LLM-Based Insight Extraction for Contact Center Analytics and Cost-Efficient Deployment

📄 arXiv: 2503.19090v1 📥 PDF

作者: Varsha Embar, Ritvik Shrivastava, Vinay Damodaran, Travis Mehlinger, Yu-Chung Hsiao, Karthik Raghunathan

分类: cs.CL

发布日期: 2025-03-24

💡 一句话要点

提出基于LLM的联络中心洞察提取系统，实现低成本呼叫分析与智能应用。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 联络中心 呼叫分析 成本效益 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 联络中心需要从海量通话数据中提取有价值的洞察，但传统方法效率低且成本高昂。
  2. 该系统利用LLM自动生成呼叫驱动因素，作为后续分析任务的基础，降低人工成本并提高效率。
  3. 通过模型评估和成本分析，设计了在生产环境中具有成本效益的LLM部署方案。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一个基于大型语言模型（LLM）的系统，该系统旨在自动化呼叫驱动因素生成，为主题建模、来电分类、趋势检测和FAQ生成等任务奠定基础，从而为联络中心座席和管理员提供可操作的洞察。本文重点在于成本效益，通过对专有模型、开源模型和微调模型进行全面评估，并结合经济高效的策略，最终分析了在生产环境中部署时的成本。

🔬 方法详解

问题定义：联络中心每天产生大量的通话数据，如何从中提取有价值的洞察，例如来电原因、客户痛点、服务趋势等，是亟待解决的问题。传统方法依赖人工分析或简单的关键词提取，效率低下且难以捕捉深层信息。现有方法的痛点在于成本高、效率低、洞察力不足。

核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大自然语言理解和生成能力，自动生成呼叫驱动因素。这些驱动因素可以作为后续分析任务的基础，例如主题建模、来电分类、趋势检测和FAQ生成。通过自动化流程，降低人工成本，提高分析效率，并挖掘更深层次的洞察。

技术框架：该系统的整体框架包括以下几个主要模块：1) 数据预处理：对原始通话数据进行清洗、降噪等处理。2) LLM驱动因素生成：使用LLM模型自动生成呼叫驱动因素。3) 后续分析任务：基于生成的驱动因素，进行主题建模、来电分类、趋势检测和FAQ生成等任务。4) 洞察呈现：将分析结果以易于理解的方式呈现给联络中心座席和管理员。

关键创新：该论文的关键创新在于将LLM应用于联络中心的呼叫分析，并专注于成本效益。与直接使用昂贵的商业LLM API相比，该研究探索了专有模型、开源模型和微调模型的组合，并提出了经济高效的部署策略。此外，该研究还对不同模型的性能和成本进行了详细的评估和分析，为实际部署提供了指导。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 模型选择：综合考虑性能和成本，选择合适的LLM模型。2) 提示工程：设计有效的提示语，引导LLM生成高质量的呼叫驱动因素。3) 成本优化策略：例如，使用模型量化、知识蒸馏等技术降低模型大小和推理成本。4) 评估指标：设计合适的评估指标，衡量LLM生成驱动因素的质量和后续分析任务的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文重点评估了不同LLM在呼叫驱动因素生成任务上的性能和成本。通过对比专有模型、开源模型和微调模型，找到了在性能和成本之间取得平衡的方案。论文还提供了在生产环境中部署LLM的成本分析，为企业提供了实际的参考依据。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于联络中心领域，帮助企业更好地理解客户需求、优化服务流程、提高客户满意度。通过自动化的呼叫分析，企业可以快速发现潜在问题、预测未来趋势，并及时采取应对措施。此外，该研究提出的成本效益策略，有助于降低LLM在联络中心的应用门槛，促进智能化转型。

📄 摘要（原文）

Large Language Models have transformed the Contact Center industry, manifesting in enhanced self-service tools, streamlined administrative processes, and augmented agent productivity. This paper delineates our system that automates call driver generation, which serves as the foundation for tasks such as topic modeling, incoming call classification, trend detection, and FAQ generation, delivering actionable insights for contact center agents and administrators to consume. We present a cost-efficient LLM system design, with 1) a comprehensive evaluation of proprietary, open-weight, and fine-tuned models and 2) cost-efficient strategies, and 3) the corresponding cost analysis when deployed in production environments.