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智能语音助手适合大规模地使用吗？

智能语音助手主要通过自然语言处理技术来分析人们的问题，执行指令、提供建议。而语音识别技术和人工智能是“自然语言处理技术”的两大主要内容。这两项技术将语音识别和语义理解相结合，在用户下达语音指令到设备识别并处理指令的全过程中，实现了设备“听见”“听懂”及“做出回应”的目标。

当你向智能语音助手下达任意一段语音指令时，它会根据语境或历史对话对该段语句进行分析，并通过与云计算网络的对接，实现智能化的回答与操作。

随着冰箱、电视、空调、洗衣机、扫地机等家居产品越来越智能化，理论上智能语音助手可以集成所有生活电器的服务。此外在智能手机上，智能语音助手还可以替你打开应用、查找资料、设置日程等等。

，智能语音助手虽然存在于虚拟数字世界之中，却能够帮助人类处理大量重复性的工作，让人们有更多的时间来进行创新。而且，自然语言处理技术还将在与用户的海量交互中自我迭代，使得智能语音助手可以更自然地使用人的语言和人类进行交流，并更精确地接受和理解用户的需求，这将进一步带来社会创造力和生产力的解放。

智能语音助手作为人工智能技术最广泛的落地应用，如今已经成为人工智能技术的“先头部队”，逐渐成为大众生活的一部分。但是受限于语音识别和语义理解等技术的制约，目前智能语音助手的使用场景较为简单，主要集中在智能手机、智能家居及部分汽车操作平台上。

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人工智能语音助手与人工智能家电的区别

1、人工智能语音助手

在Google开发者大会Google I/O上，Google Assistant帮助主人电话预约理发的情景展现让人眼前一亮，Google Assistant整合了机器学习的功能，还成功被集成到了谷歌地图中，能够为用户提供一些建议，包括播放音乐、行驶方向等等，被视为谷歌搜索的下一个发展方向。

目前市面上出现的语音助手有苹果的Siri、三星的 Bixby、亚马逊 Alexa、微软 Cortana、谷歌的Google Assistant、华为的HiAssistant等。语音助手可以实现打电话、发短信、导航、查新闻、听音乐、订酒店、翻译、手机支付等功能。
语音助手要「学会」一门语言需要解决两个问题，即声音识别和声音合成。声音识别又分成两个部分，第一步是将语音转成文字的语音识别，第二步是语义理解，涉及的技术主要是自然语言处理。

深度学习的突破是人工智能在最近几年飞跃发展的重要原因。目前，语音研究领域也主要使用深度神经网络——一个像人类神经一样的分层数学函数，可以不断自我学习和进步。

2、人工智能家电

随着人工智能和物联网技术的发展，人工智能广泛地应用在家电市场在家电市场上，现在已经出现了多种人工智能产品，覆盖健康、安防、数码等产业，常见的就有智能音箱、智能电视、智能空调、扫地机器人、智能机器人之类的，甚至还有智能插座、智能台灯、智能门锁等等产品。由于这些智能家电设备都是和人们日常生活最为密切的，因此，它的交互相对来说也较频繁，而这正是人工智能需要的数据基础和训练。

智能家电系统的本质，在于通过多个传感器将各个孤立的系统信息连接起来，在过去的环境里，传输速度不够也制约了这种连接的出现，而5G的应用可以解决传输速度的问题。

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人工智能语音机器人优势分析

• 自然交互：真人语音交互对答，支持多轮对话，打断插话，沟通对答如流
• 智能分类：精准识别客户意向，智能标签分类，实现精准营销
• 热点分析：热点问题标注呈现，重点分析，核心话术针对性优化
• 导入去重：对导入的表格数据（号码）进行去重，避免同一号码重拨错拨
• TTS语音合成：对话术中的变量内容如号码、金额、日期、称呼等实时合成
• 微信推送：绑定微信公众号，意向客户实时推送，高效跟进，及时把握商机
• 交互学习：机器学习+人工话术配置，知识库不断优化完善，系统自动升级
• 短信对接：对接短信系统，自动挂机短信回访，提升客户认知度和品牌形象
• 多级管理：建立多级管理账户，实现层级权限的精细化管理，保证数据安全
• 人机切换：遇到未知或疑难问题，自动转人工客服，人机协作，提升效率
• API接口：提供标准的API接口，支持HTTP协议接入
• 自动拨打：客户资料一键批量导入，随心设定自动拨打参数
• 自动记录：通话录音、识别文本自动存取，客户业务关注点自动标出
• 自动分类：机器学习，神经网络算法自动识别客户意向并准确分级，可直接根据客户意愿强弱区分跟进优先级，以便快速达成交易。

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人工智能客服系统优势分析

• 更精准

依托于最新的深度学习、语义分析算法，新一代智能客服机器人能更准确地理解客户问题，给出准确答案，即便在出现错别字、拼音甚至干扰词的情况下，也能确保高达97%以上的回答准确率，更快速、准确的回答大量重复和热点问题，为企业节省大量无效人力成本，提高客服工作效率，提升用户满意度。

