquer avec les clients dans un chat. Dans les entreprises industrielles, les sociétés de services et même les administrations publiques, les systèmes d'IA sont monnaie courante. Ils effectuent des tâches répétitives, analysent les communications d'entreprise ou font la comptabilité. Les compagnies d'assurance, les banques et même les services fiscaux ont commencé à déployer des programmes intelligents pour vérifier les formulaires soumis ou prendre la décision d'effectuer des paiements.
Par conséquent, il n'est pas très surprenant que dans un nombre croissant de secteurs, l'intelligence artificielle soit considérée comme une technologie clé pour l'avenir proche, qui devrait entraîner des transformations profondes dans les années à venir. Selon une étude sur le machine learning (ML) réalisée par la société de recherche IDG, environ 30 % des entreprises allemandes ont l'intention de traiter intensivement l'intelligence artificielle et le machine learning dans les années à venir. Et dès à présent, 57 % des entreprises allemandes utilisent déjà au moins une technologie ML pour générer automatiquement des connaissances à partir de données.
Les principaux domaines d'application sont la reconnaissance vocale et l'analyse de texte ainsi que l'analyse massives des données (big data). Comme la numérisation favorise l'accumulation de quantités croissantes de données provenant de différents canaux, il est positivement hors de question de visualiser, organiser, analyser, évaluer et tirer des conclusions de ces données à la main.
Avantages de l'intelligence artificielle dans l'analyse
En plus d'être capable de traiter de grandes quantités de données, les systèmes assistés par l'IA intégrés dans les applications analytiques peuvent également contribuer de manière significative à garantir la qualité des données et à sélectionner les informations pertinentes à partir d'un flot autrement écrasant de données numériques. Les solutions analytiques assistées par l'IA offrent une capacité de traitement de l'information bien plus importante que celle d'un humain. Elles créent une base fiable pour la prise de décision - presque en temps réel - sur laquelle l'intuition et l'action humaines peuvent s'appuyer.
Aujourd'hui, l'IA fait généralement une analyse exploratoire des données. Elle révèle des modèles à haut risque et soutient ainsi les actions humaines ; elle aide à naviguer rapidement dans les données de manière ciblée, à accélérer les processus de travail et, finalement, à agir et réagir plus rapidement. En outre, l'IA permet, depuis peu, de mettre en place des processus, des stratégies ou des services inédits. Il n'est pas rare que de nouvelles approches de collaboration entre l'homme et la machine soient développées, dans lesquelles l'IA renforce les capacités humaines et permet ainsi de nouvelles et parfois meilleures méthodes de travail.
Voici quelques-uns des avantages de l'intelligence artificielle dans le domaine de l'analyse :
Raccourcir les processus de travail
Grâce au traitement avancé du langage, il est possible d'étudier les corrélations statistiques, de regrouper les données et de les attribuer à une ou plusieurs catégories. Ainsi, les entreprises peuvent accélérer les processus de travail répétitifs et utiliser les ressources désormais inutilisées pour d'autres tâches.
Comparer rapidement les contenus
Lorsqu'il s'agit de comparer des contenus, les possibilités du traitement du langage vont bien au-delà de celles d'un moteur de recherche ordinaire. Comme la parole convertie en texte est également comprise, il est possible de détecter même des passages substantiellement reformulés dont le contenu correspond.
Analyse rapide et ciblée
En automatisant l'analyse des documents à l'aide du traitement du langage naturel, les entreprises peuvent accéder très rapidement et de manière ciblée aux informations qui leur sont particulièrement utiles.
Structurer automatiquement des données auparavant non structurées
L'automatisation pilotée par l'IA permet d’analyser des données structurées et non structurées, ce qui permet de mieux comprendre les besoins des clients, les conditions du marché et les opportunités commerciales.
Améliorer les relations avec les clients
Grâce à l'intelligence artificielle, il est beaucoup plus facile pour les entreprises de recueillir automatiquement les avis des clients à partir de différentes sources et d'en extraire des informations. Les résultats permettent de mettre en œuvre les commentaires des clients plus rapidement et d'améliorer ainsi les relations clients.
