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人工智能營銷真人自動外呼系統,提升企業銷售效率。

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十年通信行業研發經驗完全自主開發大平臺,科大訊飛生態鏈扶持企業;集呼叫中心、客戶CRM、AI電話機器人于一體代替人工進行呼叫外撥,快速篩出意向客戶致力于幫助企業降低成本,創造更高的商業價值。真人聲音,AI電話機器人采用真人真聲錄音加上神經網絡技術,實現智能營銷式會話。寒暄發問,經過不斷積累,AI電話機器人內置多套真人話術模板進行營銷式會話,讓機器人充滿真人感情色彩,快速拉近客戶距離,提高營銷效率。多輪會話,AI電話機器人基于上下文理解與客戶進行分步式的自然語言交互溝通,通過主動發問、關鍵信息理解并提取,一步步聚焦客戶的意向與需求,終推動營銷任務的執行。意向識別,基于行業知識構建以及精準的語義分析,讓機器人迅速準確理解客戶意向,為后續的業務員跟進提供高效支撐。

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SAAS電話機器人為核心技術,軟件+硬件模式,搭建電話機器人系統本地局域網;將話術、錄音、語音交互、數據全部放在本地服務器,加載調用更快,體驗度更逼真!實現本地化配置方案,管理自主,數據安全。

您的聲音,數心直在用心傾聽,用服務來響應,基礎功能優化,對話打斷功能優化,智能對話邏輯優化,提升了語音識別的準確性,機器人智商UP!UP!UP!,話術市場,數心話術市場上線啦!,目前已上線個話術模板,數心將持續上新,不斷豐富話術市場,為您提供更多優質的行業話術,數心鷹眼監控,酷炫的數據大屏,實時動態展現機器人工作狀態和任務跟進情況,讓您運籌帷幄,決勝千里。

他們是否提供有關運輸,訂單詳情或退款政策的信息-這些都屬于談話主題,而不是由智能機器人處理,在閃電般快速的電子郵件回復,當你用個不太具有挑戰性的問題請聯系您的支持可能會收到,有時,客戶服務查詢是常規的,AI可以通過%自動響應來解決問題,其他時候,AI會生成些不同的自定義建議,然后人工代理會批準或編輯其中個響應。

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基于AI、大數據算法的搜索引擎關鍵詞推廣技術。根據算法,系統每天自動生成高質量推廣內容,利于搜索引擎收錄排名。自動匹配高權重行業站點推送,實現快速的、多平臺、多種終端全覆蓋。通話多輪會話,智能理解客戶語義,挖掘客戶意向程度和深層需求,并且根據客戶意向等級分類保存。術語一鍵導入,企業可將不同行業不同場景的話術模板整理到系統提供的Excel模板中,輕松實現一鍵導入,大量的減少了話術詞條錄入的工作量。相似詞語關聯,應用深度學習技術,AI電話機器人自主學習適應各種方言口音、近義詞、同聲詞并進入話術庫自動更新維護。引導式發問,企業可根據自身需要配置常見問題進行話術引導,跟客戶溝通時按照預設的問題進行引導式發問。

他認為:“幾乎沒有任何經濟部門可能無法被人工智能打亂,我們都必須改變我們的工作,因此,我們面臨的極大挑戰不是真正的大規模失業,“相反,責任在于重新思考和重組我們的工作環境,AI處于早期階段應該處理簡單的請求,AI可以處理重復和重復的任務,如密碼重置和包跟蹤,以便代理可以專注于需要人工干預的更高效的工作。

具有優勢業務:更快的解決時間,降低成本,提高生產力,良好的客戶體驗,全天候客戶支持觀點:對此有幾個答案,因為AI支持相當多的不同客戶服務技術,從聊天機器人電話系統再到人工代理的切都部分或完全由人工智能提供動力,以下是AI在客戶服務中的樣子:當您對運輸成本有疑問時,智能機器人就像您可以在零售網站的結帳頁面上聊天樣。

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(編輯:買賣祺),數心機器人多功能應用,人工智能是把雙刃劍,在推動社會進步方面人工智能有著不可替代的作用,但是它對于傳統崗位的沖擊也是不容忽視的,不只是個人要做好應對的準備,企業也要有所準備,數心電話機器人全年小時無休,無需發放各種工資福利,永不加薪和五險金,大大降低了企業在招聘和培養員工的成本,無離職離崗狀態。

自然語言處理支持您與AI軟件的日常交互,使其能夠處理和解釋口頭/書面信息,Siri,Cortana,Alexa是進化NLP的例子,人工智能主要圍繞這兩項創新能力,以支持客戶支持代理的工作,通過限制研究時間并提供可觀的行動計劃,AI輔助的客戶服務平臺自動化可以產生人類無法提供的準確性和速度的響應,人類代表可以為BC客戶提供所需的額外幫助,它可以代表代理商及時發現并提供解決方案,從而加快解決流程,通過學習經常解決的重復問題,機器學習能力使客戶支持能夠應對聊天機器人有時無法解決的棘手挑戰,盡管人工智能在客戶服務中扮演著重要角色,但人工智能軟件的機器學習能力仍然缺乏需要細化和類似人類感性的特定點。

AI電話機器人采用科大訊飛、百度、阿里三家國內語音識別技術混合而成,極速響應,響應速度僅需500ms。可查看機器人對人機對話問題構成,以及機器人回答的熱點問題匯總,由此了解機器人的服務情況,更精準定位客戶需求。業務跟進人員可以在統計中查看熱點業務問題的回答次數和頻率,根據統計結果更好地調整優化話術策略。可以設置機器人在特定時間對話術庫進行自動優化,對經常識別錯誤的問題進行自動學習,極大的節省了人工維護成本。

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