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事业单位客服系统相关解决方案

伴随着信息的社会化与公开化，事业单位与用户之间的交流日渐增多，已经有不少的失业单位出现效率无法有效提高的问题。因此，如何提高工作效率、减少运营成本、提供给用户更多更好的服务、提升服务的质量、使用户满意，这是摆在每个事业单位面前急需解决的难题。

如何准确地了解和分析自己的用户，使用户在最短的时间内得到统一、优质、规范的信息和服务，并以最快的速度解决在服务客户过程中出现的各种问题，低成本、高效率、灵活多变的呼叫中心系统解决方案能够帮助事业单位很好地解决这一问题。

呼叫中心又叫做客户服务中心，是一种基于CTT技术、充分利用通信网和计算机网的多项功能集成，并与企业连为一体的一个完整的综合信息服务系统。利用现有的各种先进的通信手段，有效地为客户提供高质量、高效率、全方位的服务。

传统的呼叫中心，主要是起咨询服务的作用，是把一些用户的呼叫转接到应答台或专家，随着要转接的呼叫和应答增多，开始建立起交互式的语音应答系统，把大部分常见的问题由机器，即“自动话务员”应答和处理。

因此，典型的呼叫中心的主要功能包括：交互式语音应答、座席智能排队系统、电话呼入、电话呼出、电话转接、录音、留言以及与数据库的集成等。

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电销机器人真的能帮助企业创造更高的效益吗？

随着科技革新智能化浪潮来袭，如智能家居、智能办公、智能驾驶、电销机器人等人工智能应用开始深入人们生活的方方面面，各大企业也都试图将电销机器人融入业务中，以求更快提升企业产能、提升服务效率，创造更高的效益和品牌价值。

在传统电话销售中，大部分企业都面临着人力成本高，人员流动大，培训周期长；人工外拨拒接率、挂断率高，工作效率低；沟通无法实时记录，意向分类不明确，成单率低等诸多问题。

而智能电销机器人的出现，让以上传统销售难题引刃而解。智能电销机器人的工作原理，就是通过真人式模拟销售或客服专家，和客户进行多轮互动高效率沟通交流，快速完成ABC类意向客户的筛选和分类，客户经理只需在后台跟进意向客户即可完成销售任务。

目前市面上已经出现了很多电销机器人的品牌，企业可以根据自身的业务需求进行筛选。使用电销机器人可以避免人工电话销售带来的情绪波动，专业知识不足甚至忘记话术等缺陷，可以保证销售过程中沟通的顺畅，大大节省人力成本，提升企业业绩及收益。

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智能电销机器人发展的几大核心技术

智能电销机器人发展的核心技术主要包含了一下几个方面：

• 机器学习技术。计算机完成任务主要就是对大量已有的数据进行重组、分析、处理，然后得出设定者想要的结果。幽澜智能机器人就是充分利用了人工智能这一核心技术，在利用设定者设定的语音程序与客户进行对话时，不仅可以对客户的说话内容进行有效的判断，还可以根据与客户的谈话内容对客户进行分类。
• 语言的处理技术

人工智能语言虽说都是人为设定的，根据客户的问题不同而给出不一样的答案，同时人工智能的语言处理能力又是准确的、精细的、有目的性的，在语音机器人与客户的对话中，可以立马抓住客户的痛点进行对话。

• 
• 图像处理技术

虽然智能语音机器人的主要工作方式是语音通话，但是可以利用人工智能的图像处理技术，智能分析客户的所处环境，并给出客户最满意的第二选择，并且通过通话对受众人群进行划分。

• 人机交互技术

人机交互技术是人工智能、计算机最为核心也是最重要的意向技术，也是能否被客户所接受的重要指标。人机交互就是将机器学习、语言处理、图像处理结合在一起，让机器人能够与客户进行顺畅的交流和沟通。

