本篇文章給大家談談電話機器人原理，以及電話聊天機器人對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

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電話機器人的工作原理其實很簡單：它主要根據(jù)語音識別技術來進行工作。實際上，電話機器人的學習能力很強，上線時做好話術分析、制作，上線后經(jīng)過一定時期（2-3周)的優(yōu)化，就會成為一名中高級電話銷售人員，再加上后續(xù)持續(xù)的優(yōu)化，他會越來越聰明。

電話機器人工作時，首先將客戶可能會問到的行業(yè)相關的一些問題和答案整理好并錄制到話術庫中，等到客戶提出問題后，電話機器人可以自己匹配相應答案；如果客戶沒有問題，電話機器人也會自己提出問題等待客戶回答，這樣一問一答的過程中，電話機器人就輕松判斷出客戶意向了。

電話機器人的誕生最初就是為了把人類從簡單重復的繁瑣工作中解放出來，而不是完全代替人類的工作。它在工作時，會根據(jù)目標客戶的意向程度進行等級的分類并記錄在系統(tǒng)后臺，人工只需再跟進電話機器人選中的意向客戶進行訂單的促成即可。

簡單的說就是通過語音識別，再抓取關鍵詞出發(fā)必要的語音文件或者是話術，這樣也能達到聊天交互的目的，效果也很不錯~

AI通話——顧名思義就是智能通話，它是以小愛同學（小米手機為例）為基礎，專門應對你上班開會或不方便接電話時，以及騷擾推銷的電話的。AI通話功能非常的好，文字轉語音接聽、自定義開場語、定向自動接聽、AI通話撥打，不錯過任何一通電話，擋掉每一個騷擾電話。

采用AI智能技術，可以做到大批量的電話號碼外呼，智能電話機器人是一種跨時代的產物，支持語音打斷功能，客戶說話時會自動停止說話，調取數(shù)據(jù)庫中智能化匹配大大增加了溝通的效果。

局面從此轉變，百應最新研發(fā)的智能電話機器人系統(tǒng)，能夠達成電話導入，自動撥出，模擬人工語音與客戶互動，智能學習話術，自動客戶分類，記錄客戶信息，為員工篩選出意向客戶方便后期跟進。

擴展資料

AI 智能通話降噪擁有兩大理論基礎——計算聽覺場景分析理論（CASA）和深度學習技術，CASA 主要關注的領域是聲源分離。這里的聲源不單是指人的聲音，也可能是其它各種聲音。聲源分離的目標就是將這些聲音分離開。

機器聽覺與人類聽覺最大的差異就在于機器無法準確判斷音源的類型，繼而對音源進行分離和提取。

電話機器人就是利用人工智能批量給客戶打電話 篩選出意向客戶，解放人力，代替人去做那些重復而又繁雜的事，讓人回歸到人本身當中，去做更多具有創(chuàng)造性的事。

在客戶心中，怎么樣發(fā)揮呼狗電話機器人的最大價值呢?很多人認為，呼狗電話機器人就應當集中在銷售能力當中，比如線索的鎖定等功效場景。

但其實，呼狗電話機器人應當更注重一些泛營銷領域的服務場景，比如通知、回訪、調研、沉默用戶激活等場景下的應用，這些場景下，人工的成本是非常高的，且效果往往差強人意。因素在于人工的情緒可控性更差，而呼狗電話機器人則全部不同。

呼狗電話機器人在通知場景下，會給更精準的記錄下用戶的準確反饋和是不是接通。因為大數(shù)據(jù)的應用，呼狗電話機器人更符合該場景的應用，為何會這么呢?人工智能最大的好處在于數(shù)據(jù)的記錄與輸出，而呼狗電話機器人則有著恰如其分的天賦。它不但能夠獨立完成通知場景的業(yè)務，還能夠在后續(xù)的服務中，開始幫助治理者進行有效的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和整理。

而在回訪、調研和沉默用戶調研的場景下，也是這么，通過對數(shù)據(jù)精準的記錄采集和有效的自動溝通，智能呼狗電話機器人能夠將最后的結果進行標準化輸出，從而輸出相關內容給到操作者，對下一步的策略具有指導性效果。

乍一聽，呼狗電話機器人首先給人的印象就應當是電銷場景相關工作，但實則，呼狗電話機器人還是能夠更多的運用在泛營銷場景當中。

其實智能電話機器人的原理非常簡單，只有四步:

1. 首先需要使用智能電話機器人的人，對將打電話客戶可能提問的問題有一個基本的預判，并提取問題中的關鍵詞設置相對的話術。

2. 在客戶打入電話之后，智能電話機器人會自動處理接受語音，去除雜音并提取關鍵詞。再通過關鍵詞智能匹配已經(jīng)設置好的話術中搜索答案，匹配成功后，后臺會按照不同的語法，依照先后次序識別字詞，隨后系統(tǒng)會圍繞特征信息，用最小的單元再次識別字詞。

3. 在字詞識別工作完成之后，智能算法會利用事先設定好的語法邏輯進行語義分析，這也就是為什么智能電話機器人可以聽懂你客戶說的每一句話。

4. 智能電話機器人可以通過接收到的關鍵詞自動分成段落，同時智能分析上下文的意思，對適當?shù)奈恢眠M行修正，以確保和客戶間的無礙溝通。

關于電話機器人原理和電話聊天機器人的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。