分类归档：Uncategorized

智能呼叫中心系统

一、智能呼叫中心系统部署模式：

1、线路多样性

座机、手机卡、E1数字中继线、IMS数字线路、第三方SIP线路对接，支持同时接入

2、终端多样性

PC端、手机端、平板、IP话机、普通话机、话务盒，多种选择随意组合

3、部署本地化

接入局域网，保障数据安全，方便系统维护管理。

二、云服务+自建

公有云+私有云+本地化，只能呼叫中心系统提供各种模式的网络部署方案。通话质量稳定，扩容方便灵活，自由整合，统一管理。

三、多产品整合统一管理

话机、手机、客服系统、外呼系统、智能机器人，随意选择，自由组合。智能呼叫中心系统数据层、业务层与第三方系统对接，完成与企业系统的完美融合。

四、支持对接多种企业应用软件

呼叫中心提供通用的API接口，一次对接即可实现多种终端及多处服务点或营业点的通讯管理需求，避免重复开发，大大地为企业节省开发成本。

五、定制开发，个性化需求

支持对接CRM/ERP/OA等各种系统，提供上百个API接口，方便灵活，业务系统定制，满足各企业的定制化需求。

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智能语音处理系统

智能AI技术代替员工处理大量简单重复性操作，节省人工，降低员工压力，减少人员流失。

1、智能处理

AI与客户进行沟通，分析客户需求，自动进行解答及转接相应部门、分机，代替聆听冗长的语音介绍，按键拨号转接，排队等待人工客服的模式。

2、电话语音提交工单订单

先进的AI技术可以识别客户口述的单号，记录客户需求，自主完成工单提交的工作。

3、无感介入

员工时刻监听AI与客户的沟通，可以随时选择主动切入，在客户感知不到的情况下替换AI，继续办公。避免传统语音机器人只能事后回电客户，给客户体验不好的现象。

4、语音信箱

节假日、夜间呼入等坐席无人或者人员不足等状况，AI进行解答，不能解决的问题进行详细记录。

5、智能质检

智能分析员工语气，自动为员工工作进行评价。

6、自主学习

通过不断学习，提高AI的智能效果，解决更多客户问题。

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智能客服系统医药行业客户服务解决方案

智能客服系统采用云服务器架构，云呼叫中心直接接入，搭建简单成本低。平台维护，减少运维成本，更实惠的是基础功能免费使用。随着业务发展，坐席可以及时得到扩充，快速上线。对于客户的咨询信息记录保存，很有效地对客户资源进行数据统计和分析，让医药企业了解客户多方面需求，能合理配置的医药资源，提高咨询转化率。

智能客服系统内部提供的工单模块（所谓的工单就是指，当客户的需求不能简单的通过与客服人员的交流沟通解决时，需要根据客户的诉求内容建立一张表单，然后将其转达给能够解决的专业部门）可以自定义表格规范和注意事项，并让工单按照既定的规则进行自动流转，这样能够明显改善各部门间的协作流程，帮助医药机构更快的处理客户提出的问题。另一方面，工单系统方面的统计数据也能帮助企业从多个维度了解客服人员的业绩和客服质量。

在医药行业，企业进行客服工作时经常会面对咨询量大、客服人员专业度不够等等难题，作为国内最具创新力的客户服务平台，智能系统通过快捷的线上客服、高效的工单系统，以及完备的数据库来帮助药明康德解决上述痛点问题，为其提供一系列全方位的客户服务解决方案！

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智能语音机器人的识别系统有些什么作用？

1、正确理解用户提问

幽澜智能客服机器人基于自主研发的自然语言理解技术，可以很好得理解用户提问，并根据平台知识库，匹配相应的标准问句，从而给出正确答案。

2、理解用户提问环境

对用户单个问句的解析，虽然可以理解用户单个问句提问的含义，但是用户提问的复杂情况比较多，多数情况下需要与上文的内容进行联系，才有具体含义；或者用户包含了比较负面的情绪，此时转接人工客服对用户进行安抚与服务更加合适。