• 更人性化

经过长期人工智能领域的耕耘积累，智能客服系统可以累积几千+的寒暄问答，并且这个数字一直在不断地飞速增加，庞大完备的寒暄库可以让您的机器人无所不知，无所不答。机器人还可以和客户进行更人性化的沟通，给客户一种和真人沟通的体验。

• 知识库导入更便捷

10000+词条的知识库，2分钟轻松导入。通过知识库批量导入功能，我们可以把原有的问答列表快速添加到现有机器人的知识库中，给用户初次建立知识库或知识库移植带来极大的便利，极大地提升了客服工作效率。

• 更简单的知识添加

智能客服知识库的录入可以用自然语言处理完成，无需对句子做任何语法拆分，也不需要设置关键词，客服几乎不需要培训，只需按照正常交流时的问答方式就可以添加知识库，大大简化了词条加工过程，简单高效。

• 更强大的智能学习能力

智能客服的学习技术，可以结合访客的历史选择和机器人的智能回答，将问题和答案进行拆解、学习、分析，并自动补充和完善系统中不具备的知识库词条，快速完成自我学习，从而进一步提升智能问答命中率，企业客户只需要在后台查看智能学习的问题并一键添加到知识库中，极大地提升了知识库完善效率。

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智能微信在线客服系统应用场景

• 移动优先

支持原生安卓SDK、IOS SDK，支持H5，支持文字，表情、图片和语音等多种消息形式，同时有安卓客服端、ios客服端、pc客服端等支持客服随时移动办公，不漏接一个客户。

• 微信客服

支持微信自定义菜单形式对接客服，支持对接微信客服接口。支持安卓客服端/IOS客服端。比微信客服更强大，更完善，支持高端定制，更好地服务微信用户。

• 电商客服解决方案

支持与B2B/B2C等平台的完美对接，实现单点登陆，实现客服系统与后台店铺管理系统的对接，客服在接待对话的同时，能看到访客实际咨询商品的实际参数。

• 会员信息对接

提供众多接口，支持与用户系统的完美信息对接，方便客服随时了解用户信息，查看访客轨迹，更好的为用户提供个性化服务。

• 客服KPI考核

提供满意度评价及分析、客服对话分析、服务质量分析、对话效率分析、对话关闭分析、对话主题分析和对话时间分析等多项客服业务指标。

• 内部协同

客服间可以相互转接回话和协同对话，不同工作组间同样可以转接，同时管理员可以实时监控客户会话，并可随时插入会话，更好的保证客户服务质量。

• 知识库管理

支持对知识库的添加、修改和删除，支持知识库文件管理。方便信息和知识的有序化以及知识共享与交流，有利于实现组织的协作与沟通，实现对客户知识的有效管理。

• 多语言支持

支持汉语、英语等多语言设置，基于阿里云提供的多地服务器部署，使得您的客户无论在地球任何地区都可以迅速、无延迟的与您进行在线沟通。

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电商企业版专属智能客服系统

客服作为商家在运营中的重要组成，在售前、售中、下单转化及售后都扮演着重要的角色，日常单纯依靠人工提供的客服，无论是应答效率、协作、反馈速度等都突显出更多的问题，而智能客服机器人，可以说是对人工客服很好的补充与完善。

目前企业面临的业务难题：

• 获客困难：企业与客户关系割裂，缺乏流量，大部分企业缺乏拉新获客能力
• 营销落后：营销方式单一，缺乏营销新玩法，传统营销方式难以吸引目标消费群，流量的采买费用过高。
• 客户留存难：客户管理不完善，客户画像不清晰，无法深度沉淀客户，缺乏会员营销方式，唤醒方式，刺激二次消费方式。
• 企业管理难：客户成本高，用户对服务要求越来越高，热销商品备货不及时，滞销货存积压，成本上升。

智能客服系统适用场景

• 处理常规、重复性的问题，负责问题人工处理，增加人工客服的服务价值
• 夜间无人值守：夜间无人工服务，24小时值守，降低询单流失
• 日常活动/大促：根据活动内容设置好知识库，可以解决大量基础、重复性问题

智能客服产品优势

1、7*24小时接待：回复品质可控，留住用户，重复咨询智能，个性问题人工，提高人工服务价值

2、即开通即用：无需训练调优，无需准备知识库

3、海量知识库：行业通用知识库600条，10大类目知识库1300条；覆盖日常70%咨询问题，问题准确率90%以上。

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广东幽澜机器人客服系统

广东幽澜机器人客服系统简介

智能客服系统是基于语义理解技术，并且可以配合使用语音识别（ASR）、语音合成（TTS）等智能人机交互技术，通过微信、APP、网页、短信、电话等渠道，以文字、语音等方式提供智能问答交互服务的信息服务系统。

信息技术的发展和用户习惯的变化，促使传统以人工服务为主要特征的客服形态不断向自动化、智能化、人性化、多渠道的方向演进，智能客服系统帮助企业构建高效先进的智能客服平台，显著提升服务效率和降低服务成本，有效改善用户体验和提高用户满意度，智能客服系统将成为企业领跑市场的强大助力。

