选择智能电话机器人的8大准则

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1、更高效的语音识别

采用讯飞、阿里、百度等多方的语音识别技术，准确率高达95%，辅以NLP自然语言处理和深度学习算法打造出强大的人机对话引擎。

2、更灵活的打算功能

智能机器人要可以打断其说话的内容做出相应，保证对话正常进行，用户还可自定义某句话是否能被打断，以及从第几个回合开始支持打断。

3、更强大的会话参数配置

用户可根据自己的实际情况，定制每轮对话等待时长，从第几句对话后支持打断、最大对话回合数等参数，使机器人能够适应不同的话术场景，另外用户还可以在话术逻辑中设置自定义用户标签。

4、更强大的彩铃识别

机器人需要在3-5秒内对彩铃进行识别并进行相应处理，在节省大量时间及花费的同时，告别将彩铃识别为意向客户的尴尬，同时还可根据客户需要，可直接与运营商对接。

5、更专业的话术管理

话术逻辑配置支持关键字及变量等条件，可以实现全局挽留，控制超时次数等功能。还有图形化的话术逻辑调试模拟器，能够实现逻辑的快速调整和配置。

6、更全面的通讯资源

智能语音机器人需要提供稳定的全网中继、无线网关等接入方式，同时还支持呼入呼出、接入用户自有线路，还能满足客户的对外显号以及当地座机号码等需求。

7、更及时的意向客户提醒功能

智能语音机器人在完成每一通电话拨打后，根据客户意向程度，对客户进行意向分类，同时可以通过微信、邮件、信息等渠道第一时间将意向客户推送至指定手机上，便于及时对意向客户进行跟进。

8、更便捷的人工转接

机器人使用者可在系统后台添加手机号码，机器人在与客户沟通过程中，自动判定意向程度，并无缝转接至提前设定好的手机上，客户无需过多等待，同时避免意向客户遗漏。

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AI智能客服系统

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1、智能应答：采用ASR、SLU、DM、NLG和TTS对话系统中的五大技术模块，人工专业话术配置，客户收听到的每一句话与真人聊天无异。

2、数据分析：对海量通话数据进行信息发掘和统计、了解客户、洞察市场、优化产品、服务、营销方式。

3、人机协助：机器人无法回答的问题，可以进行标记、后续人工跟进。也可以后续直接转接人工话务员。人工话务员可以看到机器人与客户的全部对话记录，在对话过程中，还能得到机器人的实时协助。

4、智能学习：机器学习，融合网络神经算法自然语言分析，智能记忆客户问题，掌握客户需求动态。

5、智能分析：全程监控机器对话，实时分析用户性别、年龄、购买意向，为后续跟踪服务提供数据。

6、智能打断：模拟真人交互场景，机器人能聆听客户说话自动打断不说，重新匹配客户需要的咨询。

7、智能推送：机器人把筛选出来的意向客户实时推送到我们的手机上，实时掌握意向客户数据动态。

8、成本可控：减少人工坐席，降低员工流动损失敏捷配置，降低销售成本，再也不用担心员工难请。

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智能AI电销机器人

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智能AI电销机器人系统都是基于自然语言处理以及深度学习等前沿技术，其中结合了包括保险、证券、金融、电商、教育、物流等优势等知识数据积累和算法模型，为企业客户定制针对性的产品和专属的解决方案，帮助企业快速降低服务和营销成本，创造更好的客户体验。

智能AI电销机器人可以帮助客服在客户咨询行业的相关知识时可以获得快速准确的自动回复，客服与电销齐头并进，识别、生成、分析、适配、锁定等销售流程，全面提升电销效率。

  • 自动拨打

无需人工输入电话号码，后台一键批量导入号码数据。根据需求设置时间、拨打频率等，机器人自动外呼更省时省力。

  • 智能应答

语音识别、自然语言处理、语音合成三大技术支持，让机器人更听得懂，能理解，会说话，人机交互更流畅自然。

  • 客户分级

根据人机交互内容自动判断客户意向，明确标注客户等级之后划入客户信息库，帮助企业锁定精准客户。

  • 通话记录

不仅仅是语音完整录音保存，更可将收听到的内容转化成文字，方便人工进一步了解查看。

  • 数据分析

拨打数据、接通及未接通数、通话时长等多项任务数据统计清晰化呈现，帮助企业查询管理。

  • 机器学习

应用深度学习技术，机器人将客户问题自主学习进知识库，并随着交互数据的不断积累总结，自动更新维护。

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智能语音系统用到的技术都有哪些？

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1、话术设计

提供所见即所得的话术设计界面，完全开放由客户维护话术，客户可以不断更新完善话术。话术通过多个语境、交互把话术逻辑的层次体现出来，实时展现了开放式与封闭式问题相结合，很好地体现谈单的层次。

2、语音识别

科大讯飞受图像领域CNN应用的启发，研发了深度全序列卷积神经网络（Deep Fully Convolutional Neural Network，DFCNN）语音识别框架，使用大量的卷积层直接将语谱图作为输入，相比传统语音特征作为输入，有效降低信息损失，非常出色地表达语音的长时相关性。

3、机器自然语言

自然语言理解是人工智能的核心技术，在智能客服、聊天助手、文本推荐、语义理解等领域都有非常多的应用。谷歌机器自然语言解析器SyntaxNet将神经网络和搜索技术结合起来，在解决歧义问题上取得显著进展，SyntaxNet 能像训练有素的语言学家一样分析简单句法。

4、数据分级

系统性能优越，系统设计之初就采用大数据模型开发建设，数据分缓冲层（BUFFER）、明细层（ODS/DWD）、轻度汇总层（DWB）、主题层（DWS）、应用层(APP)五层。

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幽澜智能客服系统解决方案简介

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幽澜智能客服解决方案是基于先进的自然语言技术（NLP）、语音识别技术（ASR）、语音合成技术（TTS），允许电话呼入的客户以开放的方式表述业务需求，系统将用户的语音转化为文本形式，并且能够自动理解用户的自然语言中包含的准确业务员需求，从而将语音菜单导航到客户所需要的功能节点上。系统还支持语法识别、关键词识别，支持语音打断，可自动屏蔽背景噪音，以及提供标准的开发接口。企业客户能够利用领域智能导航来处理日益增长的信息咨询、电话交易和服务需求，可以更加有效地提升用户的满意度，减轻人工客服压力，降低运营成本。

幽澜智能客服系统方案特点

高稳定性: 整个系统按照电信级系统进行设计、开发及施工，充分保证7×24 小时，不间断运行，并且提供足够的冗余，做到运行时动态升级及热切换。

可靠性解决方案：采用灾备设计，确保任何意外故障不会导致数据丢失并可于故障排除之后快速恢复服务。系统无法使用时可切回原有模式。提供所有服务和组件运行日志。

主机系统出现故障时不影响用户使用，系统能自动控制其倒换，所需时间小于120 秒。

系统具备容错能力，软件故障不应引起各类严重的系统再启动。

系统有良好的横向和纵向扩展能力，在授权许可的情况下，可以通过增加主机数量或提高主机的性能提高整个系统的处理能力。

系统的各模块既可分布式运行，也可集中式运行。各模块负载能力及整体负载能力应可平滑扩展，新功能模块的增加应不影响现有模块的运营。

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