Phân Tích Thị Phần Và Quy Mô Thị Trường Của Phân Tích Lời Nói Châu Âu - Dự Báo Và Xu Hướng Tăng Trưởng (2024 - 2029)

Xu hướng thị trường phân tích giọng nói châu Âu

Ngành BFSI là một trong những yếu tố thúc đẩy thị trường

• Các ngân hàng ngày càng chuyển sang phân tích giọng nói để cải thiện dịch vụ khách hàng, quản lý rủi ro và xác định các vấn đề tuân thủ. Phân tích giọng nói bao gồm việc phân tích các cuộc hội thoại được ghi lại của khách hàng, sử dụng thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy để xác định xu hướng, cảm xúc cũng như các từ khóa hoặc chủ đề thiết yếu. Bằng cách phân tích dữ liệu này, các ngân hàng có thể thu được những hiểu biết có giá trị về nhu cầu và sở thích của khách hàng, đồng thời xác định các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng trở thành vấn đề nghiêm trọng hơn. Một số lợi ích của phân tích giọng nói đối với ngân hàng bao gồm cải thiện sự hài lòng của khách hàng, giảm rủi ro tuân thủ, tối ưu hóa hoạt động và thúc đẩy tăng trưởng doanh thu.
• Một trong những ngành được quản lý chặt chẽ nhất là tài chính. Điều này có thể được quan sát thấy trong các ngành công nghiệp như thu nợ. Thật không may, nhiều tổ chức như vậy không đảm bảo rằng các đại lý của họ tuân thủ cẩn thận các kịch bản của họ để đảm bảo tuân thủ các yêu cầu này và tất cả các cuộc thảo luận đều tôn trọng các quyền hợp pháp của khách hàng. Kết quả là, hàng nghìn vụ kiện theo Đạo luật Thực hành Đòi Nợ Công bằng được đệ trình mỗi năm và các hành vi vi phạm Đạo luật Báo cáo Tín dụng Công bằng đang gia tăng. Ngay cả việc bỏ qua một tương tác không tuân thủ cũng có thể dẫn đến thảm họa. May mắn thay, công cụ phân tích giọng nói có thể giúp tránh được cơn ác mộng pháp lý tiềm ẩn.
• Hơn nữa, phân tích giọng nói có thể xem xét kỹ lưỡng mọi cuộc trò chuyện để đảm bảo rằng mỗi tổng đài viên tuân thủ nghiêm ngặt kịch bản đã được phê duyệt và xác định những tổng đài viên có thể cần đào tạo bổ sung. Hơn nữa, phân tích tập lệnh có thể đảm bảo rằng tất cả các cuộc đàm phán đều tuân thủ các quyền hợp pháp của khách hàng. Nó cũng có thể giúp xác định các nhân viên hoạt động tốt hơn dưới áp lực, cho phép họ được phân bổ những trường hợp khó hơn đồng thời cung cấp tài liệu đào tạo tốt hơn cho các nhân viên khác. Phân tích giọng nói có thể hỗ trợ người thu nợ trong việc cung cấp dịch vụ khách hàng xuất sắc, thu được số tiền chưa thanh toán và tuân thủ tất cả các tiêu chuẩn của ngành.
• Theo Ngân hàng Anh, Tổ chức tài chính tiền tệ (MFI) là tất cả các ngân hàng và hiệp hội xây dựng ở Vương quốc Anh được phép nhận tiền gửi. Tính đến ngày 31 tháng 5 năm 2022, có 357 tổ chức tài chính vi mô đang hoạt động tại Vương quốc Anh, trong đó có 130 tổ chức có trụ sở chính tại Vương quốc Anh (doanh nghiệp mẹ). Một số lượng lớn các viện tài chính như vậy sẽ tạo cơ hội cho những người thực hiện phân tích giọng nói phát triển các giải pháp mới nhằm đáp ứng nhiều nhu cầu khác nhau của BFSI.
• Phân tích giọng nói là một công cụ có thể được sử dụng để đánh giá các cuộc gọi bán hàng và xác định các lĩnh vực có thể cải thiện kỹ thuật bán hàng. Điều này có thể bao gồm việc phân tích những phản đối và trở ngại phổ biến mà nhân viên bán hàng gặp phải cũng như các cơ hội để bán thêm và bán kèm hàng hóa và dịch vụ. Nhìn chung, phân tích giọng nói có thể cung cấp thông tin hữu ích cho các tổ chức FinTech, cho phép họ cải thiện dịch vụ khách hàng, phát hiện gian lận, tuân thủ các yêu cầu pháp lý, tìm hiểu về lĩnh vực này và tăng doanh số bán hàng. Công nghệ này có thể được điều chỉnh theo nhu cầu của tổ chức và liên kết với các hệ thống hiện có.

