京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
金融呼叫中心的大数据分析
大数据所带来的社会变革已经深入到了人们生活的各个方面:日常的出行、购物、运动、理财,人的行为随时在增加新的数据;政府、企业也在以更积极的态度管理和使用数据,数据在许多行业都已成为企业最重要的资产之一。呼叫中心,作为大数据的一个入口,大数据的智能分析自然是重口这重。
而金融业,作为呼叫中心的权重行业,地位显而易见。同时,金融行业也是最注重数据保全和数据价值挖掘的行业,尤其是银行,可以说已经成为除政府、电信运营商之外,最大的数据财富拥有者。相对于交易记录等传统数据而言,在网页浏览、APP应用、电话交互、现场业务办理中,所产生的形式各异、规模庞大的网页、文本、语音、视频等数据中,更多地包含了从交易数据中不那么容易获得的偏好、情感、期望等信息。对这些数据展开深入应用和分析,将会产生巨大的商业价值。
随着云计算业务的深入开展,机构客户对基础设施使用方式的变化与应用形态、数据形态的变化息息相关。因为相对于比较传统的金融行业IT应用系统而言,大数据业务的开展,是全新的技术与全新的业务内容的结合,既需要熟悉信息技术、了解客户业务、关注用户体验,更需要和客户的业务团队能够无缝地交流、交互,把方法论和业务实践结合在一起,做到对客户需求的有效洞察。金融呼叫中心在数据保全程度高、服务过程的可回溯性强、服务质量评价和运营绩效可验证性等方面远远优于电信、制造、互联网等呼叫中心密集行业,因此成为是开展大数据业务实践的最佳阵地。
目前,国内已经有一批企业在思索呼叫中心云计算化的研究,相比较传统的托管型呼叫中心,目前基于视频、语音、呼叫中心智能大数据分析的平台化产品及服务发展已得到很大的发展。如中金数据的智能语音云产品、容联易通的云通讯平台、或者是中铁广通的云呼叫中心平台,除了提供呼叫中心本身的功能外,大数据的的分析与应用更是得到了更多的诠释。
上述各企业的平台产品虽然各自名字不同,叫法各异,但作为大数据处理平台,一般就是以实现语音数据价值挖掘为目的,综合利用云计算、语音分析、大数据处理、文本分析技术,面向呼叫中心提供语音数据存储、处理、分析服务的综合解决方案。
而在金融业客服中心的应用上,一般可以通过高效透视海量语音文件的微观特征,大幅提高质检效率;深入到通话内容挖掘海量通话过程的宏观特征,为服务流程改善、营销效果改善提供支撑。而且还能优化智能语音云的实时业务响应能力来支撑金融呼叫中心的各种智能交互需求。
互联网和移动互联网的发展本质是促成了不见面的交易和远处的共生,同时也给呼叫中心带来了更旺盛的生命力,呼叫中心正在面临新技术驱动下的大幅变革,如多媒体融合通信方式的采用等,但无论形态如何变化,其本质都离不开语言和文字的交互,金融呼叫中心的大数据分析将是一块巨大的蛋糕。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08