因此，幽澜智能客服机器人推出了上下文理解功能与情绪理解功能，对于上下文场景，支持智能客服系统更好的理解用户问题；对于负面情绪较为严重的用户，及时引导至人工客服进行服务。

3、丰富的回答形式

幽澜智能客服机器人除了远比市面上同类产品更丰富的文本答案形式，还支持在答案中插入视频、音频、图片、超链接；支持以多轮对话的形式，解决用户的复杂问题。

机器人的回答除了给出答案以外，还可以与客户业务系统对接，将客户的业务信息以动态字段的形式加入到答案中，或者以指令的形式直接打开APP端某个功能页面。

4、系统易维护

智能客服机器人具有强大的自学习能力，对于用户提问问法的泛化能力强。机器人可以通过实现自动聚类（相似聚类和重新聚类），在用户问句审核页面与新知识发现页面，快速将用户问句作为语料加入到知识库中，极大减少运营维护人员的工作量，并提供统一维护多渠道的管理平台，减少运营维护人员切换平台知识库的工作成本。

5、系统可拓展

幽澜智能客服机器人具备良好的线性扩展能力，支持服务器节点的平行扩展，支持灵活的缓存、负载均衡机制，能以满足公司客户不断增长的性能要求。

同时，具备二次开发平台，允许技术人员经过培训后，简便快捷地实现相关功能的开发（包括后台服务、终端界面和第三方系统的调用）。

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智能语音系统在呼叫中心的应用

呼叫中心是典型的劳动密集型行业，其主要工作内容为向客户提供语音服务。随着业务的不断开展，客户规模的不断扩大，传统人工的客户服务模式已经难以满足业务发展的需求。因此智能语音客服系统为呼叫中心的发展提供了新的契机，可以有效降低人工成本， 大大提高服务效率。

智能语音客服系统在呼叫中心领域的应用：

1、在智能语音导航领域的应用

我国银行、保险、电信等行业具有 海量的用户规模，这些行业的呼叫中心为了能够有效提高工作效率和客户满意度，已经从传统的语音服务方式升级为全方位立体的客户服务系统，相比传统模式更加方便快捷、智能高效。

其语音识别模块可以有效识别客户的语音，并将语音识别结果进行反馈， 其语音导航模块，可以完成服务提供商全部语音功能的导航。目前智能语音客服系统主要在三大领域，得到了广泛应用，一是智能 IVR 互动式语音应答， 该系统可以在用户说出自己的服务需求之后，自动匹配到相应的数据库，为用户检索所需要的信息；

二是智能语音服务，系统根据客户的业务需求，转接到相应的问题解答知识库，通过语音的方式将信息传递给客户。

三是对用户进行身份校验，对于那些需要提前进行身份确认的服务，比如保险、银行等，系统可以通过语音识别对用户的身份进行确认，从而保障用户信息的安全性。 基于智能语音导航系统，能够有效实现客户服务系统的扁平化设计，为客户快速的获取业务信息提供了便利。同 时基于智能语音导航系统，还可以有效分流用户需求，大大降低了用户的等待时间，提高了呼叫中心服务质量和客户满意度。除此之外，智能语音服务系统有效解放了人力资源，尤其是在人工特别繁忙时，可以有效提高工作效率，缓解座席压力。

2、在质检领域的应用

传统质检主要采用人工的方式，主要包括抽检、巡检以及录音监听等。因此传统质检方式人力成本较高，管理幅度较低，质检服务效率较低。除此之外，传统质检方式的覆盖面严重不足，不能满足大服务机制下用户的详尽诉求。基于智能语音客服系统，可以对语音进行自动识别，并将海量语音转化为结构化搜索，通过关键词筛选、归类等方式，有效实现质检自动化。这种自动质检方 式有助于深入挖掘大量信息背后所隐藏 的价值，同时可以提高信息分析的精细化，提高质检的准确性，有助于深入挖掘客户需求，从而针对客户需求提供更 为准确的客户服务。

