通过长期的技术积累与业务实践，廖常如表示，中金数据目前已开始为行业客户提供数据云存储服务和大数据平台解决方案，并积极响应和挖掘客户需求，全面整合先进技术资源和能力，以自主研发或合作研发的方式发展了包括互联网舆情分析、语音大数据云、日志安全分析等在内的大数据应用产品。

　　其中，语音大数据云是一个专门针对呼叫中心海量语音文件的大数据处理平台，综合利用云计算、语音分析、大数据处理、文本分析技术，以实现语音数据价值挖掘为目的，面向呼叫中心提供语音数据存储、处理、分析服务能力。该产品的第一个原型客户交通银行(601328,股吧)信用卡中心于2012年上线投产并稳定运行两年，目前,中金数据已针对金融行业客户需求实现了标准化产品研发与持续升级。

　　行业试水

　　从目前看，政府、银行、电信运营商、互联网服务商是市场上最大的数据资产拥有者，而以银行为代表的金融行业既是中金数据客户最集中的行业，其呼叫中心在语音数据保全程度高、服务过程的可回溯性强、服务质量评价和运营绩效可验证性等方面远优于其他行业，因此是开展呼叫中心语音大数据云应用的最佳阵地。

　　据廖常如介绍，在传统金融呼叫中心中的语音数据管理面临三个问题：首先，呼叫中心坐席录音数据生命周期通常为三个月到两年之间，个别呼叫中心会延长到3年或5年，其中常见的数据在线周期为3~6个月，最长不超过一年，数据离线后如因业务需要访问数据需花费数以周计的时间和大量人力，此外，由于历史原因，金融呼叫中心的语音数据管理通常存在多地点、多厂商、多系统、多格式的特征，进一步提高了数据存管和业务利用的难度。

　　其次,呼叫中心的普遍难题之一是人员选拔、培训、留用困难，员工流失率相当高，这对于呼叫中心坐席服务质量的监控提出了挑战，大部分呼叫中心的质检模式均为抽样检查，抽检覆盖率通常不到3%，非预期服务质量问题真正检出的概率少之又少。再次，呼叫中心传统语音数据分析以结构化数据分析为主，比较代表性的是话务结构分析，但对于在大量的通话内容分析方面欠缺有效的技术手段和分析思路。

　　通过综合应用流式数据采集与处理技术、分布式数据存储与处理技术、非结构化数据处理分析技术及海量数据的统计分析与挖掘技术，廖常如指出，中金数据的语音大数据云实现了3~5年语音数据的全在线存储、管理和全量特征分析、内容识别，并在此基础上通过多种业务分析模型的应用，实现了全量通话的自动化质量风险筛查和多样化的主题业务分析，使得呼叫中心坐席质检覆盖率从3%不到提高到100%，并在呼叫中心服务质量改善、客户体验提升、运营效能提升等方面提供价值支撑。

　　拓展应用

　　语音大数据云兼顾了微观语音文件的特征透视和海量数据的挖掘分析，能够有效助力呼叫中心的效能提升和管理升级。其实不止是金融行业存在发展空间，廖常如指出，包括通信、电商、商旅等呼叫中心密集行业客户均基于自身的业务特点对语音大数据云提出了的要求和期望。

　　尤其是在电信行业，据廖常如介绍，作为呼叫中心最密集的行业之一，电信行业的呼叫中心管理模式与金融行业存在很强的相似性，在语音大数据云的应用需求方面也有相当大的重合性，只是在细节上可能存在一些差异，比如服务质量评价模式、业务分析需求点等，其所需要的业务能力和技术基础基本一致，故中金数据语音大数据云的跨行业推广和应用可随时展开。

　　为此，廖常如表示，中金数据将与更多合作伙伴携手，将语音大数据云及相关运营经验推广到更多行业。在产品方面，中金数据还将持续优化语音大数据云的多渠道智能交互和实时业务响应能力，以此来支撑企业多样化的用户交互需求并提升其对市场的业务响应速度。

　　纵深发展

　　廖常如强调，作为国内首次成功将大数据技术应用于语音数据处理实践的厂商,可以说，在行业需求洞察、大数据应用技术掌握、跨界技术集成方面，中金数据已经用事实证明并展现了充分实力。

　　在行业客户所拥有的众多数据资产中，语音数据的价值密度毕竟相对偏低，而大数据魅力还在于有很多未知领域值得探索。廖常如指出，随着云服务进一步发展，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并促使各行业的业态发生改变，中金数据将在大数据应用方面持续投入力量，在不同业务领域中帮助企业实现数据价值的挖掘和放大。

　　去年，中金数据作为少数几家企业之一获得工信部发放的IDC/ISP业务牌照，廖常如表示，这对于中金数据云计算和大数据业务发展意义重大，中金数据将全面加强公共云服务市场拓展，并将积极发展企业新型云应用服务，通过自主研发、合作运营等多种途径，为行业客户提供适需的应用价值；同时，有效促进传统企业大数据的持续积累和广泛应用，并推动传统行业企业加速向云端迁移，以促进中金数据云计算战略的全面落地与增值业务快速发展。