匯港通AI Call智能語音機器人基于深度學習的算法應用(ASR、TTS、NLP)，可以精準識別用戶意圖，實現自動應答、自助辦理等業(yè)務場景，支持打斷、多輪會話，毫秒級響應極速反饋，實現機器人與客戶的無障礙交流，可對通話實時進行轉寫，并自動匹配知識庫知識點，座席可快速定位回復，通話效率提升60%以上。【電銷的機人】
2.銷售難找，離職率居高不下【電銷的機人】
3 回訪和核驗：在很多業(yè)務場景里，客服需要給公司或網站的注冊用戶和服務客戶一一回撥電話，進行服務回訪和身份核驗。比如保險類的訂單確認、4S店服務回訪、部分2B業(yè)務網站注冊確認等。這類場景下，對話輪數相對較長，但接打電話雙方都更認同遵循固定流程的話術，目的和意圖明確，通話內容高度重復，很適合智能外呼撥打，用以減輕客服人員重復工作量，提升工作效率。【電銷的機人】
1 電銷：通常，呼叫中心的客服需要對電話號碼列表進行盲打，尋找和判斷出有意向和值得跟進的客戶，向有需求客戶進行信息觸達，本質上屬于營銷，但因為精準營銷號碼不夠精準，從而也導致了需要客服撥打大量陌生號碼做第一輪的初篩。【電銷的機人】
3.通話全記錄，機器人和客戶的溝通內容語音和文字全都有記錄，可做銷售的客戶和銷售的管理。【電銷的機人】
2.銷售難找，離職率居高不下
3 回訪和核驗：在很多業(yè)務場景里，客服需要給公司或網站的注冊用戶和服務客戶一一回撥電話，進行服務回訪和身份核驗。比如保險類的訂單確認、4S店服務回訪、部分2B業(yè)務網站注冊確認等。這類場景下，對話輪數相對較長，但接打電話雙方都更認同遵循固定流程的話術，目的和意圖明確，通話內容高度重復，很適合智能外呼撥打，用以減輕客服人員重復工作量，提升工作效率。
現目前，需要外呼的場景主要有這么幾類：電銷、催收、通知、回訪、核驗。
2.可視化和數字化管理，所有的外呼名單全部做好分類，哪些接了哪些沒接，外呼量和意向客戶產出量，等等數據可以做分析和決策。
2、那么多家電話機器人有什么區(qū)別？
外呼機器人能做什么：1.自動撥打2.智能溝通3.自動記錄4.自動分類5.轉接人工
1.工作單調情緒影響大，人工無法長時間保持工作熱情，遇到惡劣對話情景時容易產生情緒波動。
除此之外還有一些O2O服務類通知等，智能外呼也可以代替人工進行通知。
現目前，需要外呼的場景主要有這么幾類：電銷、催收、通知、回訪、核驗。
2.可視化和數字化管理，所有的外呼名單全部做好分類，哪些接了哪些沒接，外呼量和意向客戶產出量，等等數據可以做分析和決策。
2、那么多家電話機器人有什么區(qū)別？
外呼機器人能做什么：1.自動撥打2.智能溝通3.自動記錄4.自動分類5.轉接人工
1.工作單調情緒影響大，人工無法長時間保持工作熱情，遇到惡劣對話情景時容易產生情緒波動。
除此之外還有一些O2O服務類通知等，智能外呼也可以代替人工進行通知。
現目前，需要外呼的場景主要有這么幾類：電銷、催收、通知、回訪、核驗。
2.可視化和數字化管理，所有的外呼名單全部做好分類，哪些接了哪些沒接，外呼量和意向客戶產出量，等等數據可以做分析和決策。
2、那么多家電話機器人有什么區(qū)別？
外呼機器人能做什么：1.自動撥打2.智能溝通3.自動記錄4.自動分類5.轉接人工
1.工作單調情緒影響大，人工無法長時間保持工作熱情，遇到惡劣對話情景時容易產生情緒波動。
除此之外還有一些O2O服務類通知等，智能外呼也可以代替人工進行通知。
現目前，需要外呼的場景主要有這么幾類：電銷、催收、通知、回訪、核驗。
2.可視化和數字化管理，所有的外呼名單全部做好分類，哪些接了哪些沒接，外呼量和意向客戶產出量，等等數據可以做分析和決策。
2、那么多家電話機器人有什么區(qū)別？
外呼機器人能做什么：1.自動撥打2.智能溝通3.自動記錄4.自動分類5.轉接人工
1.工作單調情緒影響大，人工無法長時間保持工作熱情，遇到惡劣對話情景時容易產生情緒波動。
除此之外還有一些O2O服務類通知等，智能外呼也可以代替人工進行通知。
現目前，需要外呼的場景主要有這么幾類：電銷、催收、通知、回訪、核驗。
2.可視化和數字化管理，所有的外呼名單全部做好分類，哪些接了哪些沒接，外呼量和意向客戶產出量，等等數據可以做分析和決策。
2、那么多家電話機器人有什么區(qū)別？
外呼機器人能做什么：1.自動撥打2.智能溝通3.自動記錄4.自動分類5.轉接人工
1.工作單調情緒影響大，人工無法長時間保持工作熱情，遇到惡劣對話情景時容易產生情緒波動。
除此之外還有一些O2O服務類通知等，智能外呼也可以代替人工進行通知。
現目前，需要外呼的場景主要有這么幾類：電銷、催收、通知、回訪、核驗。
2.可視化和數字化管理，所有的外呼名單全部做好分類，哪些接了哪些沒接，外呼量和意向客戶產出量，等等數據可以做分析和決策。
2、那么多家電話機器人有什么區(qū)別？