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制造智能机器人需要哪些关键技术？

想要制造一个智能机器人需要用到以下关键技术：

• 多传感器信息融合

多传感器信息融合技术是近年来很热门的研究课题，是控制理论、信号处理、人工智能、概览和统计相结合，为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了一种技术解决途径。

2. 导航与定位。在机器人系统中，自主导航是一项核心技术，是机器人研究领域的重点问题。
3. 路径规划

路径规划技术是机器人研究领域的一个重要分支。最优路径规划就是语句某个或者某些优化准则，在机器人的工作空间中找到一条从起始状态到目标状态，可以避开障碍物的最优路径。

• 机器人视觉

视觉系统是自主机器人的重要组成部分，一般是由摄像机、图像采集卡和计算机组成。机器人的视觉系统工作主要包括图像的获取、图像的处理和分析、输出和显示，核心任务是特征提取、图像分割和图像辨别。

• 智能控制。随着机器人技术的发展，智能控制技术显得尤其重要。无论是人为进行控制还是机器人自动调整控制，都是目前智能领域发展的一大方向。
• 人机接口技术

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按功能区分，智能机器人主要有哪几类？

机器人按照功能区分，可以分为以下几类：

• 传感型机器人。机器人的本体上没有智能单元只有执行机构个感应机构，具有利用传感信息，包括视觉、听觉、触觉、接近觉、力觉和红外、超声及激光等进行传感信息处理，实现控制与操作的能力。这类机器人大多受控于外部计算机，目前机器人世界杯小型组比赛用的就属于这种类型。
• 自主型机器人

在设计制作机器人之后，机器人就能无需人的干预，能够在各种环境下自动完成各项拟人任务。自主型机器人的本体上是具备感知、处理、决策、执行等模块，可以像一个自主的人一样进行独立的活动和处理问题，

目前很多国家都非常重视全自动移动机器人的研究。目前，基于感觉控制的智能机器人已经达到实际应用阶段，基于知识控制的智能机器人也取得了较大的进展，已研制出多种样机。

• 交互型机器人

机器人通过计算机系统与操作员或者程序员进行人机对话，实现机器人的控制和操作。虽然具备了部分处理和决策功能，能够独立地实现一些诸如轨迹规划、简单的避障等功能，但是还要受到外部的控制。

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按智能程度分类，机器人可以分为哪几类？

按照机器人的智能程度进行分类，可以归为以下几类：

• 工业机器人。只会死板地按照写的程序工作，不管外界的条件怎么样，机器人本身都不能对程序也就是所做的工作作出相应的调整。如果要修改机器人所做的工作，必须是由人对程序作出相应的改变，这类的机器人是毫无智能的。
• 初级智能机器人。具有跟人一样的感受，可以进行识别、推理和判断，也可根据外界条件的变化，在一定范围内进行自行修改程序，也就是这类的机器人能适应外界条件变化对自己做出相应的调整。不过，修改程序的原则也是由人先给予规定，这种初级智能机器人已经拥有一定的智能。
• 高级智能机器人。具备感觉、识别、推理和判断能力，同样可以根据外界条件的变化，在一定的范围内修改程序。与前面两种机器人不同的是，修改程序的原则不是由人规定的，而是机器人自己通过学习，总结经验来获得修改程序的原则。这类机器人已拥有一定的自动规划能力，能够安排自己的工作，不需要人的照料，完全可以独立地工作，也称为高级自律机器人，这类机器人已经开始走向实用。

