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什么是人工智能呼叫中心系统？

所谓的智能语音呼叫中心，也就是在呼叫中心里面添加具有人工智能的核心板块。传统上客服系统也会有用到人工智能技术，不过其使用场景仅限于文字聊天机器人。也就是大家比较常见的在网页、APP或者微信中通过文字聊天窗口和大家进行对话的机器人。

在自然语义处理（NLP）技术不断发展的今天，随着深度学习、知识图谱等技术被不断投入实用，客服机器人能够帮助企业解决的客户问题越来越多。根据之前Gartner的一份调研报告显示，目前全球市场上的智能客服机器人产品，已经能解决接近70%的常见客户问题，而这些问题在使用机器人之前大约会占到客服坐席每天一半的工作量。换句话说，智能机器人能够帮助企业节省一半左右的人工成本。

但是这一成就在相当长一段时间以来都被限定在以文字交流的在线客服上，而在以电话沟通为主的客服渠道上并没有得到推广和使用。这一方面是因为市场上对于智能语音呼叫中心的需求相对较小，另外也是因为实时语音识别等技术还不够普及。不过最近几年，我们看到真正意义上的“智能语音呼叫中心”不断在海外和国内市场上亮相，同时也受到了越来越多用户的认可。

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人工智能语音外呼系统的技术原理

智能语音外呼系统是通过语音识别、语音合成、自然语言理解等技术，在不同的场景下自动合成企业所需的业务话术，系统自动外拨客户电话，通过智能交互为企业提供自动营销、回访、催收等服务。

人工智能外呼系统产品功能：

• 自动外呼：一键式设置外呼策略，实现自动拨打、自动重呼、自动记录、自动分类、智能打断和通话转接人工等功能。
• 话术流程化：以真实导航场景，提供所见即所得的方式，管理配置话术、问题答案 ，图形化机器人超脑编辑，简易直观。
• 场景模型化：场景的全流程业务自定义输入，沉淀领域应用场景模型化应用输出。
• 智能语义理解：基于规则+模型算法组合的自然理解，模型算法持续升级和一键式机器训练。
• 客户意向分析：基于NLP技术分析客户意向和意图，后续持续增值客户服务和客户价值。
• 大数据统计：基于大数据，提供实时、多维的分析，图表丰富准确，并可自设置报表进行自助设置。

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幽澜多功能智能AI行业解决方案

人工智能语音对话软件机器人哪家好？

人工智能外呼系统的主要功能

一、完善的用户管理系统

全自动管理企业客户的意向等级、通话记录等数据。数据统计全面、客观、高效。

目前的外呼机器人大部分都还是播放提前录音，为了实现真正的人机语音对话系统，我们需要让机器能发出人的声音，这就是语音合成技术。但是要合成出人自然对话中的抑扬顿挫，并且是一件非常困难的事情，人的耳朵对于音频的敏感程度远超过人眼对图像的敏感程度，这也让语音合成这件事情的难度更高。

二、智能语音识别对答

颠覆传统自动外呼只能播放语音的现状，网谱数据智能客服机器人外呼系统支持模拟行业学者与目标客户进行通话，让你拥有复制的销售精英。

三、自动外呼

直接将客户号码导入，瞬间批量拨打客户电话，过程由呼叫平台自动完成，支持定时呼叫、筛选呼叫等功能。

四、客户资料管理

智能客服机器人外呼系统提供全程详细的通话录音，呼出了多少，哪个客户没有接通，接通时长，邀约是否成功，客户购买意向等数据都能展现。

对电话机器人机器人来说，只要经过几天的学习和测验就能让它到达一个合格以上的销售水平。因为较成熟的语音技术能够让它听懂对方说了什么，专业的话术和真人配音让它们能够与客户对话。快速反应和智能应对，让越来越多的客户听不出电话对面的原来是机器人。

其实是因为电话机器人运用了做最前沿的五大技术智能机器人采用了最前沿的深入学习技术，先进的语音识别(ASR)、口语理解(SLU)、对话管理(DM)、自然语言生成(NLG)、文本生成语音(TTS)五种对话系统技术模块的协同运作。确保机器人能够快速识别出客户对话中表达的意思，精准判断客户意向并给出准确回应，迅速而高效，全程模拟真人互动沟通。

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企业级人工智能解决方案

• 语音交互智能机器人平台

智能AI开放平台是基于卷积神经网络的深度学习自然语言处理问答平台，致力于为全球人工智能应用提供更高效、更便捷、更经济的深度学习解决方案。

• 实体服务机器人

实体服务机器人致力于智能硬件解决方案研究，聚焦用户需求，努力实现智能人机交互无障碍，实现智能化、人性化的专业服务，应用于政府、金融、交通、教育、医疗、电信运营商等多个行业，帮助企业构建高科技的智慧营业网点，提升服务效率，降低服务成本，提升用户体验。

• 智能客服平台

应用自然语言处理技术（NLP）帮助企业构建高效先进的智能客服机器人，通过漏斗式的服务方式，显著提升服务效率，分流大量人工压力，降低人工服务成本，有效改善用户体验和提高用户满意度，帮助实现传统呼叫中心向智能化客户联络中心的成功转型。

