从录音转向挖掘录音——访Autonomy中国区总裁伍昕-巨人网络通讯

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从录音转向挖掘录音——访Autonomy中国区总裁伍昕

曹剑雷伟艳 2008/01/18

伍昕档案： 　　呼叫中心从来不缺少智能化的动力，向来只缺少更智能的技术和手段。我们通过已有的录音设备和技术，每天把成千上万的通话记录保存了下来，经年累月的积累，录音已成为巨大价值的蕴藏之地，比如，根据录音对客户主要问题进行汇总分析；根据录音中座席代表存在的问题，做出更具针对性的员工培训计划，训练出更智能的知识库等等。尽管录音是三万英尺之下的财富，但我们仍然可以把其发掘出来，因为我们的技术手段已初步具备。所以我们应该转变观念，从录音转向挖掘录音…… 　　记者：我们知道etalk是呼叫中心技术及软件供应商，是Autonomy公司的一个分部，但是目前在中国，了解Autonomy公司以及etalk公司的人似乎还不是很多，您能给我们介绍一下这两个公司的背景，以及它们之间的关系吗？　　伍昕：好的。说到Autonomy公司，我们必须先从Autonomy公司的CEO——迈可•林奇（Mike Lynch）先生说起。迈可•林奇1991年毕业于剑桥大学，主修神经网络。他受模式识别所用的概率算法的启发，创立了Neurodynamics公司，以概率论中的贝叶斯公式和香农的信息论作为其技术的理论基础，开发出文本挖掘产品。在林奇看来，按照香农的信息论，文档中除有效概念外，还有大量的冗余信息。1996年，这种技术被正式应用于文字处理。1998年，Autonomy公司看中林奇的技术，以400万美元并购了林奇的公司，林奇也成为Autonomy公司的CEO。Autonomy最核心的产品是Concept Agents，在经过训练以后，它能自动地从文本中抽取概念。通俗一些说，这种技术实际是模式匹配技术，可以在众多不同的事物中找到相似的地方。所以Autonomy公司一直倡导的是概念化的电脑运算。现在大家所看到相关报表等都是数字信息，同时，我们还会使用到大量非数字化的信息，比如说录音，其间的信息很难用数字去描述。而Autonomy主要关注的就是怎样运用这种非数字性的、概念化的信息。也就是说，难以用数字去描述的信息就是我们的工作对象。Autonomy在这个领域基本上是处于垄断地位。以前最大的竞争对手Verity，在06年已被我们收购了。现在Autonomy在伦敦上市的市值大约是在50亿规模左右。在全球我们有17000家用户。　　etalk是在美国成立的一家呼叫中心软件提供商。它的主要业务是为呼叫中心提供录音、后台信息的管理等技术和方案。我们可以这样理解：Autonomy是一个软件平台，etalk提供的是呼叫中心具体的应用软件。2005年底，Autonomy收购了etalk。所以etalk和Autonomy的结合就组成了呼叫中心最完整的一个解决方案。Autonomy对呼叫中心的关注点跟一般意义上的呼叫中心厂商不一样。很多呼叫中心解决方案主要是注重录音以及这些相关信息的存贮，但Autonomy更关注对这些信息的有效的管理和使用。　　记者：我知道对于数字化的信息进行调用与整理是很复杂的事情，比如一个电视台会有很多影音资料，对他们进行分类管理和调用时，是不是会用到您所谈到的技术手段呢？　　伍昕：是的。比如中央电视台是我们很好的一个客户，他们网站www.cctv.com的视屏搜索就是采用我们的技术。实际上视频的搜索就是根据要求调取影音材料，这涉及的就是非数字化信息的管理和使用。　　记者：您能具体谈谈，这种技术解决方案对呼叫中心的价值吗？　　伍昕：现在很多呼叫中心面临的一个重要挑战是信息量特别多，在使用已经积累的信息的过程中，很难准确定位到自己需要的信息。　　呼叫中心是客户了解公司的一扇窗，公司可以投入很多的资金对呼叫中心进行改善，比如可以增加员工工资，聘用水平很高的技术人员，但是关键问题是呼叫中心只是一个成本中心，它不直接产生利润，但是又不能弃之不顾，因为现在很大程度上，公司与公司之间的竞争就是通过这种方式进行的。所以很多呼叫中心在寻找以更低成本来满足业务需求，比如大量使用电子邮件或者即时在线沟通的方式，以降低电话成本。　　如果我们能够使用一种方式，能够从自动化的层面上去降低呼叫中心的运营成本，减少没有必要的投入，这样成本就会大大的降低。