容联智能电话机器人 用AI重构客服与营销
2018-07-23 15:44:13爱云资讯阅读量:927
麦肯锡全球研究院近期的一份报告预测显示,全球约50%的工作内容可以通过改进现有技术实现自动化;在中国,根据应用速度的不同,基于人工智能的自动化为中国带来的生产力提升每年可贡献0.8至1.4个百分点的经济增长。
客服中心、营销中心在中国企业的人员结构上占据了相当大的比重,其中包含了大量的重复的、可自动化的工作内容,客服与营销的自动化普及将成为未来企业人工智能变革的主要方向,也是提高企业运作效率,推动企业和社会生产力发展的有效手段。
聚焦“高效率转化”和“低成本管理”
在传统的客服接电与电话销售场景中,人工接打成为业务执行的主力军。然而,面对海量的客户线索、重复的工作内容、高强度的销售压力,人工外呼存在诸多问题:客服/销售人员的成本攀升、培训时间长、人员流失率高、海量销售线索过滤难度大等。
“高效率”和“低成本”是客服与呼叫中心领域的破题关键,如果能够运用机器辅助人工完成这项任务,企业提效降本的核心诉求将得以破解。
容联智能电话机器人平台业务体系
在AI+通讯的产品战略及布局上,容联一直聚焦“高效率转化”和“低成本管理”的价值实现,容联智能电话机器人,改革传统客服与呼叫的诸多难题,在外呼系统的基础上加入了自然语音处理、语音识别、语义理解等多项人工智能技术,通过机器人智能外呼代替人工拨打电话,达到意向客户筛选、目标客户锁定、不同客户精准分类的目的,以远胜人工的速度完成这项任务,其执行和学习能力可以使呼叫/接听、多轮对话、客户特征记录与评级以及其他通话流程更为高效,同时还能通过深度学习、以及自动化流程和决策创造出巨大效益。与此同时,一个外呼机器人的费用约为人工的五分之一,人力成本得到有效降低。
赋予机器人聆听与说话的能力
电话机器人的核心能力可以拆解两个部分,聆听与说话,均需要解决很多技术性难题;
在聆听中,环境的噪声、实时性、识别率都将影响机器人对用户语音的理解和最后的对话输出,容联通过抗噪声、声音模型、深度算法模型来保证高准确率的实时识别。
抗噪声:对识别前的语音信号增强,有效分离噪音和混响,极大的提高在闹市区等复杂环境下的识别准确率。
声学和声音模型:在语音识别的过程中,实时同步区分说话人,实现实时语音分析、说话人分析等功能。
识别率:基于最先进的深度学习算法模型,确保实时识别的高识别率。
在输出对话中,通过优化语言分析、声音自然度提升达到真人级别的说话能力。
优化语言分析技术:对现有的自然语言理解语言分析技术,深度优化,实现自动对文本规范化、分词、词性标注、语义消歧、发音标注等,消除自然语言的不确定性,为合成自然流畅的语音提供强有力的保障。
声音自然度提升:基于现有声音合成模型,深度优化,让合成声音更加自然、流畅,贴近真人的发音,使智能对话形式的人机交互真假难辨。
四大功能利器实现更自然的人机交互
除了在底层AI能力的投入和研发,容联智能电话机器人首创的四大功能利器,可基于不同行业的任务场景实现自主配置,简单设置即可快速进入终端AI的使用,实现更自然的人机交互方式。
可视化AI外呼流程编辑
可视化的IVR流程编辑器,企业随时根据自己的业务需求,自定义符合自然语言话术的交互流程,包括转人工、可自定义意向收集、自定义话术打断功能、话术发送短信功能、小程序直接上传录音、流程话术真人录音、TTS合成随意选择。
个性的通话记录监控
通过多指标显示该用户通话质量,通话结束即可根据通话记录分析出该用户的意向度。
独家创新的通话记录调试模式,帮助企业更精准的根据用户会话情况,调整业务流程。
流程知识库
根据创建的流程,系统默认生成与当前流程相关的知识库。
系统知识库:系统默认的逻辑处理及话术,如:客户无应答、AI连续3次无法识别、客户忙没时间等问题处理;
流程知识库:用户可自定义与业务场景相关的话术问题及回答方式。
智能分析的数据和报表
通话时长统计
通话质量结果
通话交互轮次
提供多维度的数据功能,专业的数据分析、可视化报表,让企业管理决策辅助及后期进行大数据挖掘工作有据可依。
目前,容联智能电话机器人已经在金融服务(还款提醒)、教育培训(课程推广)、房地产(楼盘推广)、企业物流(快递通知)、保险服务(首轮获客沟通)等多个领域有成熟案例,全面铺开人工智能技术在客服/营销领域的场景化应用,助力企业高效率转化、低成本管理,提升售前售后服务满意度,积极打造AI时代真正属于客户的全媒体服务中心。
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