AI智能营销系统开花结果到了好时期。

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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。

可以说新卓越利用自身在智能语音技术上的优势，有力地推动了人工智能与传统电话销售的融合发展，数心电话机器人能做什么，这反映了人工智能学科的基本思想和基本内容，个人的职业生涯将会比现在长得多，今天岁的你可能已经不想改变，追求稳定的下半生了，但在未来，可能到了岁仍然必须每天学习新知识，甚至每年就得换个职业。

但这并不能说明整个故事，我所说的每位公司高管都认为AI是他或她公司的大营销优先事项之-甚至超过区块链等其他热门概念，对于渴望在市场营销AI高，公司开始投资于这领域，AI可以想到电子邮件支持即使在亚马逊认真的Alexa和Apple的Siri之后，我们也可以说AI技术在经历改进和创新的过程中仍然变得更加智能。

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。

年，IBM的超级计算机深蓝打败国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫，引发全球热议，而时隔年后，计算机打败人脑已不再是什么新闻了，现在关注的是机器与机器的对决，年，谷歌的AlphaZero程序击败了强悍的全球计算机国际象棋——Stockfish程序，更可怕的是，AlphaZero从零开始学习国际象棋，到准备好跟Stockfish对局共用了多久呢？小时。

“除了其他优势之外，这意味着新设备的ASR系统或不太广泛使用的设备可以受益于更广泛采用的设备产生的交互数据，”Kumatani说，人工智能将成为消费者隐私的祝福，而不是威胁，随着GDPR的到位-以及欧盟即将出台的电子隐私法规和美国的加州消费者隐私法案-人工智能驱动的个性化广告不会被淘汰吗？事实恰恰相反。

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这就是机器学习算法的本质，它也可以用来预测你喜欢的地方，娱乐或商品的种类，同样，AI可以预测客户想要什么，使客户服务代理受益，这种富有洞察力的预测可以转化为客户根据他们的选择，喜欢和访问内容采取的未来行动，在处理电子邮件支持时，AI机器人好提出建议并撰写适当的草稿，以通过电子邮件回答客户的查询，AI的机器学习使智能代理能够极小化升级事件，促进FCR（联系解决）并降低代理培训成本，我们的想法是，这些基于AI的机器人将加速自动化，促进日常销售和营销任务，营销人员和销售人员定期处理，智能客户服务聊天机器人软件将通过分析公共客户信息，通过简单，快速的响应解决客户查询和投诉，从而促进客户服务。

在我之前工作的地方，部署了个人工智能来处理CS所做的工作，她非常聪明，直到出现复杂的事情，你才会发现你是用AI而不是真人，AI是未来，人工智能可以提供比人类更好的客户服务吗？，观点：公司面临着前所未有的压力，要求他们区分客户体验，但在当今竞争激烈的商业环境中，您如何获得优势？人工智能可能是您正在寻找的答案。

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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