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AI智能呼叫中心优势

云计算给AI带来的机会：计算和存储能力的按需取得和无限扩展；海量用户，海量学习；即时开通，按需付费。

呼叫中心AI能力平台：

1、呼叫中心AI：专注电话语音、客户行业和使用场景，不是通用范畴的AI

2、能力平台：只提供技术和服务能力，帮助客户实现数据的价值

平台优势：

• 即开即用，按需付费。无需采购及部署系统，缩短测试周期；支持双轨录音，无需改造录音系统；无一次投入，按需付费，进退灵活。
• 资源弹性使用。弹性ASR引擎池，对业务波动的及时响应；根据服务等级和业务优先级进行调度；实时转写+非实时转写，做到削峰填谷。
• 最优模型调度。不同客户行业模型、不同业务场景模型、不同主被叫模型、不同语言模型。
• 专注“电话语音”。“电话语音”比“网路语音”失真度高，识别难度大。
• 海量用户学习与反馈。不同客户模型优化知识在平台上积累，系统识别问题可反馈回路到平台再优化。
• 开放与持续演进生长：开放系统，对接不同ASR厂商，系统迭代演进，持续学习生长。

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在线客服系统的智能应用

智能在线客服系统产品特点：

1、全渠道流量接入：一站式整合web、cc、wep、app、微信、微博、邮件、短信。

2、先进的底层框架：模块组件化好搭建和开发，可扩展性和可塑性极强，能够迅速迭代出垂直版本。

3、全流程系统数据打通：支持售前数据打通，线索跟进控制，售后客户管理；支持对接业务、订单、CRM等，实现 360度全景工作台。

4、全维度数据分析与统计：流量、名片、接入对话，接待客服等数据分析，跨渠道整合用户每个触点的行为轨迹，交互记录，沉淀数据资产。

5、灵活部署：支撑公有云、私有云、本地部署三种模式，适配企业不同发展阶段的部署要求。

6、开放共享：API化设计，开放全业务API接口，自定义UI，报表，支持私有化定制开发。

7、安全可靠：三层架构部署、C语言客户端、DDOS攻击防护，防篡改风险监测，数据主从热备。

8、智能应用：智能识别、智能分配、智能切换、智能输入、消息预知、提高服务效率。

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人工智能知识详解

1. 什么是人工智能？

是对让计算机展现出智慧的方法的一种研究。计算机在获得正确方向后可以高效工作，在这里，正确的方向意味着最有可能实现目标的方向，用术语来说就是最大化效果预期。人工智能需要处理的任务包括学习、推理、规划、感知、语言识别和机器人控制等。

2. 人工智能将如何造福人类？

文明的一切都是人类智慧的产物。在未来，人工智能会将会扩展人类的智力，这就像起重机让我们能够举起几百吨的重物，飞机让我们很快飞到地球的另一端，电话让我们在任何角落实时交流一样。如果人工智能被适当地设计，它可以创造更多价值。

3.什么是机器学习？

它是人工智能的一个分支，探索如何让计算机通过经验学习提高性能。

4.什么是神经网络？

神经网络是受生物神经元启发构建的计算系统。神经网络由许多独立的单元组成，每个单元接收来自上一层单元的输入，并将输出发送到下个单元（「单元」不一定是单独的物理存在；它们可以被认为是计算机程序的不同组成部分）。单元的输出通常通过取输入的加权和并通过某种简单的非线性转型，神经网络的关键特性是基于经验修改与单元之间的链接比较相关权重。

5、什么是深度学习？

深度学习是一种特定形式的机器学习，训练多层神经网络。深度学习近年来非常流行，引领了图像识别和语音识别等领域的突破性进展。

6.什么是强人工智能和弱人工智能？

「强人工智能」和「弱人工智能」概念是由 John Searle 最先提出的，是他对人工智能研究方向的两个假设。弱人工智能假设机器可以通过编程展现出人类智能的水平。强人工智能则假设机器出现意识，或者说机器思考和认知的方式可以用以前形容人类的方式来形容。

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