其实我们所做的就是这样一种工作，我们的核心就是对已有的信息进行分析，比如说智能知识库的建立。对于用户的问题，座席代表可以将其一字不差的输入进系统当中，也可以通过语音识别的方式把信息输入系统，相关的信息答案就可以显示出来，准确度非常高。　　记者：这与关键字搜索有什么区别？　　伍昕：有根本性的区别。呼叫中心客户的问题是千奇百怪的，要求用户或者座席代表使用关键词，以匹配智能数据库的搜索特征去寻找答案不是很现实。而如果将客户的描述填入系统，一些相关的信息或者辅助手段就会很快的显示出来，这就是核心价值所在。　　说到我们的产品为客户提供的价值，除了利用先进技术降低运营成本，除了提供一般厂商能够提供的录音等功能以外，还有就是关注呼叫中心的管理问题。作为一个呼叫中心管理者，要对几百个甚至更多的呼叫中心员工进行绩效考核是相当复杂的，虽然现在也能通过一些考核手段实现，但是效果并不是太理想。我们认为呼叫中心管理人员应该真正意识到呼叫中心是一个信息中心，公司可以通过这些信息的反馈了解目前存在的一些问题。我们可以提供对这些信息的总结、归纳和分类。比如说，智能平台可以对所有的信息进行阅读，然后自动对其进行分类，并且可以按照不同的时间进行设置。即使是录音，通过语音识别以后，也是可以做到。这种语音识别是实时的，文字与语音可以同步进行。　　今年初，我们发布了etalk呼叫中心软件新版本，软件提供了多语言情绪分析功能。Qfiniti浏览器，作为etalk呼叫中心套件的一部分，能够了解呼叫中心座席代表以及来电客户的态度和情绪。etalk呼叫处理软件合并了传统的搜索、分类和语言分析技术（包含非语言相关如客户互动期间的情绪探测等）。而且，我们的软件是一个支持大多数欧洲语言的多语言系统。它还提供先进的搜索和语言分析功能，例如链搜索、自动分词、呼叫分类集群、自动分类和查询导引。　　记者：能否从技术的角度上谈谈，怎样解决用户对海量的录音资料的处理？　　伍昕：其实呼叫中心最大的挑战就是处理海量的录音资料，能有效的利用搜集的数据。这是一个需要捕捉，结构化分析，并执行的过程。在这个过程中，最难的部分是分析和重新构建数据。　　这也正是etalk利用Autonomy 的技术核心Idol的强大力量来解决了的问题。　　记者：Autonomy产品的技术开发是在国外进行的，可能融合了国外的文化和使用习惯，在进入中国后会不会面临本土化的问题？　　伍昕：Autonomy在开发的初始就是基于多语言的，进入新市场的本土化问题在Autonomy平台上是不存在的。我们不管语言是中文的还是英文的，使用的数学模型都是一样的，后台匹配的模型也是一样的。唯一跟语言相关的就是语音识别模块，我们有独立的中文语音识别模块，这是Autonomy独立自主研发的。对于文字的匹配和建立智能呼叫中心后台系统，Autonomy本身就具备这样的能力。　　对于用户的使用习惯，我们在本地有一个研究院去专门研究，可能会对界面进行一些调整，但这不会涉及到核心的东西。　　记者：Autonomy在中国的商业模式是什么？能透露一下中长期的发展战略吗？　　伍昕：Autonomy全球的商业模式就是我们不直接接触具体呼叫中心客户，我们只提供一个技术平台，涉及到具体的市场推广和运用都是跟我们合作伙伴一起进行的。我们针对每一个客户都有具体的产品，并且会根据客户不同的要求进行调整。在中国，我们拓展的方式也是完全一样的，就是跟合作伙伴一起开展工作。比如说跟ESOON，他们在呼叫中心方面很有经验。我们的合作思路也是十分清晰，即我们负责提供技术支持和工具培训等，而它们则把这样一种服务集中提供给用户。我们的合作伙伴有很多，除了ESOON，我们还有跟神码、东软、中软等多家公司进行了合作。　　以前，我们更多地专注于Autonomy市场，对etalk呼叫中心市场没有投入足够的重视，这主要是几个原因造成的：首先，市场上没有足够的这样需求；其次，呼叫中心技术也刚发展到这一阶段，必须是有录音设备的情况下才可以进行探讨；再者，本身这是一个很难的技术，需要核心技术的研发。我想强调的一点，呼叫中心语音录制的并不能解决任何问题，关键是录制了以后，掌握了这种信息之后，要能够对其进行再利用，这才是对待呼叫中心数据的正确态度。我相信，我们的这套解决方案，对大型的呼叫中心还是很有吸引力的，今后我们将着重发展这块业务。

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