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智能呼叫系统有哪些核心功能

智能呼叫中心系统的发展让其在电话系统中大大提高了电话客服及营销的效率，智能呼叫系统除了常规的来电弹屏、号码墙等功能外，还具备哪些核心功能呢？

• 预测外呼。预测外呼对于号码的检测速度非常快，可3倍提高外呼效率，结合国际的主流算法，外呼工作效率提高40%，座席无需等待，降低客户的骚扰率。
• 智能路由。具备图形化路由策略定制工具，提供服务最优化路由分配策略，平均处理时长缩短30秒，支持多媒体统一排队路由，提升50%办事效率，降低人力成本。
• 智能IVR。当客户呼叫电话后不再需要按键才能进入菜单，只需直接说出需求即可到达相应业务点。能够快读、准确、完整地识别客户的语音信息。通过NLP技术分析客户话语的意图，精准匹配到准确的业务节点。
• 智能机器人。该功能利用了深度学习理论的自然语言NLU、行业NLP，通过相应技术，智能识别用户的身份，整合互动记录、浏览轨迹，实现拟人化的智能交互。
• 智能质检。智能质检是采用语音识别技术、大数据分析技术，提供了实时的通话质检，全量录音质检等功能，具有全面、客观以及及时等特点。

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为什么电话营销的地位越发重要？

随着中国经济的腾飞，买方市场的形成,销售人员越来越占据了企业重要的地位越来越大的市场份额，而其中电话营销因为其以下几个特点越来越重要：

1、省时，短时间有效接触到最大范围的目标客户；

2、省钱，电话营销销售成本相较地推拜访客户成本低廉；

3、快速建立人脉，有利于与客户建立信任关系；

4、及时收集市场信息，掌握客户的需求，发掘行业动态。

而智能电话营销可以模仿销售精英的话术与客户互动，全程真人语音对话嗓音吐字全真体验。导入号码，瞬间批量外呼，省人省力省时。自动分级、自动筛选，公海私海不撞车，潜在客户与无效客户标准化区分，可以目标客户精准锁定。

智能电话营销还可以解放人力，不会受情绪影响，将电销人员从重复、枯燥的工作中解放出来，让他们可以将精力全部放在有质量的客户身上。其次，场景的话术库资源也是公司无形资产的一部分，理论上只要有源源不断的业务员与电销机器人结合工作不断完善话术场景，那必将成为公司重要的无形资产。

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智能呼叫中心平台集成系统

产品集成了呼叫中心系统、在线客服系统、智能语音外呼、智能质检、智能AI语音识别, 多客服渠道整合，带给用户一致性的互动服务体验, 座席人员可通过按键拨号、点击拨号、预测拨号、选择进行在线呼叫, 智能分配功能确保呼入的客户可以在第一时间被匹配到最合适的客服接待, 灵活的IVR流程配置，企业可随意组合配置, 语音导航、座席队列管理、来电弹屏、电话转呼、坐席监听、三方通话等功能应有尽有, 详尽数据报表（座席报表、外呼报表、满意度报表等），为企业决策提供数据支持全媒体、云计算、大数据、移动互联网等应用。

系统功能优势：

• 短信通知 短信验证码 在线直接发送 功能齐全 接口接入方便 添加模板 -> 测试接口 -> 发送短信。
• 完善的外呼管理系统 监控、质检、绩效、流程优化，点击外呼，批量外呼，全面提升管理效率。
• 云端部署模式，无需设备、机房，近乎0成本轻松部署。

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智能客服系统有哪些丰富的应用场景？

可以帮助企业打造服务自动化体验，更懂业务场景，可以将客服效率提升80%。主要有以下应用场景：

• 企业内部智能服务平台。打造7*24小时企业内部自助式智能服务平台，员工随时随地的企业百事通。
• 政务智能服务平台。以访客服务体验为中心，打造智能型政府服务平台，带给用户“智能政府”的全新感受。
• 品牌智能客服机器人。以产品品牌全方位智能服务为核心，建设全渠道智能客服机器人，助力品牌智能化建设。
• 微信智能机器人。建设微信智能服务平台，打造智能交互新体验，增强用户粘性，助力品牌微信营销。
• 钉钉智能机器人。搭建钉钉智能自主问答机器人，科学梳理企业内部知识体系，简单高效地为员工工作服务。
• 多面小能手。跟踪会话全流程，实现智能学习、浏览轨迹分析、自动生成线索/工单、智能转人工、自动会话分类等。
• 会话式表单引导。将流程性问题拆解为连续的问答句式， 通过用户的回复逐步确定节点信息，最终解决客户标准化需求，应用于订单查询、机票预订、餐馆预定等场景。

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智能语音机器人应用的九大优势

• 智能客服功能。客户呼入，智能接入CRM，AI机器人自动识别对话。
• 微信推送功能。账号绑定微信，将高分值意向客户和呼叫进展情况推送至微信。
• 话术配置功能。开放对话场景模式引擎，多流程话术设置，提供快速配置话术入口。
• CRM系统功能。团队协作，防止撞单，灵活控制，安全高效，简单实用，更快上手。
• 智能沟通功能。真人语音交互，智能识别客户意向，精准回答客户提问。
• 人机协作功能。实现人工和机器人自由切换，人工介入时能够实时查看机器人与客户的沟通记录。
• 智能分析功能。显示客户沟通路径，精准判断客户意图。
• 精准识别功能。可以准确客户意向分值，匹配精准客户标签。
• 自我学习功能。未识别问题自动进入“待学习知识库”，助力系统完善。