Cas d'utilisation
Les cas d'utilisation démontrant les avantages des analyses basées sur l'IA proviennent d'un large éventail d'industries et de secteurs économiques. Généralement, les entreprises espèrent détecter les points faibles de leurs communications d'entreprise afin de pouvoir prendre des mesures permettant d'accroître l'efficacité et d'optimiser les processus. En raison de l'accumulation de données et de leur disponibilité immédiate au moyen de solutions cloud, par exemple, l'utilisation de ces données apporte une valeur ajoutée considérable et constitue un moyen idéal pour mieux comprendre et, par conséquent, évaluer et contrôler les processus d'entreprise de manière ciblée. L'analyse de la communication est une nécessité, en particulier pour les entreprises ayant un volume élevé d'appels.
Cas d'utilisation pour les centres de contact
Le nombre d'appels clients dans les centres de contact ne cesse d'augmenter. L'exploitation et l'évaluation manuelles de ces données est une impossibilité physique qui dépasse largement les moyens financiers et les ressources en temps. Cependant, ces données sont porteuses d'informations précieuses et peuvent fournir des indications importantes sur le comportement des clients. Les outils d'analyse combinés à l'intelligence artificielle permettent de révéler des informations auparavant cachées dans les communications avec les clients - automatiquement, presque en temps réel, et à un prix abordable. Pour les centres de contact, cela ouvre un large éventail de possibilités :
Amélioration de la qualité
Grâce aux outils d'analyse, des approches efficaces pour améliorer la qualité de service dans les centres de contact sont à portée de clic. En outre, les centres de contact peuvent obtenir de nouveaux tremplins pour exploiter les mesures d'amélioration continue.
Qualification des employés
Les appels peuvent être sélectionnés automatiquement pour être utilisés à des fins de formation. L'évaluation des informations recueillies permet d'améliorer la formation des employés. En outre, les préparatifs fastidieux des formations deviennent obsolètes.
• Repérage des mots tabous
Il est possible de créer des listes de blocage pour identifier et éviter les mots interdits. En outre, il est possible de rechercher des mots spécifiques dans les appels et d'évaluer à quelle fréquence et par quel agent ils ont été utilisés.
• Rapports sur la qualité actuelle du service
L'évaluation et la catégorisation automatisées de toutes les communications permettent de déterminer le niveau de qualité. Les résultats peuvent être affichés dans des rapports graphiques et des tableaux de bord.
• Suivi de la qualité et alertes
Des mots-clés indiquant des problèmes de qualité peuvent être définis et, lorsqu'ils sont repérés dans un appel, la direction peut en être informée. Une réaction immédiate et des mesures de formation individualisées pour les agents peuvent empêcher la répétition des problèmes à l'avenir.
Optimisation des processus
Les solutions d'analyse conçues spécifiquement pour les centres de contact ont un impact majeur sur les processus clés qui peuvent accroître l'efficacité comme, au contraire, l'affecter négativement.
Réduction du volume d'appels
Les solutions analytiques aident les centres de contact à identifier et à résoudre les problèmes qui conduisent à des appels répétés autour de la même question ou du même problème. Cela permet d'améliorer le taux de résolution au premier appel (FCR). Le taux de résolution au premier appel indique le pourcentage de cas dans lesquels la demande d'un client a pu être résolue dès le premier appel.
• Respect des processus définis
L'analyse de tous les appels permet de déterminer la nécessité d'optimiser les processus ainsi que le degré de conformité des agents aux processus.
• Recherche efficace
Les appels pertinents peuvent être récupérés et réécoutés en quelques secondes. La recherche manuelle fait partie du passé. Les centres de contact peuvent rechercher des appels contenant des mots-clés spécifiques et voir combien de fois ils ont été utilisés.
• Transcription
Les outils de transcription convertissent la parole en texte à des fins de documentation et d'archivage. Les appels transcrits peuvent être mis à la disposition du client sous forme de fichier texte. Ainsi, toutes les parties concernées peuvent avoir un aperçu du contenu de la conversation si nécessaire.
Améliorer l'expérience client
En analysant les interactions sur tous les canaux, les centres de contact peuvent obtenir une représentation cohérente et ininterrompue de l'expérience des clients et révéler les points à améliorer.
Commentaires des clients
L'analyse des données issues des enquêtes auprès des clients permet d'obtenir un retour d'information perspicace pour un service à la clientèle plus personnalisé. En outre, elle offre la possibilité de rechercher des appels qui contiennent déjà des commentaires de clients.
• Identifier les tendances
Afin d'identifier rapidement les tendances et les sujets d'actualité, les appels peuvent être classés par catégorie en un seul clic, ce qui permet d'y répondre immédiatement.
