Das Flowance-Projekt der Abteilung für Informatik-Ingenieurwesen (DEI) der Fakultät für Naturwissenschaften und Technik der Universität Coimbra (FCTUC) unter der Leitung des Unternehmens Talkdesk zielt darauf ab, Callcenter-Fachleute sowohl in Echtzeit als auch in einer Auditphase zu unterstützen.

Die Plattform kann die Anpassung von Verfahren in einem Call Center unterstützen, einschließlich Änderungen an automatischen Anwesenheitssystemen, oder auch in Bezug auf die Personalabteilung und ihre Führung, sagte Hugo Oliveira, ein Forscher am CISUP, in einer Erklärung der Universität Coimbra zitiert.

Laut Hugo Oliveira kann die durchgeführte Analyse auch dazu beitragen, die Teilnehmer eines Gesprächs in Echtzeit zu leiten, und er fügte hinzu, dass sie durch die Überwachung des Gesprächs in der Lage sein werden, die folgenden Interaktionen zu antizipieren und wahrscheinlich den Kontakt effizienter zu gestalten.

Die Plattform nutzte eine Reihe von Dialogen, um die häufigsten Gesprächsabläufe zu ermitteln, und Hugo Oliveira sagte, man erwarte, dass diese Dynamik eine alternative Möglichkeit der Gesprächsanalyse biete und, ergänzt durch ihre Visualisierung, die Identifizierung von Trends in der Kommunikation ermögliche, wie etwa unerwartete Situationen, Blockaden, Informationsanfragen und die häufigsten Antworten.

Das Flowance-Projekt ist abgeschlossen, aber das Team arbeitet weiter an einer innovativen Lösung zur Unterstützung von Call-Center-Fachleuten im Rahmen des Projekts Center For Responsible AI, das vom Recovery and Resilience Plan (PRR) finanziert wird.

"Wir versuchen, die Visualisierung von Gesprächsabläufen zu verbessern, einschließlich der Identifizierung der einzelnen Dialogzustände. Wir beabsichtigen auch, die vorherrschenden Gefühle (positiv/negativ) in den verschiedenen Phasen des Dialogs zu berücksichtigen. Idealerweise enden Dialoge, die mit Beschwerden beginnen, mit einem positiveren Gefühl", erklärt Hugo Oliveira.

Dem Forscher zufolge liegt der Schwerpunkt in der neuen Phase auf der Verwendung dieser Methoden, um Gesprächsabläufe zu extrahieren und die Funktionsweise von Gesprächsagenten (Chatbots) zu erklären, die nicht auf vordefinierten Abläufen basieren, wie z. B. ChatGPT, und so zu einem größeren Vertrauen in ihre Verwendung oder allgemein zur Überprüfung von Gesprächen beizutragen, die von Kontaktzentren/Kundensupport ausgehen können.