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智能客服机器人系统拥有哪些核心的竞争力？

新一代的智能客服机器人是现在很多企业已经开始使用的系统，与传统的智能客服相比，具备了哪些核心竞争力呢？

• 新一代的智能客服机器人拥有专家话的NLP技术，可以快速理解客户对话，缩短时间成本，提升准确率。
• 开放式的机器人话术训练，让企业自主提升智能决策能力。
• 自建大数据平台，可为客户提供更多、更精准的销售线索。
• 丰富的线路以及号码资源支持，帮助客户快速搭建智能营销体系。
• 与国内顶尖的安全机构合作，通过多重防护，为企业数据设置防火墙。
• 公有云的部署方案让系统建设0成本，时间段，部署灵活，无地域限制，联网即可部署，安装客户端直接开通账号。
• 混合云的部署方式安全性高，通信质量高，可个性化定制，开发灵活，部署周期较短，可快速上线使用。
• 私有化部署方式可以让号码本地化，通信质量高，系统部署本地，满足政府及大型企业私有化部署，、个性化定制需求。

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智能客服机器人与常见问题检索有什么不同

1、覆盖场景客服机器人>常见问题

常见问题只能解决操作层面的问题。对电商平台来说，“常见问题”就是电子版的平台操作指南，是一本使用说明书，这只是客服场景里的一个枝节。而客服机器人的应用场景则可以覆盖整个电商平台的线上服务流程（售前、售后）。

售前：主动会话访客、催单、催付、反砍价、核对地址、客户信息获取、潜在客户营销等

售后：投诉处理、退换货处理、评价管理、老客户关怀等。

以上列举的几个售前、售后客服场景都是对于电商平台来说都很重要，提供的是一种服务，而非一种解答，常见问题完全无法涉及，而机器人可以做到。当然客服机器人也可以完成“常见问题”的操作指南的功用。

2、常见问题提供的是一种滞后的服务，而客服机器人则可以在客户进入页面第一时间即可主动发起服务，整体客户体验上相差很远。

3、依赖的技术不同，真正的人工智能客服机器人会使用的技术之一是语义识别技术，这使得98%以上客户咨询智能客服机器人的问题都可以被识别到。相反，大部分人应该都能体验到，其实常见问题搜索的问题识别匹配度是很低的。

“常见问题搜索” 对用户来讲是一种需要话费较高时间成本才能达成目标的产品形态。“智能客服机器人”在获取用户输入的关键词之后也是完成了一次对问题库的检索，但机器人的对话形式对用户更友好，但同时对机器人的“智能”程度要求也比较高。自然语义分析（NLP）这项技术是解决这个问题的关键。机器人只有能够听懂人话、能说人话之后，才能算是真正的机器人。

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智能云客服的产品功能介绍

智能云客服是依托于互联网云计算技术，将客户服务的产品、软件放在云上运行，并为企业、终端用户提供客户服务产品解决方案的模式，让企业按需付费，让企业开通服务即可使用。

产品功能：

1、全渠道客服

一平台集中展示，统一管理，帮助企业全面捕捉电话、邮件、在线咨询、APP、微信、QQ等多个入口用户，节省客服平台间来回切换时间。

2、强大工单系统

强大灵活的工单系统，通过一张工单将全员连接起来，跨越部门之间的隔阂，充分调动起团队协作的积极性。

3、智能机器人客服

机器人与人工客服完美融合，通过设定海量词条,准确识别用户问题，快速精准回应,避免多次回答重复性问题,及时回复,让客户更加满意。

智能云客服产品优势：系统稳定可靠、数据安全、移动便捷、功能丰富、价格低廉、弹性扩展、智能化以及可以多渠道多媒体进行使用。

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如何区分人工智能、机器学习以及深度学习？

1、人工智能（Artificial Intelligence）——为机器赋予人的智能

我们目前能实现的，一般被称为“弱人工智能”（Narrow AI）。弱人工智能是能够与人一样，甚至比人更好地执行特定任务的技术。例如，Pinterest上的图像分类；或者Facebook的人脸识别。

这些是弱人工智能在实践中的例子。这些技术实现的是人类智能的一些具体的局部。但它们是如何实现的？这种智能是从何而来？这就带我们来到同心圆的里面一层，机器学习。

2、机器学习—— 一种实现人工智能的方法

机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。

机器学习直接来源于早期的人工智能领域，传统算法包括决策树学习、推导逻辑规划、聚类、强化学习和贝叶斯网络等等。众所周知，我们还没有实现强人工智能，早期机器学习方法甚至都无法实现弱人工智能。

3、深度学习——一种实现机器学习的技术

经过深度学习训练的图像识别，在一些场景中甚至可以比人做得更好：从识别猫，到辨别血液中癌症的早期成分，到识别核磁共振成像中的肿瘤。Google的AlphaGo先是学会了如何下围棋，然后与它自己下棋训练。它训练自己神经网络的方法，就是不断地与自己下棋，反复地下，永不停歇。

深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。

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制造智能机器人的关键技术有哪些？

1、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和难点问题。

2、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。最优路径规划就是依据某个或某些优化准则，在机器人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。

3、人机接口。智能机器人的研究目标并不是完全取代人，复杂的智能机器人系统仅仅依靠计算机来控制目前是有一定困难的，即使可以做到，也由于缺乏对环境的适应能力而并不实用。智能机器人系统还不能完全排斥人的作用，而是需要借助人机协调来实现系统控制。因此，设计良好的人机接口就成为智能机器人研究的重点问题之一。

4、机器人视觉

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

5、多传感器信息融合

多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题，它与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合，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。

6、智能控制

随着机器人技术的发展，对于无法精确解析建模的物理对象以及信息不足的病态过程，传统控制理论暴露出缺点，近年来许多学者提出了各种不同的机器人智能控制系统。

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