• Éviter la perte de clients
Grâce à une identification précoce des problèmes qui affectent la fidélité des clients, les centres de contact peuvent prévenir la désaffection des clients. Les appels peuvent être surveillés et, en cas de problème, des alertes sont émises immédiatement afin de pouvoir prendre des contre-mesures sans délai.
• Détection des émotions
Les outils d'analyse détectent les conversations à forte charge émotionnelle sur la base de caractéristiques verbales et acoustiques et peuvent être configurés pour envoyer des notifications correspondantes.
Augmenter les ventes
Les informations obtenues à partir des données analysées permettent d'atteindre plus efficacement les clients et d'augmenter les ventes et les revenus.
Reconnaître les avantages concurrentiels
L'analyse des appels des clients peut fournir des informations précieuses sur le comportement commercial des concurrents. Et dans le même ordre d'idées, l'analyse d'un concurrent peut permettre d'accélérer le processus de commercialisation de ses propres produits. Même les informations que l'agent a manquées lors d'un appel ne sont pas définitivement perdues mais peuvent être utilisées à l'avantage de l'entreprise grâce à une analyse ultérieure.
• Identifier les opportunités de vente
Les solutions analytiques mettent en lumière l'acceptation par les clients ainsi que la demande de produits spécifiques et permettent d'identifier des arguments efficaces lors de la prise de contact avec les clients. En outre, les centres de contact découvrent les nouvelles tendances et les derniers sujets brûlants abordés lors d'un appel. Cela contribue à développer avec succès de nouvelles stratégies de vente.
• Éviter les risques liés aux ventes
Les escalades peuvent être révélées précisément en analysant l'expérience des clients, notamment en ce qui concerne les clients mécontents et contrariés.
• Révéler les tendances actuelles et les sujets brûlants
Les sujets récurrents peuvent être traités dans les FAQ pour que les clients essaient de résoudre eux-mêmes les problèmes mineurs avant d'appeler la hotline.
Cas d'utilisation Services financiers
Les nouvelles réglementations telles que MiFID II ont un impact important sur les communications des entreprises et des clients dans le secteur financier. Elles stipulent, entre autres, l'enregistrement et l'archivage ininterrompus de tous les appels traitant de conseils financiers et d'investissement. C'est là que l'utilisation d'outils d'analyse en combinaison avec l'intelligence artificielle offre un grand potentiel pour les prestataires de services financiers.
Respecter les exigences de conformité
La détection fiable des fraudes potentielles et des violations de la conformité est une condition préalable importante pour pouvoir prendre des contre-mesures immédiates afin de protéger une entreprise. L'analyse des données de communication aide les fournisseurs de services financiers à satisfaire aux exigences de conformité.
• Vérification des déclarations de conformité
Il est possible de vérifier si les appels contiennent une déclaration de conformité obligatoire. Les exigences de conformité ont-elles été respectées et le client a-t-il reçu toutes les informations pertinentes au cours de l'appel ? Les appels incluent-ils des sujets à risque ou violent-ils les spécifications de conformité ? Les appels qui ne contiennent pas de déclaration de conformité sont donc documentés conformément aux exigences légales.
• Catégorisation automatisée
L'ensemble de la communication est automatiquement catégorisé en fonction de sa pertinence pour la conformité. Il s'ensuit un archivage automatique avec des périodes de conservation qui peuvent être définies individuellement en fonction de la catégorie.
• Documenting consultant calls
La transcription des appels permet de transformer le contenu audio des appels de consultants en texte d'un simple clic. D'une part, il s'agit d'un moyen approprié pour préserver les preuves à présenter ultérieurement en cas de litige ; d'autre part, cela permet de réduire le temps de post-traitement puisque la documentation manuscrite n'est plus nécessaire.equired.
• Amélioration de la gestion des risques
Tous les appels sont automatiquement analysés pour détecter les comportements atypiques des clients ou des agents. Si un risque potentiel est identifié, les fournisseurs de services financiers peuvent réagir immédiatement et éviter toute menace de litige.
• Détection des fraudes
Les interactions suspectes concernant d'éventuelles violations des règles de conformité ou des délits d'initiés sont automatiquement marquées et signalées à la direction ou à l'équipe de conformité à un stade précoce. Ainsi, les entreprises sont en mesure de reconnaître à temps les risques et les processus non conformes et de prendre les mesures appropriées. Les amendes et les sanctions peuvent ainsi être facilement évitées.
