Yapı Kredi Teknoloji - Çok Modlu Yeni Nesil Müşteri İletişim Merkezi Yönetim Sistemi

NextConAI

Çok Modlu Yeni Nesil Müşteri İletişim Merkezi Yönetim Sistemi

"Türkiye ve Singapur Eureka Ortak Proje Çağrısı" kapsamında 2 ülkeden 3 ortak yer almaktadır.

İletişime Geç

Projenin Amacı

Video Görüşme Analizi ile Müşteri Deneyimini İyileştirmek

Video görüşme hizmeti alan müşterilerin deneyimlerini analiz ederek hizmet kalitesinin artırılması amaçlanmaktadır.

Konu Odaklı Duygu Analizi Geliştirmek

Müşterilerin banka ve ürünler hakkında belirli konulara yönelik duygu durumlarını analiz edebilecek yeni bir yöntem geliştirilerek, daha derinlemesine içgörüler elde edilmesi hedeflenmektedir.

Geri Bildirim Süreçlerinda Verimliliğini Artırmak

Müşteri memnuniyeti anketlerinin uygulanmasında zaman ve maliyet tasarrufu sağlanarak, anketlere katılım oranının %100’e çıkarılması ile daha verimli bir geri bildirim süreci hedeflenmektedir.

Ses İşleme Alanındaki Kurumsal Yetkinliği Geliştirmek

Yapı Kredi Teknoloji bünyesindeki ses işleme uzmanlığını artırarak, kurum içinde daha etkili çözümler geliştirilmesi amaçlanmaktadır.

Dışa Bağımlılığı Azaltmak

Ses işleme ve analiz uygulamalarının kurum içinde geliştirilmesi sayesinde, dış kaynak kullanımına olan ihtiyacın azaltılması hedeflenmektedir.

Projenin Konusu

Müşteri temsilcisi ile yapılan video görüşmeler üzerinden ses, metin ve görüntü verilerinin analiz edilmesiyle müşteri memnuniyetinin otomatik, gerçek zamanlı ve derinlemesine ölçülmesi hedeflenmektedir.

Anlık ve Otomatik Memnuniyet Ölçümü

Klasik anketler yerine, görüşme sırasında duygu ve içerik analizine dayalı olarak C-SAT skoru otomatik hesaplanır ve gerçek zamanlı aksiyon alınabilir.

Multimodal ve Psikolojik Temelli Analiz

Ses, metin ve görüntü birleşimiyle oluşturulan multimodal veri; duygu modelleri kullanılarak detaylı psikolojik analizlere olanak tanır.

Kişiselleştirilmiş Profil ve Yönlendirme

Müşteri görüşmeleri üzerinden elde edilen bilgilerle ilgi alanları belirlenir; kampanyalar ve öneriler bu profil doğrultusunda özelleştirilir.

Biz Ne Yapıyoruz?

Veri Seti ve Etiketleme

Duygu ve konu etiketli metin ve video veri setlerinin oluşturulması, gerektiğinde veri artırma teknikleriyle çeşitliliğin arttırılması.
Video içeriklerine duygu etiketleri ekleyerek çoklu ortam analiz projelerine destek sağlanması.

Duygu ve Konu Analizi

Türkçe ve İngilizce metinler üzerinde konu odaklı duygu tanıma (aspect-based sentiment analysis) süreçlerinin geliştirilmesi.
Elmo, BERT, RoBERTa, DistilBERT gibi modellerle konu ve duygu bilgisini aynı anda tahmin eden sistemlerin tasarlanması.

İlişki ve Bağlam Analizi

Konu ve duygu arasındaki bağlantıyı analiz etmek için bağımlılık çıkarımı, ilişki analizi ve çoklu görev öğrenimi tekniklerinin uygulanması
Diyaloglarda bağlamı geliştirmek amacıyla geçmiş ve gelecek mesajları dikkate alarak analiz yapılması.

Ses-Metin Dönüşümü

Türkçe ve çok dilli açık kaynak ses-metin veri setlerini derleyerek bankacılık verilerinin işlenebilir formata getirilmesi
Ses-metin dönüşümünde LLM’ler ve KenLM gibi dil modeli destekli tekniklerle doğruluk oranınının artırıılması.

Projenin Çıktısı

Multimodal ve Gerçek Zamanlı Müşteri Memnuniyeti Analiz Sistemi Geliştirildi

Metin, ses, görüntü ve finansal verilerin entegre kullanımıyla müşteri memnuniyetini ölçen, duygu ve konu analizlerini gerçek zamanlı sunan yenilikçi bir yapay zeka sistemi başarıyla hayata geçirildi.

Doğruluk ve Performans Artışı

Sesten metne dönüşümde Wav2Vec2 modeliyle %91 doğruluk oranına ulaşıldı. Sambalingo modeli ile konu ve duygu analizi %51 genel doğruluk sağladı. Etiketleme kalitesi ve veri çeşitliliği sayesinde başarı %27’den %51’e yükseldi.

Gelişmiş Modelleme ve Eğitim Teknikleri

Instruction tuning, weighted loss, focal loss gibi modern tekniklerle model performansı artırıldı. Görev tanımı ile model yönlendirme yeteneği geliştirildi. Veri dengesizliklerine karşı etkili çözümler uygulandı.

Uygulama ve Kurumsal Fayda

Temsilcilere özel analiz ekranları geliştirildi ve müşteri segmentasyonu sağlandı. Görüntülü görüşmelerden duygu analizi yapılabilmesi için video etiketleme tamamlandı. Kurum içi ses analizi alanında teknik bilgi birikimi sağlandı.