”语音数据是未经过滤的第一手市场资料，影响成单的全部因素也都在里面。谁能挖掘利用，谁就首先走向了通往销售增长的路。”

近年来，随着语音识别、自然语音处理、大数据分析等技术发展，作为企业数字化流程中不可或缺的语音数据开始被企业重视起来。作为依赖呼叫中心和销售沟通进行业务拓展和服务的保险行业，自身系统拥有大量语音数据。

如何将这些非结构化的数据变成可分析挖掘的结构化数据；如何精准的识别客户的意图，实现深度的客户洞察；如何快速掌握业务过程中的问题和机会等这些问题影响着语音大数据分析技术在保险行业的成功应用。

1、语音大数据商业价值

语音大数据是在企业经营活动中产生的个人与企业通过语音交互所产生的音频信息资源，广泛存在于金融、保险、地产&房产、互联网等售前、售后系统或服务场景中。如客户服务系统、CRM、现场面销沟通、移动通话、呼叫中心。

尤其在销售、客户经营和服务环节，沟通数据价值巨大，这个部分的缺失在很大程度上影响了企业数字化的完整进程。

这些语音数据中包含着客户需求、投诉、满意度、建议、竞争性情报等大量的有价值的信息，也是评估员工沟通表现、预测成单因素、沉淀销冠话术的信息依据。

2、如何做好语音大数据分析

语音数据作为大数据重要的组成部分，想要最终应用到业务场景中产生价值，一般来说需要解决好这几个方面的技术点。

第一是语音识别技术，主要是通过对音频文件进行文本转写、关键字提取、声纹识别、语音情绪识别，来把一段段的录音进行分轨，区分出沟通双方甚至多方角色的声音归属，并转换成机器可以处理的文字记录。

第二则是运用自然语言处理技术对数据进行处理分析包括：文本分类和聚类、信息检索和过滤、信息抽取、分布式存储等。

第三则是语义理解，通过一系列的语音模型、人工质检标签训练，来对语音内容进行深度的机器学习和理解，给语音内容中体现客户特点和指定质检词的信息打上标签，自动构建可持续更新的客户和销售画像。

第四则是数据分析洞察，通过预测算法、成功因素分析、热点事件发现、关联分析等技术，计算、挖掘不同标签对成单的影响关系。找出哪些话术利于成单、哪些话术是影响成单的危险话术、哪类标签的客户成交率高，并以此指导市场营销和销售培训。

3、语音大数据分析在保险领域应用价值

目前保险行业饱受销售人员流动大、能力水平参差不齐；保险险种多、产品更新频繁，培训成本高且员工学习上手周期长；缺乏从海量名单中筛选目标客户的高效方法；监管趋严，传统质检效率低且不全面，无法满足合规性要求等问题的困扰。

传统的信息化软件，只能帮其解决业务流程数据的流转和效率问题，无法为其解决这些影响业务增长的核心问题。而利用语音大数据分析技术，通过对其呼叫中心、销售过程中产生的记录业务&服务过程真实情况数据的价值挖掘，可从以下几个方面解决其困扰，用AI赋能保险行业销售管理效率和成单率倍增。

过程管控：告别过去的结果管控和“黑盒”管理，“打开沟通过程的‘黑盒'，让沟通看得见”。员工能力情况、影响成单因素、客户需求和异议、交易过程风险……变得一目了然。

全量质检：传统的质检工作由人工抽检完后再根据抽查结果对通话有问题的座席进行专业指导，无法持续性保证服务质量。而通过语音大数据分析挖掘，利用机器+人工相结合的质检模式，可实时获取录音数据，进行预先处理，提升质检效率和应对合规风险效率。

市场&客户洞察：通过对语音内容的分析，可快速提炼出客户喜好、产品反馈、竞品描述、投诉建议等标签内容，自动化客户画像。并得到某个时间段出现频率高的关键词和信息内容有哪些，是哪类标签的客户在提到这些，以此推断出当前不同客户群体所关注的热点问题，帮助进行营销预测和市场风向判断。

通过营销阶段分析，找到销售成功率的关键阶段及原因；通过客户类型分析，刻画不同销售阶段的客户类型及特点；通过拒保原因分析，分析拒保原因及高拒保率险种。并针对不同客户采取针对性的营销和挽回策略。

个性培训：通过大数据分析和话术质检，可自动生成员工的能力画像。可帮企业管理者量化每个销售的表现，除了每天打了多少电话，接待多少客户这些基础数据外，更能探查每个销售话术的问题点在哪里；对产品知识点和话术要点的掌握情况怎么样；普通销售和优秀销售的能力差异点在哪里……这些具体情况。

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