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從錄音轉向挖掘錄音——訪Autonomy中國區(qū)總裁伍昕

曹劍雷偉艷 2008/01/18

伍昕檔案： 　　呼叫中心從來不缺少智能化的動力，向來只缺少更智能的技術和手段。我們通過已有的錄音設備和技術，每天把成千上萬的通話記錄保存了下來，經年累月的積累，錄音已成為巨大價值的蘊藏之地，比如，根據錄音對客戶主要問題進行匯總分析；根據錄音中座席代表存在的問題，做出更具針對性的員工培訓計劃，訓練出更智能的知識庫等等。盡管錄音是三萬英尺之下的財富，但我們仍然可以把其發(fā)掘出來，因為我們的技術手段已初步具備。所以我們應該轉變觀念，從錄音轉向挖掘錄音…… 　　記者：我們知道etalk是呼叫中心技術及軟件供應商，是Autonomy公司的一個分部，但是目前在中國，了解Autonomy公司以及etalk公司的人似乎還不是很多，您能給我們介紹一下這兩個公司的背景，以及它們之間的關系嗎？　　伍昕：好的。說到Autonomy公司，我們必須先從Autonomy公司的CEO——邁可•林奇（Mike Lynch）先生說起。邁可•林奇1991年畢業(yè)于劍橋大學，主修神經網絡。他受模式識別所用的概率算法的啟發(fā)，創(chuàng)立了Neurodynamics公司，以概率論中的貝葉斯公式和香農的信息論作為其技術的理論基礎，開發(fā)出文本挖掘產品。在林奇看來，按照香農的信息論，文檔中除有效概念外，還有大量的冗余信息。1996年，這種技術被正式應用于文字處理。1998年，Autonomy公司看中林奇的技術，以400萬美元并購了林奇的公司，林奇也成為Autonomy公司的CEO。Autonomy最核心的產品是Concept Agents，在經過訓練以后，它能自動地從文本中抽取概念。通俗一些說，這種技術實際是模式匹配技術，可以在眾多不同的事物中找到相似的地方。所以Autonomy公司一直倡導的是概念化的電腦運算。現在大家所看到相關報表等都是數字信息，同時，我們還會使用到大量非數字化的信息，比如說錄音，其間的信息很難用數字去描述。而Autonomy主要關注的就是怎樣運用這種非數字性的、概念化的信息。也就是說，難以用數字去描述的信息就是我們的工作對象。Autonomy在這個領域基本上是處于壟斷地位。以前最大的競爭對手Verity，在06年已被我們收購了?，F在Autonomy在倫敦上市的市值大約是在50億規(guī)模左右。在全球我們有17000家用戶。　　etalk是在美國成立的一家呼叫中心軟件提供商。它的主要業(yè)務是為呼叫中心提供錄音、后臺信息的管理等技術和方案。我們可以這樣理解：Autonomy是一個軟件平臺，etalk提供的是呼叫中心具體的應用軟件。2005年底，Autonomy收購了etalk。所以etalk和Autonomy的結合就組成了呼叫中心最完整的一個解決方案。Autonomy對呼叫中心的關注點跟一般意義上的呼叫中心廠商不一樣。很多呼叫中心解決方案主要是注重錄音以及這些相關信息的存貯，但Autonomy更關注對這些信息的有效的管理和使用。　　記者：我知道對于數字化的信息進行調用與整理是很復雜的事情，比如一個電視臺會有很多影音資料，對他們進行分類管理和調用時，是不是會用到您所談到的技術手段呢？　　伍昕：是的。比如中央電視臺是我們很好的一個客戶，他們網站www.cctv.com的視屏搜索就是采用我們的技術。實際上視頻的搜索就是根據要求調取影音材料，這涉及的就是非數字化信息的管理和使用。　　記者：您能具體談談，這種技術解決方案對呼叫中心的價值嗎？　　伍昕：現在很多呼叫中心面臨的一個重要挑戰(zhàn)是信息量特別多，在使用已經積累的信息的過程中，很難準確定位到自己需要的信息。　　呼叫中心是客戶了解公司的一扇窗，公司可以投入很多的資金對呼叫中心進行改善，比如可以增加員工工資，聘用水平很高的技術人員，但是關鍵問題是呼叫中心只是一個成本中心，它不直接產生利潤，但是又不能棄之不顧，因為現在很大程度上，公司與公司之間的競爭就是通過這種方式進行的。所以很多呼叫中心在尋找以更低成本來滿足業(yè)務需求，比如大量使用電子郵件或者即時在線溝通的方式，以降低電話成本。　　如果我們能夠使用一種方式，能夠從自動化的層面上去降低呼叫中心的運營成本，減少沒有必要的投入，這樣成本就會大大的降低。其實我們所做的就是這樣一種工作，我們的核心就是對已有的信息進行分析，比如說智能知識庫的建立。