Accelerating Growth with AI, Automation & Data-Driven Innovation

تحليل المشاعر للتفاعلات الصوتية والنصية

سعت مؤسسة رائدة إلى تعميق فهمها لمشاعر العملاء المعبَّر عنها خلال الدردشات المباشرة والمكالمات الهاتفية، بهدف رصد مؤشرات عدم الرضا مبكراً وتحسين جودة الخدمة. كانت مراقبة الجودة التقليدية يدوية ومحدودة، ولا توفر رؤية كافية لأبعاد المشاعر في التجارب الحقيقية للعملاء. قامت iiT بتصميم وتنفيذ نظام تحليل مشاعر بالزمن الحقيقي قادر على تحليل كلٍّ من التفاعلات النصية والصوتية، واكتشاف النبرة العاطفية، وتمييز مخاطر التصعيد تلقائياً. ومن خلال التكامل السلس مع Zendesk وGenesys، أتاح الحل لقادة الخدمة لوحات معلومات مباشرة لاتجاهات مشاعر العملاء، مما مكّنهم من استجابات استباقية، واسترداد أسرع لرضا العملاء، وتدريب قائم على المشاعر لموظفي الصفوف الأمامية.

تحقيق رؤى ذكية حول العملاء من دون زيادة العبء على عمليات المراجعة

قدّم حل iiT Sentiment AI فهماً للمشاعر على مستوى المؤسسات من دون إضافة عمليات مراجعة يدوية أو زيادة في عدد الموظفين. صُمّم لمعالجة كلٍ من النصوص وبيانات الصوت المحوّلة إلى نص في الوقت الفعلي، إذ حلّل النظام تفاعلات العملاء بشكل مستمر لتصنيف المشاعر، واكتشاف حالات عدم الرضا، وتفعيل سير عمل التصعيد المؤتمت. وبفضل لوحات معلومات Power BI والتنبيهات في الوقت الفعلي، تمكنت فرق الإدارة من مراقبة المشاعر حسب خط المنتج أو المنطقة أو القناة، ما حوّل الملاحظات الذاتية إلى ذكاء أعمال قابل للقياس. وقد ألغى ذلك الحاجة إلى مراجعات العينات العشوائية ووفّر رؤية شاملة ومستمرة على مدار الساعة لرضا العملاء عبر جميع قنوات الاتصال.

المزايا والقدرات

تم تصميم نظام iiT لتحليل المشاعر لتقديم تحليلات شاملة للمشاعر، وذلك بدمج نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة مع خطوط أنابيب بيانات قابلة للتوسع وتصورات بيانية تفاعلية:

01

الاكتشاف متعدد الوسائط للمشاعر

الاكتشاف متعدد الوسائط للمشاعر

تم استخدام نماذج DistilBERT وRoBERTa لتحليل مشاعر النصوص من تفاعلات الدردشة. تم توظيف Whisper ASR لتحويل الصوت إلى نص في لحظياً، إضافةً إلى مصنّف مشاعر قائم على CNN لاكتشاف المشاعر المستندة إلى النبرة الصوتية.

02

خط معالجة البيانات في الوقت الفعلي

خط معالجة البيانات في الوقت الفعلي

تم نشر بنية لمعالجة تدفقات البيانات من طرف إلى طرف باستخدام Kafka → Databricks → ElasticSearch، مع ضمان القابلية للتوسع وزمن استجابة منخفض.

03

التصورات ولوحات المعلومات

التصورات ولوحات المعلومات

قدّمنا لوحات معلومات Power BI مزوّدة بتنبيهات فورية، وخرائط حرارية، وتصورات لاتجاهات الرضا، لفرق القيادة والعمليات.

04

التكاملات والأتمتة

التكاملات والأتمتة

مُدمج مباشرةً مع Zendesk وGenesys APIs لتمكين الوصول المتزامن إلى بيانات الدردشة والمكالمات، بما يتيح وسم المشاعر في لحظياً وتفعيل سير عمل التصعيد.

05

دقة متعددة اللغات

دقة متعددة اللغات

تحقيق دقة تحليل المشاعر بنسبة 92% عبر مجموعات بيانات باللغة العربية والإنجليزية، من خلال الضبط الدقيق المخصص والمعايرة السياقية.

تحقيق أثر تجاري قابل للقياس

أسفر التنفيذ عن نتائج ملموسة وقابلة للقياس على صعيد الكفاءة التشغيلية وتجربة العملاء:

✅ دقة 92% في اكتشاف المشاعر (العربية والإنجليزية)
✅ زيادة الاحتفاظ بالعملاء بنسبة 20% عبر الاستعادة الاستباقية
✅ خفض المراجعات اليدوية للجودة بنسبة 60% عبر مسارات تصعيد مؤتمتة
✅ رؤية فورية للمشاعر عبر الدردشات والمكالمات الصوتية

حوّل النظام ملاحظات العملاء إلى طبقة ذكاء قوية، مما مكّن القيادة من قياس مستوى الرضا كمياً، واكتشاف اتجاهات المخاطر على الفور، وتوجيه تحسين الخدمات عبر رؤى قائمة على المشاعر وتدريب قائم على البيانات.

ii-technologies.com
ii-technologies.com
ii-technologies.com
ii-technologies.com

إطار عمل iiT لتنفيذ الذكاء الاصطناعي لتحليل المشاعر

قدّمت iiT نظام تحليل المشاعر عبر إطار عمل منظّم وموجّه نحو النتائج، والذي ضمن التميّز التقني، والأثر القابل للقياس، والتكامل المؤسسي السلس.

  • تكامل البيانات وإعدادها

  • تطوير النماذج وتحسينها

    نفّذت iiT ضبطاً دقيقاً لنموذجي DistilBERT وRoBERTa لأغراض اكتشاف مشاعر النصوص، ودمجتهما مع Whisper ASR ومع مصنّف نغمي يعتمد على CNN للتعرّف على الانفعالات الصوتية. تم تحسين النماذج للعمل في سياقات ثنائية اللغة (العربية والإنجليزية) والتحقق من فعاليتها باستخدام بيانات واقعية، ما أسفر عن تحقيق دقة تتجاوز 92% في التعرّف على الانفعالات.

  • التصور والأتمتة

    تم تطوير لوحة معلومات Power BI لعرض نتائج تحليل المشاعر في لحظياً، وتنبيهات التصعيد، وتحليلات أداء الوكلاء. أدت أتمتة سير عمل التصعيد إلى خفض عمليات التحقق من الجودة اليدوية بنسبة 60%، فيما أسهم الكشف الاستباقي عن عدم الرضا في زيادة الاحتفاظ بالعملاء بنسبة 20%.

Go To Top