按日归档：2020-03-24

呼叫中心和智能客服之间存在什么差别？

呼叫中心一般包含呼入型的系统和外呼型系统，能够很好地整合客户的CRM系统，实现接听简单的电话以及实现智能外呼等效果。而智能客服一般是指一些文字回复型机器人，通过以渠道为媒介，用文字或者语音或者图片表情回复用户的人工智能。它们之间还存在以下区别：

呼叫中心就是应用在企业内，利用计算机通讯技术，处理来自企业、服务对象的电话咨询，呼叫中心具备了同时处理大量来电的能力以及主叫号码显示等功能，简单回答一些重复性问题，如遇复杂问答直接转接给人工坐席处理等技能，同时还能记录和储存所有的来电信息。

一个典型的以客户为服务的呼叫中心还可以兼具呼入和呼出功能，当处理服务对象的信息查询、咨询、投诉等业务的同时，可以进行服务对象回访、满意度调查等呼出业务。

而智能客服系统一般包含语音识别、自然语言理解、对话管理、自然语言生成、语音转换等几个重要模块。智能客服系统通过人工客服日常积累的问题集，可建立一个高质量、高扩展性的语料库，并在此基础上通过各种渠道获取尽可能多的行业问答知识。语料库是客服机器人寻找答案的来源，语料库覆盖面越广意味着机器人可以回答的问题越多。智能客服系统最大的优势是能降低企业客服运营成本，提升用户体验。

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呼入型呼叫服务VS外呼型呼叫服务

呼叫中心也叫客户服务中心，是一个可交互的智能语音应答系统，运用的是语音识别技术（ASR）和自然语言理解（NLP）技术，通过电话接收或发送大量客户的请求。

呼叫中心的业务可以分为呼入服务和外呼服务两大类别。呼入服务相关的业务主要由各个公司直属运营，用于向其客户提供产品售后支持或信息查询的服务。而外呼服务相关的业务则广泛用于电话营销、金融催收、市场研究等场景。

• 呼入型呼叫服务

呼入型呼叫系统通过和NLP技术的结合主要运用在两种场景，一种是专业领域的智能客服平台，另一种是通用领域的智能服务中心。

专业领域的智能客服，一般指垂直应用领域的客服机器人，大多被政府、银行、保险等公司使用，专注于帮助客户处理简单的任务。一般是需要预先设计好对话流程，系统会引导用户根据预先设定的对话流逐步实现用户的需求，人工服务可以随时介入，处理一些特殊请求。

而通用领域的智能服务中心所设计的应用场景包括商品订购、服务预订和信息咨询等业务。一般以通用的形式实现，目标是通过最短的对话轮数，帮助客户完成指定的任务。

• 外呼型呼叫服务

外呼型呼叫服务是呼叫中心的另一类核心业务，往往需要系统主动拨打电话给用户，并将相关信息清楚地传达给用户并需要主动向用户提问，并引导用户返回正确的响应内容。

智能外呼目前主要应用在催收业务以及信息推送服务上。此类应用不需要过多考虑客户的内心体验，也不需担心客户是否会感到厌恶，只需在对话内容中将目的和意图表达明确即可。

消息推送也是外呼系统的另一个重要使用场景，包括产品推荐、广告、调查问卷和消息通知等。

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智能语音质检系统对呼叫中心起到哪些作用？

智能语音质检系统采用了人工智能技术里的语音识别、声纹识别、自然语言处理等技术，对呼叫中心坐席与用户交互行为规范性进行实时的智能检查，并根据预定义的规则，自动检测和匹配对话内容，获取客服的绩效和服务质量，高效解决呼叫中心的人工客服规范化管理，确保高质量的服务水平。

智能语音质检系统，实现全量的质检，不仅在自身消费金融呼叫中心业务语音质检应用中取得突破性成果，还可为多行业场景下的不同企业提供个性化的呼叫中心智能语音质检服务。

智能语音质检系统对呼叫中心起到一下作用：

1、实时的全量检测：系统通过人工坐席与客户通话内容的全量转写，并利用内容检测、静音检测、语速检测、情绪检测等功能灵活地构建质检规则，从而实现对坐席通话的全量检测。

2、多场景下的定制化服务：智能语音质检系统可以整合CRM系统、呼叫中心系统等多个客户信息相关系统，能够同时提供规则配置、智能质检、人工抽检等多种功能，既支持通用规则的灵活配置，又支持不同业务场景的定制化开发。

3、精准情绪检测：通过检测电话静音、客户语速变化、情绪波动等及时判断客户的情绪变化，帮助管理人员发现通话中的风险，及时介入处理，大大降低合规性风险。

4、强大的数据信息分析功能：通过数据分析模块，对服务合规数据的统计，了解在不同周期内整体服务品质的变化情况；通过对客户行为数据的聚类、归纳与分析，形成客户热点问题统计、业务趋势分析；通过从通话中挖掘客户、产品等有价值信息，为客服、运营、营销提供支撑。

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