Vương quốc Anh dự kiến ​​​​sẽ tăng trưởng đáng kể

• Đức đã áp dụng công nghệ phân tích giọng nói trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như đánh giá nguồn gốc của người xin tị nạn, phát hiện các dấu hiệu trầm cảm tinh vi bằng giọng nói tự động, phân tích giọng nói vì sức khỏe và phát triển các giải pháp nhận dạng giọng nói cho tiếng Đức. Các công ty và công ty khởi nghiệp như Ozonetel, OrecX, Observe.AI và i2x đã phát triển phần mềm phân tích giọng nói cho nhiều ứng dụng khác nhau. Ngoài ra, Chủ tịch ZD.B của Trí tuệ nhúng về Chăm sóc Sức khỏe và Hạnh phúc tại Đại học Augsburg đã nghiên cứu khả năng phân tích giọng nói tiên tiến nhất về sức khỏe.
• Phân tích giọng nói có thể là một công cụ có giá trị trong ngành chăm sóc sức khỏe, đặc biệt là để đo lường mức độ căng thẳng của các chuyên gia y tế qua điện thoại. Một ví dụ về phần mềm phân tích giọng nói được sử dụng ở Đức là Observe.AI, sử dụng thông tin hội thoại để phân tích tương tác của khách hàng trên nhiều kênh khác nhau. Phần mềm phân tích giọng nói khác có thể được sử dụng trong ngành chăm sóc sức khỏe bao gồm Nuance, phần mềm cung cấp AI đàm thoại cho các ứng dụng chăm sóc sức khỏe và dịch vụ khách hàng. Điều đáng chú ý là phân tích giọng nói trong ngành chăm sóc sức khỏe có thể phải tuân theo các yêu cầu tuân thủ quy định.
• Để cung cấp dịch vụ tốt hơn cho khách hàng, những người chơi trên thị trường đang hợp tác. Ví dụ vào tháng 2 năm 2023, StageZero đã công bố mối quan hệ hợp tác mới với Autolabs của Đức. Autolabs của Đức phát triển hệ thống hỗ trợ giọng nói ô tô tiên tiến ở Berlin dành cho các tài xế, người vận chuyển và đội giao hàng chuyên nghiệp. StageZero sử dụng công nghệ độc quyền của chúng tôi để cung cấp dữ liệu đào tạo nhận dạng giọng nói Autolabs của Đức cho dự án này. Thông tin này sau đó được sử dụng trong máy học để hỗ trợ hệ thống AI của họ. Sự hợp tác của công ty với StageZero có ý nghĩa quan trọng trong việc cung cấp kho văn bản phát ngôn chất lượng cao để đào tạo các mô hình ngữ nghĩa và ngôn ngữ độc quyền.
• Hơn nữa, Zoom Video Communications gần đây đã công bố việc mua lại Giải pháp Công nghệ Thông tin Karlsruhe (KITES), một công ty dịch máy của Đức. Zoom thông báo rằng nhóm gồm 12 nhà khoa học nghiên cứu của KITES sẽ hỗ trợ nhóm kỹ thuật của Zoom phát triển khả năng dịch thuật cho người dùng Zoom. KITES là một trong những thương vụ mua lại đầu tiên của Zoom kể từ đợt bán cổ phiếu trị giá 1,75 tỷ USD vào đầu năm nay. Nền tảng KITES ban đầu nhằm mục đích tạo điều kiện thuận lợi cho cuộc thảo luận giữa các nhóm học thuật đa quốc gia, nhưng sau đó nó đã phát triển thành một khung dịch thuật dựa trên AI có mục đích chung.
• Doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) sử dụng phân tích giọng nói để hiểu rõ hơn về tương tác của khách hàng và lợi thế cạnh tranh. Bằng cách phân tích các cuộc trò chuyện được ghi lại giữa khách hàng và đại lý hoặc đại diện, các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể thu thập thông tin có giá trị về sở thích của khách hàng, điểm khó khăn và mô hình hành vi. Chẳng hạn, theo Ủy ban Châu Âu, ở Đức vào năm 2022, có khoảng 2,6 triệu Doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME). Phần lớn các doanh nghiệp này đều có quy mô siêu nhỏ, sử dụng tới 9 nhân viên. Tổng số doanh nghiệp nhỏ sử dụng từ 10 đến 49 người là khoảng 363.462, trong khi các doanh nghiệp vừa sử dụng từ 50 đến 249 công nhân là khoảng 55.518. Số lượng doanh nghiệp vừa và nhỏ như vậy sẽ tạo cơ hội cho thị trường được nghiên cứu phát triển.