Cas d'utilisation Sécurité publique
Ces dernières années, le nombre d'appels parvenant aux centres de contrôle de la sécurité publique a considérablement augmenté. Les appels d'urgence ainsi que les appels de menace entraînent une charge de travail accrue pour les employés des centres de contrôle. Il est crucial que la communication d'urgence reste efficace pour pouvoir continuer à garantir l'assistance sans retard inutile. En même temps, l'ensemble du processus de communication doit être traçable en cas d'enquêtes ultérieures. Des solutions analytiques très efficaces peuvent contribuer à améliorer considérablement ces processus.
Amélioration des processus dans les situations d'urgences
Les solutions analytiques soutiennent l'analyse des événements et la rationalisation des processus. Une catégorisation structurée des appels en fonction des incidents et l'évaluation de l'ensemble du processus permettent d'améliorer les processus dans les situations d'urgence.
• Faciliter le travail des employés
Les solutions d'analyse minimisent le temps nécessaire à la documentation des tâches en transcrivant automatiquement les appels enregistrés, en créant des protocoles et en remplissant des formulaires, accélérant ainsi toute la chaîne de processus. Cela réduit considérablement le temps de traitement global.
• Notifications d'alerte en cas d'appels de menace
Grâce à la catégorisation des appels sur la base de mots-clés et de phrases préalablement définis, la solution émet des notifications d'alerte en temps réel en cas de crise, d'appels menaçants ou de sujets spécifiques.
• Définition rapide des priorités
Les appels enregistrés sont classés en fonction de leur urgence et hiérarchisés sur la base de mots-clés et de phrases prédéfinis. Cela permet d'identifier, d'évaluer et de reconstituer rapidement les crises et les sujets critiques. En cas d'urgence, des alertes en temps réel sont émises.;
Systèmes d'assistance IA/systèmes à commande vocale de l'avenir - une perspective par le professeur Prof. Dr.-Ing. Mohammed Krini
La commande vocale fait partie intégrante de la vie numérique de nos jours : Que ce soit dans le système de navigation embarqué des voitures ou en tant qu'assistant personnel intelligent sur le smartphone - la commande vocale est une fonctionnalité très pratique. Les assistants numériques à commande vocale à la maison et au travail utiliseront bientôt l'IA pour faciliter les décisions quotidiennes et améliorer leur qualité. On prévoit que les systèmes d'IA intelligents s'adapteront encore mieux aux besoins des utilisateurs et que la relation entre l'homme et la machine deviendra encore plus intense et efficace grâce à l'IA à l'avenir. Les systèmes d'assistance d'IA seront bientôt capables de détecter les moindres changements dans les expressions faciales, de réagir aux différentes hauteurs de la voix et de comprendre le contenu des appels au moyen de microphones, de capteurs et de caméras.
Conclusion
Les entreprises qui enregistrent leurs communications - que ce soit pour des raisons de conformité, de formation ou à des fins commerciales - ont accès à une grande quantité de données. Ces données représentent une énorme valeur ajoutée pour toute entreprise, car elles constituent la matière première de précieuses informations. Toutefois, le volume et la complexité des données rendent souvent impossible de tester et de remettre en question toutes les combinaisons de facteurs, imaginables ou non. Le défi d'aujourd'hui consiste à exploiter rapidement et intelligemment ces précieuses données. C'est là que l'intelligence artificielle et l'analytique entrent en jeu.
Les possibilités offertes par l'intelligence artificielle et l'analytique se multiplient rapidement grâce à de nouveaux concepts et algorithmes. Les réalisations actuelles dans le domaine de l'apprentissage automatique et des méthodes analytiques indiquent d'énormes progrès. Le développement et l'application des systèmes d'IA sont facilités et accélérés de plus en plus - au bénéfice des experts et des utilisateurs finaux.
Définitions et distinctions
Des termes comme analyse de données, big data, apprentissage automatique ou apprentissage profond sont omniprésents dans le domaine de l'IA. Mais qu'est-ce qui les distingue exactement les uns des autres ? Et que signifient le traitement du langage naturel (NLP) ou la reconnaissance automatique de la parole (ASR) ? Dans ce qui suit, les termes les plus importants liés à l'IA sont expliqués en détail.
