摘要：访问实时媒体流和关键的呼叫信息数据为分析公司或联络中心提供了许多机会，以处理和建立有价值的洞察力。
分析公司和呼叫中心企业已经开始认识到，使用人工智能驱动的分析软件来理解对话数据和捕捉情绪是真正有潜力的，这样他们就可以调整他们的方法并提供更好的客户体验。要实时进行这个分析，他们需要媒体流。
捕获实时媒体流和通话数据
基于云的实时通信服务的专业供应商 iotcomms.io（物联通信）一直在密切关注这一领域。iotcomms.io的联合创始人 Gunnar Reinholdsen 认为这是一个大机会。
“公司一直在联系并询问他们可以用我们提供的各种信息做什么样的分析。了解对话数据或捕捉通话中的情绪，只是实时媒体流提供关键输入的几个用例。呼叫也可以被转录并输入人工智能或分析引擎进行进一步处理。
另一种可以分析的信息是通话数据。这是呼叫者身份验证或欺诈检测用例的关键输入。iotcomms.io 从 SIP 信令流中获取呼叫数据，例如呼叫者的电话号码或 IP 地址。
格式转换的需要
“可以分析所有这些，但分析公司或联络中心组织需要以易于访问的格式将数据传送到他们的分析平台。”
这就是他们寻找 iotcomms.io 的原因。分析平台通常是在输入将是标准数字格式的假设下开发的。但实时媒体流或原始呼叫数据并不是以这种方式提供的——它们必须在被送入分析平台之前进行处理和转换。这是 iotcomms.io 可以填补的空白。
iotcomms.io 将实时媒体流和从 SIP 信号派生的信息传送到分析平台——用于实时或呼叫后分析。
“我们正在充当电信世界和分析世界之间的桥梁”，Reinholdsen 说。“我们介于两者之间，从各种语音平台提取媒体流和呼叫数据，并将其传送到分析平台。由于我们是一个云平台并将其作为服务提供，因此您现场不需要任何硬件或软件。”
支持 AI 的呼叫分析正在兴起
基于云的平台使公司可以轻松地在任何位置应用分析，并构建警报和干预流程，从而带来有价值的见解并增加客户体验。
Reinholdsen 认为，随着人们对人工智能力量的认识不断提高，对呼叫分析的兴趣必将显著增加。“人工智能正在迅速发展，公司现在正在寻求分析他们可以分析的一切。对于拥有联络中心的企业而言，实时分析呼叫的潜在好处是巨大的。”
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