随着云服务的进一步发展，数据资产的分布在行业上会进一步向终端厂商、数据中心服务商、软件开发商和医疗、教育等公共服务行业的新兴平台服务商转移，数据价值的挖掘和放大将迅速改变各行业的当前业态。

    当今市场上现有的最大数据资产拥有者无疑是政府、银行、电信运营商、互联网服务商，受限于基础、技术、成本及管理意识等因素，在这些机构中现存的海量结构化数据、文本、音频、视频信息仍然没有得到充分的挖掘和利用。

    大部分呼叫中心会对人工服务过程进行全程录音，以银行、电信行业呼叫中心为例，一方面，其生命周期通常在3个月到3年之间，在此期间除了因业务需要、法律取证等原因偶尔被提取访问之外，语音数据绝大部分时间是运维人员眼中存管成本高、利用价值小的“包袱”，而另一方面，录音数据中包含了大量信息，客户的投诉抱怨、咨询建议、个性特征、服务偏好、流失风险，竞争对手的市场动态、业务优势等，这些为财务、市场、产品部门所艳羡的信息，绝大部分随同束之高阁的语音数据被奢侈地埋没了。

    呼叫中心的海量语音数据基于大数据、语音分析、人工智能等基础技术的发展成熟，当前以上技术在不同应用领域都已有明显突破，故不形成障碍；其次，数据所有者是否具备先进的数据资产经营意识是至关重要的一点，业务需求的驱动是绝大部分先进技术得以推广应用的先决条件；此外，是否有统一的数据管理平台作为基础，技术厂商能否基于先进的技术能力提供紧贴业务需求的服务，也是大数据业务探索中不可或缺的因素。

    1、服务质量控制可以辅以系统警告、实时干预、事件升级、事后培训等方式，做到对服务质量风险更有效地控制，重要的是，这一切可能在更少人力投入的情况下发生；

    2、问题根源分析可对于大量流失客户通话的集中分析，可以发现流失高发的主要原因，对于大量重复来电的集中分析，可能发现业务流程中某个导致用户普遍不满的问题节点；

    3、用户特征分析系统在下次电话打入时会自动选择一个思路清晰、表达简洁男性接线员以匹配她的沟通方式；

    4、客户行为预判系统可以自动提示坐席人员该用户是上班族，最近为卡遗失烦恼，这次来电可能是咨询补办新卡流程；

   对特定客户较长周期内的多次通话过程进行分析，可能让你的坐席人员成为客户的知心人，更重要的是也许可以在某些迹象出现时采取措施防止他的流失；业务热点发现可以根据热点规划新的服务产品、调整业务流程、设计更人性化的电话营销话术。