Riconoscimento vocale ad alta precisione per call centers e contact centers
- Modelli di riconoscimento vocale appositamente studiati per il vocabolario dei suoi clienti
- Integrazione semplice per qualsiasi call center o piattaforma CPaaS
- Trascrizione in tempo reale delle chiamate con i clienti – aumenta la produttività degli operatori fornendogli una trascrizione
Le differenze tra il riconoscimento vocale generico e i modelli di riconoscimento vocale su misura di Amberscript
Riconoscimento Vocale Generico
- Offerto da numerose aziende, come Google, Microsoft e IBM
- Ideato per avere conscenza generale di una grande varietà di tematiche in diversi ambienti acustici
- Non adatto a riconoscere terminologia specifica e in ambienti acustici particolari
- Può fornire una buon riconoscimento vocale per un caso d’uso, ma è improbabile che riconosca le parole chiave utilizzate dai tuoi clienti
Riconoscimento vocale su misura di Amberscript
- Sviluppato per riconoscere anche i termini più inusuali utilizzati dai tuoi clienti
- Modello ideato nello specifico per riconoscere nomi di prodotti, campagne, e altri termini specifici
- Modelli istruiti acusticamente sviluppati specificatamente per diversi accenti ed in base al fornitore telefonico, tipo di registratore e altri fattori che possono influenzare la qualità audio.
- Ideato per comprendere tutte le parole e le sfumature di una conversazione

Analisi della chiamata
Ottieni informazioni sulla voce dei tuoi clienti
Ottieni importanti informazioni riguardo al percorso del consumatore attraverso la trascrizione automatica di tutte le interazioni con i clienti. Schematizza accuratamente la ‘voce’ del cliente ed il suo percorso con trascrizioni precise. Usa direttamente gli spunti emersi dalla conversazione con i clienti per ottimizzare la comunicazione ed il marketing e risolvi i loro problemi ancora prima che si verifichino.

Automatizzazione del processo
Automatizza i processi nel tuo call center grazie al riconoscimento vocale automatico
Gli operatori del call center hanno spesso l’incarico di prendere nota di centinaia di chiamate ogni giorno. Questo processo manuale impiega molto tempo e a volte risulta incompleto e soggetto ad errori umani. Grazie alle trascrizioni in tempo reale, il processo di annotazione e di ‘etichettazione’ di ciascuna chiamata può automatizzarsi quasi completamente. Risparmia milioni di minuti di lavoro manuale ogni anno automatizzando i processi
Perchè Amberscript?

Amberscript è il fornitore leader di riconoscimento vocale di alta qualità per le lingue europee.

La rete di trascrittori più grande e meglio qualificata, Amberscript può creare database di alta qualità e sviluppare modelli su misura in qualche settimana./p>

Siamo scienziati del linguaggio con molta esperienza nello sviluppo di modelli di riconoscimento vocale di alta precisione tali da superare perfino fornitori come Google e Microsoft.

Privacy, Conformità con il regolmento generale di protezione dei dati (R.G.P.D) e Sicurezza
Come fornitore leader di servizi di riconoscimento vocale di alta qualità in Europa, abbiamo a cuore la vostra privacy. Firmiamo regolarmente con i nostri clienti accordi sul trattamento dei dati e di non divulgazione per garantire sempre i più alti standard di privacy.
Tutti i nostri trascrittori professionisti sono formati nello specifico per aderire ai nostri standard di confidenzialità e hanno firmato accordi di non divulgazione que li mantengono contrattualmente obbligati alla piena riservatezza. I nostri trascrittori non hanno in nessun caso accesso diretto ai vostri dati. Tutto il lavoro di trascrizione viene svolto in maniera sicura attraverso la nostra piattaforma di trascrizione.
Lingue supportate
39 Lingue

Arabo (Arabia Saudita)

Inglese (Australia)

Inglese (Canada)

Inglese (tutti gli accenti)

Inglese (US)

Inglese (UK)

Bahasa Indonesia

Bengali (Bangladesh)

Bengali (India)

Bulgaro

Catalano

Cinese Mandarino

Coreano

Danese

Ebraico

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Galiziano

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Hindi

Italiano

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Russo

Spagnolo

Svedese

Tedesco

Turco

Ucraino

Ungherese

Urdu (India)

Urdu (Pakistan)