Big Data
Le terme big data décrit les grandes quantités de données non structurées et semi-structurées que les entreprises produisent chaque jour. Le chargement de ces données dans une base de données relationnelle à des fins d'analyse prend beaucoup de temps. Les sources de données sont soit trop grandes, soit trop rapides, soit insuffisamment annotées, de sorte que les technologies de base de données et les méthodes d'analyse classiques ne sont pas à la hauteur de la tâche. Pour analyser ces données de manière exhaustive, on a souvent recours à des méthodes issues, entre autres, du domaine de l'intelligence artificielle. Le big data est souvent associé à l'informatique en cloud, car l'analyse en temps réel de grandes quantités de données nécessite une grande capacité de stockage et une grande puissance de calcul.
Analyse des données
L'analytique des données utilise des méthodes mathématiques dans le but d'extraire des informations précises de grandes quantités de données et ainsi de mieux comprendre le processus qui a produit ces données. L'analyse de données combine une connaissance approfondie du domaine d'application respectif (connaissance du domaine) avec une analyse spécifique à chaque ensemble de données. L'évaluation des résultats est effectuée manuellement par des experts humains. Les conclusions de l'analyse des données soutiennent la création d'une IA.
Intelligence artificielle
L'intelligence artificielle est le terme générique pour les applications dans lesquelles les machines effectuent des services d'intelligence similaires à ceux des humains. L'idée de base est d'utiliser des machines pour se rapprocher des fonctions importantes du cerveau humain. Cela inclut l'apprentissage, le jugement et la recherche de solutions aux problèmes. L'intelligence artificielle a gagné en importance ces dernières années, notamment en raison de la facilité d'accès aux grandes données. Par exemple, l'IA est capable de reconnaître des modèles dans les données plus efficacement que les humains, ce qui permet aux entreprises de rester au courant de l'afflux de données et d'obtenir un aperçu ciblé.
Apprentissage automatique
L'apprentissage automatique est un sous-secteur de l'intelligence artificielle et fait référence à la génération artificielle de connaissances à partir de l'expérience. À cette fin, les algorithmes classiques sont entraînés à l'aide d'une variété de données provenant de différentes sources. Ces algorithmes sophistiqués peuvent reconnaître des modèles dans des données non structurées telles que des images, du texte ou du langage parlé et prendre des décisions de manière indépendante sur la base de ces modèles. Cette forme d'apprentissage a ouvert d'innombrables nouvelles perspectives - dans le traitement du langage naturel, par exemple.
Traitement du langage naturel
Le traitement du langage naturel tourne autour du traitement des textes et du langage humain naturel. Le NLP utilise différentes méthodes et connaissances issues de la linguistique et les combine avec l'informatique moderne et l'intelligence artificielle. L'objectif est de créer la communication la plus étendue possible entre les humains et les ordinateurs via la parole. Le NLP est utilisé dans la traduction automatique de textes, l'analyse des émotions et la reconnaissance automatique de la parole (ASR).
Reconnaissance automatique de la parole
La ASR est une méthode d'interprétation automatique de la parole humaine. Un système informatique analyse, classifie et stocke les informations vocales saisies en utilisant la reconnaissance automatique de la parole. La reconnaissance automatique de la parole peut inclure la reconnaissance de la parole, de mots-clés et de phrases avec leur signification, ainsi que l'identification d'un locuteur pour des fonctions de sécurité telles que l'autorisation d'accès. Les informations vocales stockées sont corrélées avec les mots parlés, avec leur signification et avec les caractéristiques d'un locuteur.
Apprentissage profond
L'algorithme d'apprentissage profond permet aux machines d'apprendre au-delà des données disponibles. La machine reconnaît les structures, est capable de les évaluer et de les utiliser pour construire des connaissances dans des processus répétés en amont et en aval. Plus une machine reçoit de données, plus sa capacité d'apprentissage est grande et plus elle peut devenir "intelligente". Les problèmes sont évalués et analysés en plusieurs couches consécutives pour obtenir des résultats optimaux. Chaque couche va un peu plus loin (d'où l'expression "apprentissage profond") dans le problème.
Informatique cognitive
L'informatique cognitive utilise les technologies de l'intelligence artificielle pour simuler les processus de pensée humains. L'objectif est de développer des solutions et des stratégies propres basées sur l'expérience. Les systèmes interagissent avec leur environnement en temps réel et sont capables de traiter de grandes quantités de données. Avec l'aide de l'IA et de l'informatique cognitive, l'objectif ultime est de créer une machine qui interprète les images et le langage, simule les processus de pensée humains, puis réagit de manière concluante.
