Call center van de toekomst

496 views
325 views

Published on

Presentatie met daarin een overzicht van het gebruik van Taal- en Spraaktechnologie in Customer Contact Centres. Bovendien een overzicht van de laatste inzichten en ontwikkelingen op dit gebied: gebruik van TST in CCC.

Published in: Technology
0 Comments
1 Like
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

No Downloads
Views
Total views
496
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
59
Actions
Shares
0
Downloads
5
Comments
0
Likes
1
Embeds 0
No embeds

No notes for slide
  • Éénéén
  • Call center van de toekomst

    1. 1. Arjan van Hessen Onderzoek naar Mens-Machine Interactie (Embodied Agents) en de ontsluiting van gesproken documenten mbv Taal- en Spraaktechnologie Selfservice via de telefoon en de ontsluiting van gesproken documenten mbv Taal- en Spraaktechnologie Het standaardiseren (van zowel data als tools om hiermee om te gaan) van talige, wetenschappelijke data voor de geesteswetenschappen.
    2. 2. HOE KOMT DE BURGER WAT WAAR HALEN BIJ DE OVERHEID IN 2018? Volgens het regeerakkoord dienen burgers en bedrijven in 2017 digitaal te kunnen communiceren met de lagere overheden. 
Maar hoe gaat die communicatie er over vijf jaar uit zien? 
De kans dat het zal gebeuren zoals we nu denken is relatief klein. Immers: van veel van de momenteel gebruikte informatie en communicatie technologie konden vijf jaar geleden zich nog weinig mensen een beeld vormen.
    3. 3. • Inleiding – Hoe zit het met de menselijke Taal en Spraak? – Wat is Taal- en Spraaktechnologie (TST)? • Werkende applicaties – Klassieke spraakherkenning – Geavanceerde spraakherkenning • (Nabije) toekomst – Technisch/wetenschappelijke ontwikkelingen
    4. 4. • De ontwikkeling van de menselijke taal (of spraak) is waarschijnlijk 100.000 jaar geleden begonnen. • Daar vóór hadden de menselijke kaak, de mond en de larynx de verkeerde vorm om woorden te vormen. Iets dat we nu nog bij de apen zien.
    5. 5. • Het pictografische schrift (3300 AD Sumer, Mesopotamië) is voor zover bekend, de oudste geschreven taal. -3300 schrift -10.000 landbouw -100.000 spraak NU
    6. 6. Communicatie Geur LichaamstaalGeluiden Taal (abstract) Spraak Schrift Dieren Mensen Taal zit in het DNA van de mens
    7. 7. TAAL- & SPRAAKTECHNOLOGIE Hoe werkt het en wat kun je ermee?
    8. 8. TST Spraakherkenning Emotiedetectie Spraaksynthese Sprekerverificatie Luisteren Spreken WAT WIEHOE
    9. 9. SPRAAKHERKENNING Omzetten van geluid( =spraak) in tekst
    10. 10. Wat zegt U? Wat bedoelt U? /A/ /p/ /@/ /l/ /A/ /p/ /@/ /l/ /t/ /j/ /@/ appel appeltje
    11. 11. Ik eet een appel Ik gebruik een appel Het gebouw waarin appel huist Ik koop een echte appel Een appel is mij te modern
    12. 12. Spraakherkenning (ook bij mensen) werkt door de voorspelbaarheid. Hoe hoger die is, hoe beter de herkenning. Voorspelbaarheid hangt af van verschillende zaken: Kennis van de taal Kennis over het gespreksonderwerp
    13. 13. Kennis van taal
    14. 14. herkennen genereren begrijpen 1950-2000 2000 - nu
    15. 15. TAAL- & SPRAAKTECHNOLOGIE WORDT HET AL GEBRUIKT? Werkende en bijna werkende TST-toepassingen
    16. 16. Taal- en Spraaktechnologie
    17. 17. • Desktop – Dictation – Handsfree Command&Control – Warehouse applications
    18. 18. Buchenwald H.M. Koningin Wilhelmina Tweede feministische golf Herinneringen aan Indonesië WFH Joods Historisch Veteranen Instituut
    19. 19. TST IN KLANTCONTACT CENTERS In telefoongesprekken
    20. 20. TST bij Organisaties/Bedrijven Self Service Assisted Service Simpel: Slotfilling Management Service Postcode-huisnr Aankomst/vertrek Doorverbinden Advanced: OSH How May I Help You? Human finalisation Human interaction Alles herkennen wat gezegd werd Topic spotting Topic clustering Searching Emotion detection Etc.
    21. 21. EENVOUDIG SPRAAKHERKENNING Slotfilling Grammars Robuust en goedkoop
    22. 22. ‘’ Mijn postcode is 7521 PT ’’
    23. 23. Service niveau op 0900-8844 is bepalend voor het eindoordeel 0900-88448844 De Politie over spraakherkenning bij 0900-8844: •Een concept dat schittert in zijn eenvoud •Een verrassend snelle implementatie •Een uitkomst die direct al een groot succes is •Een besparing die oploopt tot acht ton op jaarbasis •Een mooi succes in tijden waarin we het geld goed kunnen gebruiken (aldus korpschef politie - Intake en Noodhulp) •De druk op de centrale van het KLPD is daarmee aanzienlijk – ik zou bijna zeggen: rigoureus – verminderd.
