Hochgenaue Spracherkennung für Callcenter
- Spracherkennungsmodelle, die speziell auf die Anforderungen an das Vokabular Ihrer Kunden angepasst sind
- Einfach in jedes Callcentersystem oder CPaaS-Plattform zu integrieren
- Transkribieren Sie Kundenanrufe in Echtzeit – erhöhen Sie die Produktivität Ihrer Mitarbeiter mithilfe von Transkripten
Der Unterschied zwischen generischer Spracherkennung und Amberscripts individuellen Modellen
Generische Spracherkennung
- Generische Spracherkennung ist das, was von verschiedenen Unternehmen wie etwa Google, Microsoft oder IBM angeboten wird.
- Wurde dafür entwickelt, um generisches Wissen über eine Vielzahl von Themen in verschiedenen Situationen zu haben
- Nicht geeignet, um spezifische Terminologie in verschiedenen akustischen Umgebungen zu erkennen.
- Generische Spracherkennung ist gut dafür geeignet, um ein allgemeines Verständnis für das Potential der Spracherkennung zu schaffen, aber nicht dafür, spezifische Wörter zu erkennen, die Sie und Ihre Kunden benutzen.
Amberscripts passgenaue Spracherkennung
- Dafür entwickelt, auch die schwierigsten Wörter zu erkennen, die Sie und Ihre Kunden benutzen
- Modelle, die speziell darauf trainiert sind, Produkt- und Kampagnennamen, sowie andere sehr spezifische Terminologie zu erkennen.
- Akustisch trainierte Modelle, die auf Akzente, Telefongespräche und andere Faktoren, die die (Audio)qualität beeinflussen, zugeschnitten sind.
- Entwickelt, um alle kritischen Wörter und andere Feinheiten zu verstehen

Anrufanalyse
Gewinnen Sie Einblick in die „Stimme Ihres Kunden“
Gewinnen Sie wertvolle Einblicke in die Kundenhistorie, indem Sie alle Interaktionen mit Ihrem Kunden transkribieren. Erhalten Sie ein genaues Bild der Kundenstimme, sowie der „Kundenhistorie“ mithilfe von Transkriptionen Nutzen Sie die aus den Kundensprächen gewonnenen Einsichten direkt zur Optimierung der Marketingkommunikation mit Ihren Kunden und lösen Sie deren Probleme – bevor diese überhaupt auftreten.

Automatisierung von Prozessen
Automatisieren Sie Prozesse Ihres Callcenters mit automatischer Spracherkennung
Callcenter Mitarbeiter müssen oft Notizen von hunderten von Anrufen machen – täglich. Dieser manuelle Prozess ist sehr zeitaufwendig und anfällig für Fehler aufgrund von menschlichem Versagen. Mithilfe von Echtzeit-Transkription können menschliche Notizen, sowie „Tagging“ fast vollständig automatisiert werden. Sparen Sie jährlich Millionen von Sekunden an menschlicher Arbeit durch die Automatisierung von Prozessen.
Warum Amberscript?

Amberscript ist der führende Anbieter für qualitativ hochwertige Spracherkennung für europäische Sprachen.

Amberscript verfügt über das größte und bestqualifizierte Netzwerk aus Sprachannotatoren und kann innerhalb weniger Wochen qualitativ hochwertige Datensätze erheben und spezielle Sprachmodelle anfertigen.

Wir sind Wissenschaftler mit viel Erfahrung im Bereich der Entwicklung hochgenauer Spracherkennungsmodelle, die die Leistung anderer Anbieter, wie beispielsweise Google oder Microsoft, übertreffen.

Privatsphäre, DSGVO-Konformität & Sicherheit
Als Europas führender Anbieter für qualitativ hochwertige Spracherkennung ist Privatsphäre für uns äußerst wichtig. Wir schließen regelmäßig Datenverarbeitungs-, sowie Geheimhaltungsvereinbarungen mit unseren Kunden ab, um so die höchsten Privatsphärestandards zu gewährleisten. Ihre Daten werden niemals außerhalb Westeuropas aufbewahrt und Sie können Ihre Daten jederzeit von unseren Servern löschen.
All unsere professionellen Transkribenten sind speziell auf die Einhaltung unserer Vertraulichkeitsstandards geschult und haben Geheimhaltungsvereinbarungen unterzeichnet, die sie vertraglich daran binden. Unsere Transkribenten haben niemals direkten Zugang zu Ihren Daten. Die ganze Transkriptionsarbeit wird geschützt auf unserer Plattform durchgeführt.
Verfügbar in
39 Sprachen

Arabisch (Saudi-Arabien)

Bahasa Indonesisch

Bengalisch (Bangladesch)

Bengalisch (Indien)

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Katalanisch

Mandarin (China)

Dänisch

Deutsch

Englisch (Alle Akzente)

Englisch (Australien)

Englisch (VK)

Englisch (USA)

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Norwegisch

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Rumänisch

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Schwedisch

Türkisch

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Urdu (Pakistan)