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呼叫中心系統營銷能力升級的原因？

?隨著人工智能技術【《人工智能技術》系統介紹了人工智能技術的基本理論和應用技術?！?/span>的快速迭代發展，智能外呼機器人應運而生，并具有廣闊的市場空間和多元化應用場景，被大量應用于企業營銷外呼、回訪、售后服務等各個環節，不僅為企業呼叫中心節省了大量的人力投入，更大幅提升了企業的營銷能力。智能外呼機器人，通過語音識別【語音識別是一門交叉學科?！?/span>、語音合成【語音合成是通過機械的、電子的方法產生人造語音的技術?！?/span>、自然語言/語義理解（NLP【NLP是神經語言程序學 (Neuro-Linguistic Programming) 的英文縮寫。】/NLU）等技術，實現系統自動外撥客戶電話，為企業提供自動營銷、回訪、催收等業務。智能外呼機器人以真實導航場景，結合首創圖譜增強算法，能夠更精準地識別客戶意圖，精確理解上下文多輪對話，融合多業務應用場景，在不同的場景下自動合成企業所需的業務話術，提升業務營銷能力，支撐企業智能決策。呼叫中心系統【呼叫中心（英文Call Center或Call Centre)也叫客戶服務中心之類的，早期的呼叫中心就是些熱線電話、咨詢電話，由受過訓練的話務員專門接聽處理來電客戶的各類問題如咨詢、投訴、建議，其實就是一個電話機、一個筆再加一個本子等。】提升智能交互體驗，準確理解客戶意圖智能機器人電話系統中的多輪對話功能決定著人機交互是否能像人和人交流一樣順暢。如果機器人在與用戶多輪對話時，無法結合上下文準確理解用戶意圖，就會導致用戶體驗差、滿意度低。機器人能否像人一樣準確理解用戶意圖，并快速做出回應，是用戶感知機器人智能水平高低的重要考量。在智能外呼機器人的多輪對話功能方面進行了大量研究工作，使之在同類產品中脫穎而出。智能外呼機器人的多輪對話采用了多種模型結合方案——利用規則模型以求在特定領域的標準用語引導下更為簡單高效；引入情緒模型以應對句法結構復雜、文本表述方式差異大等復雜場景；結合機器學習算法【機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科?！?/span>模型，輔以領域知識庫業務問答，以識別多輪對話的上下文邏輯——從而使機器人在對話理解中能夠精準獲取用戶意圖。高度模擬真人發聲，降低人工錄制成本智能外呼機器人在會話中需要根據不同用戶的信息字段播報用戶的姓名、金額等參數，這些參數稱之為動態字段。目前市場上的真人語音都是人工提前錄制的，但錄制時并不錄制整套話術中的動態字段。這些沒有錄制的動態字段就需要進行語音合成，動態字段合成的聲音和人工錄制的話術聲音相似度越高，表明這個電話機器人就越智能。在動態字段聲音合成方面，智能外呼機器人是在數據和算法的基礎上，輔以語音合成標記語言進行人工校正和微調，使機器人發音像真人發音一樣抑揚頓挫，在表達語義的同時又富于情感。顯著提升撥打效率，大大降低運營成本傳統呼叫中心系統存在用戶大量空號、停機、拒接等無效號碼，需要坐席消耗大量精力篩選意向客戶，導致工作效率非常低。例如在上訴恒久守護重疾保險續保、新契約回訪等場景中，每個坐席每天外呼約100-300通電話。智能外呼機器人可快速判斷無效號碼，將拒接、無應答用戶自動進行二次撥打，與傳統人工坐席相比，有效外撥數量提升5-10倍，極大提高了呼叫效率。人機協作隨時切換，自動記錄助力營銷在智能外呼機器人與用戶通話過程中，坐席人員可全程管控通話過程。當對話過程中用戶提到某些重要關注點，或用戶情緒產生較大反差時，坐席人員可以通過系統迅速接入，為用戶解決問題、撫平情緒。智能外呼機器人已在金融、互聯網、廣電等領域積累了豐富的行業經驗，得到了客戶的廣泛信任與認可。我們將持續為廣大企業級用戶提供專業、穩定、高效、可靠的智能化應用軟件及服務。以上就是呼叫中心系統營銷能力升級的原因了

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