    24. 24. OPENVRAAG SPRAAKHERKENNING Natuurlijke taal Vrijheid in antwoorden Zeer flexible Parsing nodig
    25. 25. • Waarmee kan ik u helpen? • Ik wil graag weten of mijn pensioengeld naar mijn rekening wordt overgemaakt voor einde van het jaar? Openvraag spraakherkenning Eind-van-het-Jaar Pensioengeld Overgemaakt Rekening Geef de groep met vragen die hier het meest op lijkt Geef het antwoord dat bij deze groep hoort
    26. 26. QA1 QA2 QA3 … … QAN QA 12 AQ3 QA9 QA8 QA6 QA2 QA10 QA5 QA4 mens Extra vraag
    27. 27. 053 850 80 35 WELKOM BIJ DE GEMEENTE zegt u het maar In de Open vraag spraakherkenning DEMO worden alle vragen waarvoor burgers bellen naar de gemeente herkend en naar de juiste afdeling worden doorverbonden. Denkt u daarbij aan onderstaande onderwerpen: • Adres- en contactgegevens • Afvalstoffen • Bestemmingsplan • Gemeentelijke belastingen • Hondenbelasting • Afvalstoffenheffing • Rioolheffing • Paspoorten • Rijbewijzen • Identiteitskaarten • Melding openbare ruimte • Openingstijden • Persoonsadministratie • Bouwvergunningen • Parkeervergunningen • Kapvergunningen • Koopzondagen • WMO • WOZ • Inkomen en bijstand • Ongediertebestrijding • Schuldhulpverlening • Verkiezingen • Woonruimte
    28. 28. DE OVSH MATRIX INFORMATIE Koopzondag Openingstijden Rijbewijzen Identiteitskaarten Openingstijden Persoonsadministratie Bouwvergunningen Parkeervergunningen Kapvergunningen Hondenbelasting Afvalstoffenheffing Rioolheffing Koopzondagen WOZ Inkomen en bijstand Ongediertebestrijding Schuldhulpverlening Verkiezingen Paspoorten Woonruimte VERGUNNINGEN Bouw Kap Parkeer SELFSERVICE Informatie INTERNE SKILL 1 Vergunningen INTERNE SKILL 2 Parkeerbeheer BELASTINGEN gemeentelijk EXTERNE SKILL Belastingen OVERIG INTERNE SKILL 99 OVERIG ID Paspoort Rijbewijs INTERNE SKILL 3 ID aanvragen IVR 1 IVR 2 IVR 3
    29. 29. Self service <-> Assistentie Vraag Herkenning Dialoog Analyse Self Service Stuur info naar geschikte medewerker Schakel gesprek door naar medewerker Wat nu?
    30. 30. SPRAAKANALYSE Meeluisteren Alles herkennen Analyse van de herkenningsresultaten
    31. 31. Ik heb een vraag over mijn studie financiering? Telefonie netwerk Contact center Centrale ACD Voice Recorder 1 2 U spreekt met OCW DUO waarmee kan ik u helpen? Datum en tijd CLI nummer vd beller DDI nummer gebeld IVR Keuzes WACHT tijd Agent tijd Inhoud TEXT ‘Emotie’ Spraak Analyse DB
    32. 32. EMOTIEDETECTIE
    33. 33. • Voer een natuurlijke conversatie met een mensachtige “agent” • Doe dat affectief en sociaal-intelligent – Herken de emotionele staat – Pas het gedrag daar op aan Conversational agents/robots
    34. 34. Detection: via low-level acoustic features F0 intensity MFCC phoneme syllable word sentence LEVELS Emotion X
    35. 35. Detection: via `mid-level’ behaviors Emotion X
    36. 36. Units of analysis F0 intensity MFCC phoneme syllable word sentence NVV BC LEVELS
    37. 37. TOEKOMSTIGE ONTWIKKELINGEN
    38. 38. Contact met de Gemeente
    39. 39. Het moet makkelijk zijn Omnichannel Webchat wordt groter dan SM Smartphones veranderen gedrag burgers Verwacht niveau CC gaat omhoog CC gaat de cloud in CC-agents zijn niet meer kantoor- gebonden Central burger- repository met alle contact-info Service in ‘n app CC worden transparant, je ziet je info, je kiest je agent Avatars gaan een grotere rol spelen Iedereen wordt een expert en kan betrokken worden Spraak-analyse zal de agents helpen Biometrie helpt identificatie/ verificatie
    40. 40. • It’s not speech Recognition • It’s not searching • It’s Artificial Intelligence
    41. 41. Begrijpen van Taal De slang sproeit water op de dure das van mijn vader die over de ezel hangt met de mooie tekening van een paard >77.000 betekenissen
    42. 42. Herkennen van Emotie De computer slaagt er steeds beter in om de emotie van mensen te “lezen”.
    43. 43. Geheel natuurlijke Mens-Machine Interactie Gesproken en visueel overdraagbare informatie Band mens-avatar
    44. 44. VRAGEN? Einde, klaar, finito, ready, fin, ende

    ×