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人工智能呼叫中心有哪些优势？

1、语音是被更加准确。

识别的准确率高达90%，比其他高出10%左右，采用深度神经学算法和卷积神经网络算法，抗燥性强，一问多回都能高度理解。

2、专业通信运营。

专业且灵活的线路接入（无线网关、中继、IMS等），无线网关放置用户侧更方便用户维护。

3、全部云端部署。

云通信、云语音识别，使用更加便捷，运营安全更有保障。

4、技术研发优势。

采用最先进的语义识别，神经网络，深度学习等技术，潜心研发几年。

5、专业呼叫中心及CRM

专业的呼叫中心系统，先进的CRM客户管理，人机切换、预测式多并发，数据库对接。

6、机器人回复速度快

可以达到400ms内，平均800ms回复，市面上同类产品需要1300-2000ms。

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可以进行深度业务场景整合的智能机器人

智能机器人可以帮助企业节省人力成本约80%，客服效率提升100%，因为智能机器人可以提供7*24小时的在线服务，辅助人工座席，将效率提升至100%，进行自动判断问题，当客服不在线客户可以进行留言反馈，自动的场景识别，快速地位，准确理解客户问题。

智能机器人可以进行智能学习，对于无法应答的问法定义为未知问题，通过机器人无监督的学习方式来整理未解决问题，企业可自行配置是否将未知问题作为机器日人的知识物料。

完善有效的知识库是机器人的必备运营，为机器人构建一个健康生态的知识管理库，是管理知识的生命周期，机构化知识，支持多渠道化应用强有力的支撑。

机器人可以记录与观察机器人与用户的交流应答，为企业提供更全面的用户心声，沉淀用户信息，促进帮助企业进行商业决策，抵御风险，赢得先机。

当访客的某些问题无法通过单一的对话完成时，需要机器人在理解语言基础上，利用对话状态追踪技术记录历史对话中的信息，智能引导用户更精准快捷地解决问题。

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幽澜智能在线坐席工作平台

幽澜机器人可以与全媒体多渠道融合，统一坐席工作平台，可以进行有效灵活的分配策略，智能会话管理让客户服务准确高效。全新的沟通方式，让客户可以随时享受专业服务。

可以实时发起，主动邀请访客对话，实时了解客户动向；进行在线实时沟通，快速响应客户服务请求；当客服不在线时，客户可以通过留言进行反馈；客户可以进行座席或者技能组历史服务座席优先。

幽澜智能在线坐席平台可以 进行多渠道接入，网页端、手机端、APP、微信、电话语音样样精通；系统进行精心优化，不丢消息不掉线，不错漏一个客户；介意输入预知、知识库、客户信息聚合，让客服效率倍增；实时监控和详细的数据报表让管理更加轻松。

系统统一的工单记录业务，支持自定义，能够记录金额、数量、业务状态等和企业密切相关的信息，让系统与企业的联系更紧密。

幽澜智能在线系统可以进行智能分配，输入预知，快捷回复，知识库等多种功能，助力每一次沟通。实时监控服务现场，提供数据报表，全方位反映服务现场、咨询详情、人员绩效。

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人工智能系统对金融行业有哪些应用？

1、人工智能系统面向客服的应用

信用评分：近年来，银行等金融机构已经慢慢开始使用新型的非机构化与半结构化的数据来源来捕抓借款人的信用，并用人工智能来评估消费者行为和支付意愿等定性因素，筛选借款人更快，成本更低。

保险业：保险业将人工智能用于大数据分析并以此作为保险定价的基础，保险公司运用人工智能来整合实时、高度细化的数据，以改进保险产品的定价或营销。人工智能还能在理赔方面用于确定维修成本并自动判定交通事故车辆的受损程度，减少索赔处理时间与运营成本。

聊天机器人：用于帮助处理客户处理问题的虚拟助手。使用NLP自然语言与客户进行交互，并使用机器学习算法来进行优化。除了可以协助客户做金融决策外，还能与客户交互所获得的客户信息。

2、面向运营的应用

优化资本：建立在计算机能力、大数据、最优化数据概念基础上的人工智能，能提高优化资本的效率、准确性与速度。

模型风险管理和压力测试：人工智能通过一系列金融设置，能观察市场行为与其他趋势的变化，评估银行风险模型的表现，以降低低估风险的可能性。

市场影响分析：通过对原有模型进行扩展或引入机器学习方法，建立市场影响模型，能获取更多信息，从而实现对市场价格或流动性影响的最小化。

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