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在當今競爭激烈的商業環境中，能與客戶保持有效的溝通是企業成功的關鍵。然而，與客戶溝通僅僅傳遞資訊已經不再足夠，能理解和管理溝通中隱含的情緒也變得至關重要。透過AI的強化情緒分析，可了解客戶在各種場景情境的情緒，將成為企業強化與客戶溝通的有效工具。

AI情緒分析讓企業更貼近客戶需求

情緒分析（Sentiment Analysis），也稱為情感分析，是自然語言處理（NLP）的分支。它主要透過識別和提取文字、語音、圖片、即時影像、生理等數據中人類的情緒訊息，來判斷人想要表達的情緒傾向。這些情緒可以是正面的、負面的或中性的。情緒分析通常應用於社交媒體監控、品牌管理、客戶服務等領域，幫助企業了解客戶的情感反應，提出溝通應對之建議。

CallMiner是一家美國AI情緒分析軟體公司，在企業與其客戶之間發生的活動進行分析洞察，提供溝通應對建議資訊。

內文圖

圖1：美國AI情緒分析軟體公司CallMiner

資料來源：CallMiner官網

下列整理應用在金融業，與企業客戶溝通相關解決方案之八項情緒分析

一、客戶反饋管理：

客戶反饋是企業了解市場需求和改進產品或服務的重要管道。透過情緒分析，企業可以自動化地處理大量的客戶反饋，快速識別其中的情緒傾向。例如，對於負面反饋，企業可以即時採取措施，解決客戶不滿，提升客戶滿意度。同樣，對於正面反饋，企業可以識別出成功的策略和產品特點，進一步鞏固和推廣。

二、品牌聲譽監控：

現今社交媒體與人們生活已息息相關，品牌聲譽相對於企業的影響更為巨大。情緒分析可以幫助企業監控社交媒體上的品牌提及，了解公眾對品牌的情緒反應。當出現負面情緒時，企業可以迅速反應，進行公關處理，減少潛在的品牌損害。反之，對於正面的品牌提及，企業可以利用這些訊息進行品牌宣傳和市場推廣。

三、員工溝通和管理：

情緒分析可以應用於員工的反饋和內部溝通，幫助管理層了解員工的情緒狀態和工作滿意度。例如，透過分析員工在內部論壇或調查中的意見，企業可以發現潛在的問題，進行管理調整，提升員工的工作積極性和忠誠度。

四、信用風險評估：

情緒分析可以透過分析借貸人或公司在社交媒體、新聞和其他公開平台上的言論或行為輪廓，輔助評估其信用風險。例如，如果某家公司頻繁出現負面新聞報導或負評，可能表明其經營狀況不佳，增加了信用風險。金融機構可以根據這些情緒分析數據，調整對該公司的信貸評級和貸款條件。

五、市場風險監控：

市場風險包括利率風險、匯率風險和股票價格波動風險等。情緒分析技術可以幫助金融機構監控市場情緒變化，即時預警潛在的市場風險。例如，在金融危機或重大事件發生前夕，市場情緒通常會發生顯著變化。透過即時捕捉這些變化，金融機構可以提前採取風險對沖措施，減少損失。

六、客戶服務優化：

金融機構可以透過情緒分析技術，分析客戶與客服於不同頻道互動中的情緒反應，進而改進服務品質。例如，銀行可以透過分析客戶在電話、電子郵件、社交媒體、視訊、臨櫃上的反饋，識別常見問題和客戶不滿，並即時進行改進。此外，情緒分析還可以幫助客服代表了解客戶情緒，提供更有針對性和人性化的服務。

七、客戶滿意度調查：

客戶滿意度是金融機構保持競爭力的關鍵指標。透過情緒分析，金融機構可以自動化處理客戶滿意度調查結果，快速識別客戶的情感傾向。例如，分析客戶對產品和服務的評論，了解客戶滿意度的變化趨勢，並針對性地調整產品和服務策略，提升客戶忠誠度。

八、個性化金融產品推廣：

金融機構可以利用情緒分析技術，了解不同客戶群體的情感需求，進而開發出更具針對性的個性化金融產品。例如，透過分析年輕人對投資理財產品的情感反饋，金融機構可以設計出更符合年輕人需求的產品，吸引更多潛在客戶。情緒分析還可以幫助金融機構制定更有效的市場行銷策略。例如，透過分析不同市場活動的情感反饋，了解哪種行銷手段最能引起目標客戶的共鳴，進而優化市場行銷活動，提升行銷效果。

情緒分析在企業溝通情境下的發展將有巨大的潛力，但其數據越來越多元，也讓此技術面臨一些挑戰與如何驗證AI分析結果帶來的正確性等議題。例如，客戶性格、環境文化、時空背景資訊差異等。此外，情緒的多樣性和複雜性也增加了分析的難度，也有許多學研機構運用更多模態進行情感分析。

未來，AI情緒分析將會改變企業現行的溝通方式。透過自動化和精確地識別和管理情感訊息，企業可以更好地了解客戶和員工的需求和反應，提升溝通效果和品牌形象。隨著技術的不斷進步，情緒分析將在更多領域發揮重要作用，成為企業溝通戰略中不可或缺的一部分。企業應積極探索和應用情緒分析技術，以增強其與客戶的溝通能力，為客戶帶來更好的價值。

封面圖片來源：本文作者自行繪製（輔以Copilot設計工具生成圖片）

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