按日归档：2019-06-12

幽澜多功能智能AI行业解决方案

智能客服系统如何解决企业手工拨号难问题？

企业做传统电话营销使用手工拔号大致存在以下难题，总结如下：

1、手动拔打电话，容易拔错号码，遭遇空号、错号、忙音等不良状况，浪费挖掘客户的时间;

2、手工登记的客户资料，零乱不易整理，容易丢失和遗忘，以及客户重复拔打;

3、业务员流动，带走客户资料，导致客户资源;

4、随着团队规模的不断扩大，人员不易管;

5、客户服务质里上不去，投诉越来越多，降低客户忠诚度，最终导致客户流失管理人员难于根据业务发展情况兄，做出正确的行之有效的决策。

针对以上问题及解决以上问题，企业如何做好电话营销，智能电呼机器人特别介绍功能如下：

1、客户初次筛选

系统支持大批里导入客户资料

2、客户跟进管理坐席对意向客户进行跟踪，采用点击拨号(预览式)解夹拨错号码的问题和节省时间，利用知库详细的业务介绍知识给容户介绍产品优势，专业且服务口径统一;坐席人员回访客户，跟进记录都在系统数据库中，坐席本人和管理员可以随时点击客户查看跟进情况，这样既有利于进行绩效考核，也有利于管理人员了解坐席跟进状况。

3、消售管理预约提醒：系统自动记录需要回访的客户，让坐席及时通过电话外呼或其他方式进行回访，并对客户进行跟踪，成交，挖掘续签客户。

4、日常管理统计分析：系统可根据来去电的详细情况进行有效统计，包括客户在线等待时间、来电记录、自助查询记录等，并且生成各种统计图形。坐席人员可以灵活地自定义统计内容，为企业决策提供权威有效的数据。

想了解更多关于人工智能或智能客服系统信息，可访问http://www.shenbotec.com或关注“幽澜智能AI”微信公众号，可直接进行智能机器人的服务体验。

广东幽澜智能机器人客服系统

什么是幽澜智能机器人？是一款集呼叫中心、客户CRM、AI电话机器人于一体、可代替人工进行呼叫外拨，快速筛出意向客户，致力于帮助企业降低成本，创造更高的商业价值的商用自然语言交互专家。

反应快速，在通信层面，ASR，NLP，TTS技术运用大量技术，响应时间快达1.5~2秒，媲美真人体验(真人通话响应90%在1.5~2S之间)。

自动分析：准确识别客户性别，兴趣点，情绪，通话完毕自动生成分析报表。

支持打断：支持多轮会话，过程中如有打断，机器人自动重新识别。

意向客户识别：自动识别客户意向并筛选分级，并将有效客户提醒推送到您的手机，方便您及时跟进。

自动外呼：每天自动外呼1000通，客户名单一次性导入，设定时间自动外呼，无需人工干预。

全程记录：全程通话记录，识别文本自动存取客户业务关注点自动标出，通话录音长时间保存，可听取完整录音和分段录音。

话术自主上传：支持话术自主上传，后台随时修改，操作简单方便。

模拟真人对话：真人语音交互，专业业务解答，主动引导销售过程。

转接人工：人机交互，支持转接，让沟通更真实。

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云电销智能语音客服机器人使用场景

1、7*24不间断的多并发外呼服务，节约人力成本

当企业外呼业务量巨大，人工客服人数无法及时消耗外呼任务，导致外呼任务不断堆积，影响企业日常工作的进行，且客户得不到良好的服务的内容，导致客户流失。

解决方案：设置多并发机器人进行7*24小时的不间断外呼操作，一个机器人同时呼叫多个客户，释放人工座席资源，以完成更复杂的工作。

2、 统计客户关注内容、评估人工座席工作态度

企业需要对客户的通话内容进行特殊关注，如某些客户在通话过程中提及要申请开通产品，或当某些人工客服在与客户通话的过程中使用了不文明用语等，都需要企业管理人员收听每通通话的录音内容，用以统计客户意向和座席服务态度，十分消耗管理人员的工作精力，占用大量的工作时间。

解决方案：使用“智能语音机器人”完成外呼操作后，创建自定义的筛选规则，并针对已完成的任务执行规则，筛选出符合条件的通话记录供管理人员实时查看，最大程度上节省管理人员的工作时间。

3、机器人智能对话，工作态度不会受到客户情绪影响

在人工座席的日常工作中，难免遇到带有负面情绪的客户接听电话，如客户语气不友善或使用不文明用语与客服人员交流，极易造成人工座席情绪疲劳，降低工作积极性。

解决方案：创建机器人外呼任务，使用机器人进行外呼操作，无论客户态度是否恶劣，均不影响机器人的工作积极性。

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人工智能语音系统目前发展现状如何？

目前智能语音技术是人工智能产业链上的重要一环，目前也取得了重大的技术突破，目前的商业化落地已经成为了可能。人工智能产业链主要分为三个层次：

底层是一些基础的设施，包括芯片、模组、传感器、以及大数据平台、云计算服务和网络运营商。主要的参与者为芯片厂商、科技巨头和运营商为主。

中间层是一些基础的技术研究和服务提供商，所设计的内容包括深度学习、机器学习、计算机视觉、语音技术和自然语言处理以及机器人等领域，在这一模块当中需要有海量的数据，强大的算法以及高性能的运算平台支撑。

最上层的是行业应用，大致分为2B和2C两个方向。2B代表领域为安防、金融、医疗、教育、呼叫中心等。2C是代表领域为智能家居、无人驾驶、虚拟助力、家庭机器人等。

人工智能的深度学习、高性能运算平台和大数据是人工智能技术取得突破的核心助推力。深度学习功能解决了特征表示与序列映射的问题，使得人工智能的性能得到快速提升，而互联网时代的海量数据又不断为算法模型提供了训练材料。

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