1、机器人客服系统功能

2、全渠道多媒体综合处理能力

全渠道多媒体综合智能客服系统以人工智能交互为核心，通过微信、app、微博、短信、社交媒体等渠道的智能交互接入，帮助企业建立科学规范的知识管理和应用体系，从而建立统一的全渠道共享的智能服务平台。统一企业内外部的服务协同，促进服务方式变革，实现业务经营智能化协作，拓展丰富的服务形态，分流实体渠道压力，降低企业服务运营成本，提升客户满意度。

3、智能化的语义理解

人工客服答复大都带着明显的口语化（包括表达模糊、使用简称、拼写错误等），机器人均能正确理解并给出正确答案。机器人还具有聊天功能，与客户进行灵活的对话。

4、先进的知识管理

通过客户需求分析，协助用户对业务知识进行精确建模，搭建逻辑严密的业务知识库体系。

5、智能语义知识库

通过多年的积累，机器人系统覆盖了大量的词汇和文法，减少了用户重复建设的代价。

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智能语音客服机器人工作流程

1、设置好机器人的话术

智能语音客服机器人可以为企业定制专门的话术，企业订购机器人后，第一步就是制定专业的话术。机器人话术设置完毕，经过调试，测试成功后可以投入使用。

2、将语音客服号码导入机器人

话术制定完毕后，企业可将需要筛选沟通的语音客服号码导入机器人，机器人就可以自动拨打语音客服，不需要人工设置拨打每一通语音客服。

3、设置好机器人的工作时间

根据企业方便的时间，可以设置机器人的工作时间，设置好工作时间后，就可以开启机器人的使用。

机器人一旦开始工作，可以无间断的自动拨打语音客服，能够优化的利用时间，提高工作效率。

4、机器人工作，可后台监控

智能语音客服机器人开始工作之后，可以将与客户对话的语音自动转换成文本进行保存。

工作人员可以在后台进行实时的监控，一旦发生异常，可立刻停止，防止企业损失。

5、客户筛选，人工后期跟进

智能语音客服机器人可以在与客户进行交流的过程中，根据客户的对话来判断，将客户进行分类，将对产品有意向的客户从大数据中筛选出来。

幽澜智能机器人可支持智能语音客服机器人、智能营销机器人、电商回访机器人、在线客服系统、智能语音导航IVR、智能语音质检分析系统等不同版本，具备丰富的功能模块、灵活的建模。并且幽澜智能机器人在政府、房地产、教育培训、商业服务、电信通信、互联网、电商、金融保险等众多行业领域都有成熟案例，能快速上岗，充分满足企业营销服务需求。

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云时代的智能客户联系平台——智能客服机器人

云时代的客户联络平台——智能客服机器人，采用云计算、大数据、人工智能等技术，为您提供云时代的客户联络平台，实现随时随地响应沟通。

四大核心功能

1、多渠道接入

一个平台、一体化服务，省时省力。在线快速创建智能化的云客服团队，提高客服效率，提升客户体验（电话客服、微信客服、QQ营销客服、APP客服、在线客服）。

2、一键外呼

一键导入码号资源，提高外呼效率（一键导入、通话录音、预测式外呼、任务统计管理）。

3、工作协同

多渠道工单创建、统一管理、一键流转、全交互过程展现，提供流畅的跨部门协作和良好的内部协调（统一工单管理、工单协调处理、提醒与监控、一键流转）。

4、运营管理

全方位数据可视化管理、多维效能运营分析支持，客户管理、服务运营、人员管理等一览无余（现场管理、多维报表、客户CRM、坐席管理）。

企业为什么要选择智能客服机器人？

1、经济：零建设成本，零维护成本；

2、便捷：即开即用，3分钟搭建客服平台；

3、专业：多渠道接入，一体化服务；

4、智能：智能客服机器人，7×24小时不离线；

5、安全：云端实时备份，专业级数据加密；

6、增值：顾问式咨询服务，大数据智能分析。

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智能语音机器人如何解决企业服务难题？

智能语音机器人可以通过全渠道接入以及多种技术方式帮助企业解决服务上的问题。

• 智能学习功能：对于机器人无法应答的问法定义为未知问题，通过机器人无监督的主动学习方式来整理未解决的问题，企业可自行配置是否将未知问题作为机器人的知识物料。
• 数据分析功能：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，赢得商机。
• 智能知识库管理：完善有效的知识库是机器人必备运营，为机器人构建一个健康、生态的知识管理库，是管理知识生命周期，结构化知识，支持多渠道应用强有力的支撑。
• 多轮会话：访客某些问题无法通过单一对话完成，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。
• 意图判断：客户信息全面获取，全面抓取并分析客户行为数据（浏览轨迹、历史订单、会话记录、身份信息等），让客服机器人第一时间了解到客户。基于客户画像、行业知识构建以及精准的语义分析，让机器人迅速准确理解客户意图，为后续的回话交互提供支撑。
• 任务直达功能：提取企业业务动态知识库信息，提供基于客户身份或其他企业自定义核心要素的查询反馈，信息采集，营销推荐；业务执行操作全面覆盖咨询、查询等各类任务指令场景，在自然会话中跨场景完成任务，根据业务需求提供针对性的解决方案。

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