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。

那么数心的优势有哪些？，数心电话机器人采用真人配音话术，与人类对话的过程中有着超强的理解能力，语音识别准确率高达%，平均响应时间，秒，能以非常快的速度对客户的语言进行处理和回复，在电话销售行业是得力的员工，如今人工智能的发展在加速，旦所有学习算法都完善，所有公司都普及之时，企业竞争力的差距会缩短，到那时就不会再有如今的优势。

聊天机器人全天小时全天候工作，这可能是聊天机器人对人类重要的优势，聊天机器人已经存在了很长段时间，发生的变化是聊天机器人聊天的方式，现代聊天机器人可以融入聊天的个性化水平是惊人的，如果支持代理要这样做，他/她必须首先与客户交谈，确定它是经常性客户，访问客户信息，然后继续为客户的查询提供解决方案，可以识别此类问题的聊天机器人将指导用户访问公司的FAQ数据库，这为用户和支持人员节省了大量时间，自世纪年代使用以来，聊天机器人已经走过了漫长的道路，聊天机器人可以在几秒钟内完成所有这切，而人类可能需要至少几分钟，没有客户愿意花时间向公司解释他们的历史，特别是当他们拼命寻找问题的解决方案时。

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。

我相信这是因为它们具有独特的属性，可以保存以前的答案，以备将来查询，大多数客户都有些常见的疑问，在人工智能聊天机器人让他们在存储，以便可以提供快捷的服务，这就是客户所期待的，他们希望快速简便地解决他们的问题，向比较好的NLPMasterTrainer学习（在伪NLP大师时代这是项艰巨的任务）所以我建议几步。

多轮回话：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，步步聚焦客户的意向与需求，并推动营销任务的执行，在多线路进行群呼时，会筛选出意向客户，并将其根据ABCD分类存储在系统里面，节省％以上的时间并提高倍以上的效率，对意向客户沟通轨迹的全方位记录，提高跟踪准确性。

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全民基本收入、全民基本服务或许是条出路，货币体系面临大变革，未来政府可能会针对信息征税，点对点的区块链网络和比特币等加密货币，可能会让货币体系彻底改变，激进的税制改革也就难以避免，客户详情与通话记录进行了合并和关联，点击「客户详情」系统就会自动弹出「客户信息」、「通话记录」部分，同时自动打开当前客户通话记录。

然而，从历史上看，语音增强的问题-将语音与噪声分离-已经独立于语音识别而得到解决，文献表明这种方法产生了不合标准的结果，这种人工智能技术干预水平对以下方面的影响很大：客户服务互动参与度CSAT留住客户重复业务转化指标AI辅助人体模型的兴起随着复杂的企业转向人工智能的战略投资，他们的创新前端聊天机器人服务，人工智能增强的客户服务正在成熟。

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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