• 大数据精准营销解决方案

基于客户数据提供全方位洞察，让消费体验变得更加个性化，并最大化整个客户生命周期价值。

• 智能呼叫中心语音机器人

为企业提供数据采集、数据标注、模型训练、推理验证等AI全流程服务

• TTS语音合成

可将文本实时、准确地转换为自然、流畅的语音，实现真人情感语境。

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基于意图理解的智能业务定制系统

意图理解定制系统是专业的对话系统训练平台，它开放了小紫领先的需求理解、对话控制及底层的机器学习、自然语言处理、知识挖掘等核心技术，以及对话技能的创建、训练、评估、优化等功能。开发者和企业都可以快速在意图平台上搭建一套对话系统。根据对话用户的问题，将某个复杂的知识或者操作分解为若干个流程，机器人会引导访客一步步地按照流程去解决问题。
传统的IT系统服务商的业务可以基于意图理解平台提供强大的技术基础和支持，即可快速完成向AI场景的服务升级。例如您想变更您家里的带宽套餐，从身份识别确认，再到套餐选择变更，最后再选择支付等，这是一件比较复制的事情，通过意图模块的理解和处理，让整件事变得轻松。

智能知识库系统，知识库包含完整的知识组织、知识发现、知识展现、知识反馈的知识生命周期，通过智能化（智能语义、搜索引擎、机器学习等技术）的知识库产品解决方案，实现企业知识的高效应用和管理可控。系统支持结构化知识库（一问一答、多问一答），非结构化知识库（向导式问答、散列跳跃式问答）。

未知问题深度学习训练系统，机器人在应用过程中，会沉淀出大量的无法回答的未知问题，对于未知问题，机器人通过智能分析关联相关问题，并扩充归类到知识库，实现机器人自我学习、自我提高。

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语音交互智能机器人平台

语音交互智能机器人平台基于强大的NLP处理技术、离线语音识别引擎、意图理解业务导向、智能知识库、未知问题深度学习等核心技术，定制开发出满足多种场景业务办理的语音交互机器人，比如儿童教育机器人，客服电话机器人、营销电话机器人、娱乐游戏机器人，政务业务办理机器人，银行窗口办理机器人，实体语音查询交互机器人，营业厅机器人，银行导览机器人等。每一种机器人后台都配置有业务意图处理模块、知识库模块、未知问题学习训练模块，灵活的与企业的业务系统对接。系统经过多个集团公司的实际应用，发货量超万台，是一套成熟稳定的机器人业务系统，可以实现快速部署快速应用，帮助企业提高效率，进入人工智能时代。

智能语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）采用行业领先的深度学习算法，实现将多语种语音内容转换为文字，支持2分钟内音频文件转写以及实时语音转写。全面满足语音对话、语音导航、室内设备控制、语音搜索、直播字幕及庭审等多场景下的语音识别需求。 并结合您所在行业特定业务下的语音模型深度训练服务，例如在银行信贷业务下，一般用户说“带宽”其实是说“贷款”。例如广东人说“鸡到了”实质上是说“知道了”等。通过专项训练，大大提高识别准确率。

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智能语音系统人机对话设计要点有哪些？

行为模式的设计、交互过程的设计、知识结构的设计、人格情绪的设计、熟悉过程的设计，我们又可以将这5中设计要点进行情景细分：

在整体架构设计当中，加入这些细分情景的收集，透过用户与机器对话的行为细分模式，包括知识结构和人格情绪的收集，来出一个虚拟人格。此模式就相当于某宝或某东商城根据用户的点击、搜索和浏览行为结合大数据生成的千人千面，通过语音交互的使用过程，了解用户习惯进而达到更好的体验。

语音对话体验可分为三个方向：声音形象、对话交互模式和对话内容，它们分别对应GUI时代的品牌设计、交互设计、服务设计，产品经理需要把握好机器人与人的平衡点，不要过度人性化，以免某些点不能满足用户的过渡预期，而产生的失望。

人类的大脑依赖所学的知识进行思考、逻辑推理和语言理解。而机器人则是依赖数据的训练，互联网时代积累的大量的数据能为训练机器人提供的强有力的保障，对话机器人以数据为基础，利用深度学习模型和算法，对人类世界进行感知、识别和判断，并通过知识图谱对人类的知识进行梳理、整合、推理，变成有智慧的AI。

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智能对话系统主要组件介绍

语音识别：ASR（Automatic Speech Recognition）一般包括四大块：信号处理、声学模型、解码器、后处理，首先采集声音，进行信号处理，将语音信号转化到频域，从N毫秒的语音提出特征向量，提供给声学模型，声学模型负责把音频分类成不同的音素，接着解码器得出概率最高一串词串，最后的后处理就是把单词组合成容易读取的文本。简单的说，就是接受音频输入，返回一个转录的词串；当然，对话系统中，ASR系统一般都做了定制的优化，同时，一般对话系统还要求ASR系统返回句子的置信度，用来决定是否询问用户来确认该回答这样的任务；

自然语言理解：NLU（Natural Language Understanding）产生适合对话任务的语义表示（语义表示常见有一阶逻辑、语义网络、概念依存、基于框架的表示），主要通过分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、指代消解等进行语义解析产生句子意义（即理解文本是什么意思），进行意图识别（一般通过动宾短语，事件提及，比如查询天气），从中抽取槽的填充值，进而完成语义表示；

自然语言生成与语音合成：NLG（Natural Language Generation）组件选择需要向用户表达的概念，计划如何用词句表达这些概念，并赋予这些词必要的韵律，TTS（Text To Speech）组件接受这些词句及其韵律注解，并合成波形图，生成语音；

对话管理器：DM（Dialog Management）为对话系统的主体，控制着对话的架构和结构，从ASR/NLU组件接受输入，维护一些状态，与任务管理器（知识库）交互，并将输出传递给NLG/TTS模块。

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