九四智能揭秘新一代联络中心数字员工-AI语音智能体

在人工智能技术持续突破的今天，企业与用户的沟通方式正在经历颠覆性变革。传统机器人电话凭借规则引擎和固定话术，曾为企业降本增效提供解决方案。但随着大模型技术的成熟，AI语音智能体（voice Agent）正以更自然的交互、更精准的决策、更强大的自主能力，重新定义用户交互场景的商业价值。

01传统机器人电话：规则引擎主导的 “模板应答”

传统机器人电话的核心架构基于规则引擎 + 模板库，依赖预设的对话流程和关键词匹配。系统通过识别用户语音中的特定词汇触发预设回复，在简单的业务场景效率很高，但在复杂业务场景下无法理解复杂语义或上下文关联，答非所问的概率很高。

例如客户经常吐槽的“没感情、机械”，当用户说 “我对产品不太满意” 时，机器人只能根据关键词 “不满意” 触发退款话术，无法进一步询问具体问题。

这种模式的局限性导致：

场景适应性差：仅适用于简单重复的标准化场景，如信息通知；

迭代成本高：每新增业务需求需人工修改对话流程，平均耗时 3-5 天；

用户体验僵化：机械的话术模板导致客户挂断率高达 45%；

02AI语音智能体：大模型驱动的 “认知决策”

智能体是构建于大模型之上的一个“数字员工”，可以模拟独立思考的过程，并灵活调用各类工具，自主执行任务。

AI语音智能体采用多个通用行业模型为基座，嵌入多行业知识词典和电话呼叫系统、RPA等插件，突破关键词局限，通过上下文语义分析精准识别客户隐性需求，实现千人千面触达。

例如，在金融服务中，对客户回复的“再考虑”与“不需要”这两个模糊词进行分类处理，通过结合上下文和调用知识词典，去推理客户的真实意图。

而在面对用户突然提出的一些偏离业务场景的问题，AI语音智能体可通过调用大模型推理思考，生成回复话术，做到有问必答。这种推理思考的模式，使得实际的用户交互体验产生了质的 飞跃。

此外，在项目启动效率上，AI语音智能体的知识词典构建速度也更块。一份10万字的金融服务测试资料，包括条款、规则制度等，智能体一天便可完成核心知识点的整理。若按照传统机器人电话人工整理的形式，光整理资料，最少就要一个星期，还只能达到40%的解决率，后面还要不停的标注。

03九四智能AI语音智能体助力百万家企业重构用户运营体系

九四智能在2023年已开始大力推进AI语音技术与大模型技术的融合，并率先在业内发布新一代的大模型智能用户运营解决方案，通过AI语音智能体帮助百万家企业重构用户运营体系。

在业内主流的AI语音智能体上，九四智能主要做了两个方面上的优化，去进一步提高企业精细化用户运营的效率和流畅度。

一是减少大模型幻觉的一个检验机制。大模型回答边界过于泛化是当前多数通用大模型的通病，九四智能基于多年的行业沉淀，自研多项行业小模型，搭配行业知识库，示例参考，对智能体生成的话术进行交叉验证，确保话术的合规和准确性。

二是提高用户画像标签的精度。情绪和语气是我们与用户交流时必须关注的一个重要因素。背靠声纹识别，语音大模型，九四智能AI语音智能体能够更准确地根据对话内容、语气情绪等因素来判定客户的实际意向；提取对话中的关键信息，以结构化标签的形式传回系统，并给出针对性的改进建议。

目前，九四智能已在金融、电商、保险、教育等多个业务场景落地进行了呼叫智能体的测试。在营销通知类场景，AI语音智能体可以自然接住用户的话题，用户转化率提升40%。在项目启动阶段，AI语音智能体极速构建知识词典和话术模板，进一步释放了企业运营人员的工作压力，自动生成的呼叫策略可满足90%的业务场景。

九四智能市场负责人表示，AI语音智能体只是九四智能当前底层语音大模型能力的一个应用，未来，这项能力可深入融入到企业与客户交流的各项流程之中，助力企业降本增效，实现业绩的持续增长。