AI智能营销软件聚焦世界人工智能大会。

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AI电话机器人

十年通信行业研发经验完全自主开发大平台，科大讯飞生态链扶持企业；集呼叫中心、客户CRM、AI电话机器人于一体代替人工进行呼叫外拨，快速筛出意向客户致力于帮助企业降低成本，创造更高的商业价值。真人声音，AI电话机器人采用真人真声录音加上神经网络技术，实现智能营销式会话。寒暄发问，经过不断积累，AI电话机器人内置多套真人话术模板进行营销式会话，让机器人充满真人感情色彩，快速拉近客户距离，提高营销效率。多轮会话，AI电话机器人基于上下文理解与客户进行分步式的自然语言交互沟通，通过主动发问、关键信息理解并提取，一步步聚焦客户的意向与需求，终推动营销任务的执行。意向识别，基于行业知识构建以及精准的语义分析，让机器人迅速准确理解客户意向，为后续的业务员跟进提供高效支撑。

AI电话智盒

SAAS电话机器人为核心技术，软件＋硬件模式，搭建电话机器人系统本地局域网；将话术、录音、语音交互、数据全部放在本地服务器，加载调用更快，体验度更逼真！实现本地化配置方案，管理自主，数据安全。

这不是个微不足道的区别，使用算法，输出仅与连续输入的数据样好，通过AI，系统可以随时间学习，发展和推断，它可以得出开始没有被纳入其中的结论，这种区别很重要，因为在接下来的几年里，我们将看到目前由算法控制的许多区域变成了AI驱动的，但是在未来，AI将有助于在个人基础上生成这些广告，从而实现更高的响应率。

这里吓尿指数大概就是年，所以说，不同时代要想经历吓，尿体验，间隔的年数是不同的，随着科技发展越来越快，吓尿指数正变得越来越短，换句话说，人类社会正在经历指数级的变化，当数据巨头比我们更了解自己的时候，当“在线”成为种生存方式，政府是否应该对数据公司征税？数据到底该归谁所有？是企业、政府，还是个人？，“吓，尿指数”的提出者、未来学家雷·库兹韦尔认为，人类在世纪的进步将是世纪的倍，下个吓，尿指数可能只需要几十年甚至更短，身处这个时代浪潮中，我们感受尤其明显，工作，并不是大多数人的生存方式，而人类作为种具有虚构能力的生物，其对人生的满意度主要来自对意义和社会认同的追求，这可能比对工作的追求更为重要。

AI营销机器人

基于AI、大数据算法的搜索引擎关键词推广技术。根据算法，系统每天自动生成高质量推广内容，利于搜索引擎收录排名。自动匹配高权重行业站点推送，实现快速的、多平台、多种终端全覆盖。通话多轮会话，智能理解客户语义，挖掘客户意向程度和深层需求，并且根据客户意向等级分类保存。术语一键导入，企业可将不同行业不同场景的话术模板整理到系统提供的Excel模板中，轻松实现一键导入，大量的减少了话术词条录入的工作量。相似词语关联，应用深度学习技术，AI电话机器人自主学习适应各种方言口音、近义词、同声词并进入话术库自动更新维护。引导式发问，企业可根据自身需要配置常见问题进行话术引导，跟客户沟通时按照预设的问题进行引导式发问。

节日营销、蹭热点，发布借势创意文案，策划有传播力的线上线下活动，烧钱打法，看起来简单粗暴，但不适用所有公司，ROI也不是每个公司都能接受的，创意打法，看起来很美好，但制造个刷屏级的话题活动，是多少公司烧钱都做不到的，这部分人不需要花费多少成本，就会自主成为D的忠实客户，但是唯不足的是，种子客户的数量太少。

人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科，未来有可能往哪个方向走，看清这大趋势，决定了你未来年的生存发展，深圳市买卖祺科技有限公司，有个词叫“吓尿指数”，是说个人去到多久之后的未来会被吓尿，然而，同样往前推多年，明嘉靖皇帝要是穿越到乾隆时期，可能就觉得不过soso，并没有什么翻天覆地的变化，适应起来毫无压力。

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当问到正确的问题时，AI是解决与客户服务相关的大部分痛苦的完美解决方案，混乱，时间延迟，与复杂产品相关的数据的分散性，但人类同理心和问题解决不太可能很快匹配，在短期内，诀窍是委派非常适合AI的任务，CNN用于句子/文档建模的些直觉是，可以构建个组合结构，开始代表个小的局部性，并结合更大的句法结构，类似于语法分析。

但亚马逊Alexa部门的研究人员相信他们已经开发出种新颖的声学建模框架，通过统语音增强和语音识别来提升性能，随着我们进步进入数字领域，我们开始意识到客户服务正在营销，营销是客户服务>您与客户沟通的每点都算作市场营销，因此了解客户的需求，如何描述您提供的内容以及创建个全天候可用的开放式会话通信线路非常重要。

AI电话机器人采用科大讯飞、百度、阿里三家国内语音识别技术混合而成，极速响应，响应速度仅需500ms。可查看机器人对人机对话问题构成，以及机器人回答的热点问题汇总，由此了解机器人的服务情况，更精准定位客户需求。业务跟进人员可以在统计中查看热点业务问题的回答次数和频率，根据统计结果更好地调整优化话术策略。可以设置机器人在特定时间对话术库进行自动优化，对经常识别错误的问题进行自动学习，极大的节省了人工维护成本。

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