對于用戶的問題，座席代表可以將其一字不差的輸入進系統當中，也可以通過語音識別的方式把信息輸入系統，相關的信息答案就可以顯示出來，準確度非常高。　　記者：這與關鍵字搜索有什么區(qū)別？　　伍昕：有根本性的區(qū)別。呼叫中心客戶的問題是千奇百怪的，要求用戶或者座席代表使用關鍵詞，以匹配智能數據庫的搜索特征去尋找答案不是很現實。而如果將客戶的描述填入系統，一些相關的信息或者輔助手段就會很快的顯示出來，這就是核心價值所在。　　說到我們的產品為客戶提供的價值，除了利用先進技術降低運營成本，除了提供一般廠商能夠提供的錄音等功能以外，還有就是關注呼叫中心的管理問題。作為一個呼叫中心管理者，要對幾百個甚至更多的呼叫中心員工進行績效考核是相當復雜的，雖然現在也能通過一些考核手段實現，但是效果并不是太理想。我們認為呼叫中心管理人員應該真正意識到呼叫中心是一個信息中心，公司可以通過這些信息的反饋了解目前存在的一些問題。我們可以提供對這些信息的總結、歸納和分類。比如說，智能平臺可以對所有的信息進行閱讀，然后自動對其進行分類，并且可以按照不同的時間進行設置。即使是錄音，通過語音識別以后，也是可以做到。這種語音識別是實時的，文字與語音可以同步進行。　　今年初，我們發(fā)布了etalk呼叫中心軟件新版本，軟件提供了多語言情緒分析功能。Qfiniti瀏覽器，作為etalk呼叫中心套件的一部分，能夠了解呼叫中心座席代表以及來電客戶的態(tài)度和情緒。etalk呼叫處理軟件合并了傳統的搜索、分類和語言分析技術（包含非語言相關如客戶互動期間的情緒探測等）。而且，我們的軟件是一個支持大多數歐洲語言的多語言系統。它還提供先進的搜索和語言分析功能，例如鏈搜索、自動分詞、呼叫分類集群、自動分類和查詢導引。　　記者：能否從技術的角度上談談，怎樣解決用戶對海量的錄音資料的處理？　　伍昕：其實呼叫中心最大的挑戰(zhàn)就是處理海量的錄音資料，能有效的利用搜集的數據。這是一個需要捕捉，結構化分析，并執(zhí)行的過程。在這個過程中，最難的部分是分析和重新構建數據。　　這也正是etalk利用Autonomy 的技術核心Idol的強大力量來解決了的問題。　　記者：Autonomy產品的技術開發(fā)是在國外進行的，可能融合了國外的文化和使用習慣，在進入中國后會不會面臨本土化的問題？　　伍昕：Autonomy在開發(fā)的初始就是基于多語言的，進入新市場的本土化問題在Autonomy平臺上是不存在的。我們不管語言是中文的還是英文的，使用的數學模型都是一樣的，后臺匹配的模型也是一樣的。唯一跟語言相關的就是語音識別模塊，我們有獨立的中文語音識別模塊，這是Autonomy獨立自主研發(fā)的。對于文字的匹配和建立智能呼叫中心后臺系統，Autonomy本身就具備這樣的能力。　　對于用戶的使用習慣，我們在本地有一個研究院去專門研究，可能會對界面進行一些調整，但這不會涉及到核心的東西。　　記者：Autonomy在中國的商業(yè)模式是什么？能透露一下中長期的發(fā)展戰(zhàn)略嗎？　　伍昕：Autonomy全球的商業(yè)模式就是我們不直接接觸具體呼叫中心客戶，我們只提供一個技術平臺，涉及到具體的市場推廣和運用都是跟我們合作伙伴一起進行的。我們針對每一個客戶都有具體的產品，并且會根據客戶不同的要求進行調整。在中國，我們拓展的方式也是完全一樣的，就是跟合作伙伴一起開展工作。比如說跟ESOON，他們在呼叫中心方面很有經驗。我們的合作思路也是十分清晰，即我們負責提供技術支持和工具培訓等，而它們則把這樣一種服務集中提供給用戶。我們的合作伙伴有很多，除了ESOON，我們還有跟神碼、東軟、中軟等多家公司進行了合作。　　以前，我們更多地專注于Autonomy市場，對etalk呼叫中心市場沒有投入足夠的重視，這主要是幾個原因造成的：首先，市場上沒有足夠的這樣需求；其次，呼叫中心技術也剛發(fā)展到這一階段，必須是有錄音設備的情況下才可以進行探討；再者，本身這是一個很難的技術，需要核心技術的研發(fā)。我想強調的一點，呼叫中心語音錄制的并不能解決任何問題，關鍵是錄制了以后，掌握了這種信息之后，要能夠對其進行再利用，這才是對待呼叫中心數據的正確態(tài)度。我相信，我們的這套解決方案，對大型的呼叫中心還是很有吸引力的，今后我們將著重發(fā)展這塊業(yè)務。

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