微软为其 Dynamics 365 联络中心平台添加了一项新功能：受限语音识别(Constrained Speech Recognition)。
这项创新引入了结构化规则来提高语音输入的准确性。
随着越来越多的联络中心将人工智能工具应用于语音渠道，例如对话分析、代理协助和自动化，语音识别引擎在支持这些实施的成功方面发挥着越来越重要的作用。
然而，传统的语音识别系统很难准确理解顾客所说的内容，因为它们旨在解释各种可能的词汇，而不关注对话的具体背景和意图。
人工客服人员会自然地运用语境线索，包括通话主题、相关常用短语和语气，来预测和理解客户可能要说的内容。与自动化系统相比，人工客服人员还能更轻松地处理口音、俚语、含糊不清的言语或意料之外的措辞。
受限语音识别旨在弥补这一差距。它使用被称为“语法”的结构化规则来定义系统应该识别的内容，并帮助缩小用户可能使用的单词和短语的范围，以减少错误。
语法通常使用语音识别语法规范（“SRGS”）格式，这是一种行业标准，可以包含验证逻辑、位置约束和校验和验证。这在医疗保健、金融和企业IT等领域至关重要，因为听错的单词或数字可能会影响客户体验。
此外，语法可以帮助语音识别系统识别用户何时引用字母数字字符串，例如身份证号码、确认码或包裹跟踪参考号。它还可以帮助识别特定列表中的项目。
最终，这为系统提供了识别预期输入、提高准确性和降低错误率的环境，特别是在难以检测到客户声音的嘈杂环境中。
微软高级产品经理 Sam Bobo 撰写了一篇博客文章来证实这一消息，他表示：
随着语音系统不断发展成为具有非确定性对话的代理架构，约束将在确保特定输出保持准确、安全和用户友好方面发挥关键作用。
虽然这一举措看似并非重大飞跃，但联络中心报告称，他们的语音 AI 在准确解读字母数字字符串（例如电话号码和地址）方面存在问题。这可能导致客服人员经常进行手动更正，并采取一些变通措施，从而增加他们的工作量。
事实上，在最近一篇关于客服代表对 AI 代理辅助软件看法的论文中，研究人员发现，这类转录错误可能会影响这项技术。研究还发现，当客户在不同语言、口音和方言之间切换时，这种情况尤其明显。
其他研究表明，座席辅助工具性能不佳可能会导致员工不愿使用。这是联络中心的常见问题。2023年，Gartner发现45%的座席完全拒绝采用新技术。
现在，这主要是一个变更管理问题。然而，技术有时会带来问题。值得庆幸的是，像受限语音识别这样的更先进的功能可以在一定程度上缓解他们的担忧，并减少客户的不满。
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