更智能的对话,更满意的客户

Assisto Technologies 的 iAssist 与 watsonx.ai 整合,用于简化呼叫分析并提高客户满意度

在办公桌前使用电脑工作的人
从多语言客户电话中获取洞察

人们在日常对话中常常混用英语和地方语言,尤其是在印度等国家或地区,Assisto Technologies 则发现了优化此类自然客户交互体验的机遇。该公司构思了一项 AI 驱动的语音解决方案,以便及时跟进海量多语言交互行为,同时分析每次对话背后的情感和情绪。

要将这一愿景变为现实,Assisto 需要超越客户支持的传统模式,采用一种能够规模化转录、解释和分析混合代码语音的解决方案。其目标是帮助企业获得实时洞察分析,提供更个性化的体验,并跨每个基于语音的接触点支持更智能的数据驱动参与。

60% – 70% 减少人工转录时间 最高 50% 通过智能自动化节省成本 20% – 30% 客户满意分数提升 15% – 20% 提高用户留存和参与度
我们与 IBM 合作,将我们在会话式 AI 方面的领域专业知识与他们的基础模型和分析技术相结合。这最终得到了一个更像人类的语音机器人,可以理解多种语言并做出反应。
Sakshi Jain 销售总监 Assisto Technologies Pvt. Ltd.
将洞察分析转化为可扩展的解决方案

为了实现这些目标,Asisto 和 IBM 合作将 IBM watsonx.ai 以及由 Assisto 进行微调的 IBM® Granite 大语言模型 (LLM) 整合至 Assisto 的会话式 AI 平台 iAssist。Assisto 和 IBM 共同设计了一款拟人化语音机器人,可理解并响应多种语言的复杂、混合代码输入。

Assisto 的内部自动语音识别 (ASR) 和文本转语音 (TTS) 系统可以准确转录并生成多语言语音输出。watsonx.ai 支持实时情感和情绪检测,经过微调的 Granite LLM 则可提高混合代码交互中的响应质量。iAssist 平台还能自动生成简洁的通话摘要,并支持高级文本分析以实现上下文理解。

为了进一步增强客户支持团队的能力,该公司采用基于 IBM® Cognos Analytics 构建的分析仪表板将问题趋势、情感模式和代理绩效等洞察分析汇总至易于使用的统一界面。

这种全面的方法使 Assisto 能够利用 AI 的力量将非结构化音频数据转换为有价值的商业情报。

IBM watsonx、Granite LLM 与 Assisto 的语音 AI 平台相结合,为解决代码混合语言挑战提供了一种实用方法。此次合作可帮助组织实现更具包容性、情绪意识力更强且更高效的客户交互。
Yukti Punjabi 生态系统总监 IBM 印度和南亚子公司
利用 AI 提升客户体验

Assisto 和 IBM 之间的合作显著提升了客户满意度和参与度。增强型 iAssist 平台有助于简化运营,同时实现更有意义的客户交互。主要成果包括:

  • 人工转录时间减少 60% – 70%
  • 通过智能自动化节省高达 50% 的成本
  • 客户满意度得分提高 20% – 30%
  • 客户保留率和参与度提高 15% 至 20%

这些成果确保银行、电信、保险和零售等领域的企业能够更有效地响应多语言客户需求,同时提供更具个性化与情感智能的客户服务。借助触手可及的实时洞察分析,客户支持团队能够更快做出决策并提升每一次交互的质量。

升级版解决方案现已全球上市,覆盖包括美国、欧洲及亚太地区在内的所有市场。Assisto 计划进一步增强其 AI 语音平台,通过支持更多地区语言并扩展情感语境识别功能,帮助企业提供更直观、更具包容性的客户体验。

Assisto AI 徽标
关于 Assisto Technologies

Assisto Technologies 是一家深耕 AI 的深度科技企业,专注于为国防、政府和企业部门提供多语言通信智能驱动语音、语音机器人、OCR 和翻译解决方案。

该公司成立于 2021 年,旗舰产品 iAssist 是一个统一的 NLP 栈,提供多语言通信智能,旨在提高用户参与和运营效率。Assisto 拥有一支规模虽小但聪慧且极具创新精神的团队,提供尖端的 AI 解决方案,为企业带来无缝、类人的 AI 语音和语言解决方案,并帮助组织扩大规模和进行创新。

解决方案组件 IBM® watsonx.ai® IBM Granite® IBM® Cognos Analytics
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法律信息

© Copyright IBM Corporation 2025。IBM、IBM 徽标、Cognos、Granite 和 watsonx.ai 是 IBM Corp. 的商标或注册商标,已在全球众多司法管辖区注册。

示例仅供说明之用。实际结果将因客户配置和条件而异,因此通常无法提供预期的结果。