智能电销机器人为高质量发展添薪续力。

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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。

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。

从警务到银行等各个领域，“人类+人工智能”的表现都能超越单纯的人类或单纯的计算机，幸福社会的目标是，满足人类对意义和社群的追求，未来，当机器替代人类做了大部分工作，我们正在进入个“后工作时代”，等到谷歌、亚马逊等数据巨头掌握了你的大脑数据，他们“黑进”你的生物操作系统，可以轻松按下按钮，操控你的行为。

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。

如您所知，Chatbots在过去几年直是商业讨论的热门话题，公司因其部署效率和销售流程的自动化而广泛认可销售聊天机器人，·个性化交互：强大的策划答案源确保客户获得个性化和相关的响应，它使您的聊天机器人与用户友好的交互，观点：它起着非常重要的作用，现在您可以轻松地遇到聊天机器人，它可以帮助您在与CS主管联系之前回答基本问题。

通过使用AI（与简单算法相比）更有效地定位广告，个人数据的重要性将降低，如果广告商可以基于在线行为可靠地识别消费者类型，则广告商甚至不必知道该人是谁以便提供广告，观点：特别是使用这种人工智能开发的聊天机器人以及机器学习和自然语言处理（NLP）等其他技术在客户与组织之间的关系中起着至关重要的作用，这就是人工智能及其下代学习能力的强大功能，它将能够确定用户在线行为的趋势和建议，从而生成完美创建和放置的广告，目前，广告商要求个人数据达到同样的效果，例如，自然语言搜索（或NLS）特别适合处理chatbot/actuatebot问题：NLS回答好像人类通读每条信息，理解你的问题，然后找到极好的知识。

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人工智能的真实应用正在飙升，根据世界知识产权组织（WIPO）的数据，与人工智能有关的专利提交在年至年期间几乎增加了两倍，超过份申请，专利活动的增加反映了人工智能领域目前正在进行的淘金热，这是幕后的数据收集，销售和交易-这些活动能打扰消费者和监管机构-这些活动在人工智能驱动的营销领域将变得越来越不相关。

其他切都应该留给训练有素的专业人士，观点：如今，客户响应自动化已成为几乎所有业务的需求，Chatbots和自动响应系统使用AI和NLP来实现此目的，出于多种原因，他们在提升客户服务方面优先于人类，从基本的NLP书籍开始，他们将让您了解NLP+的范围您将收集些关键信息，这些信息将作为选择合适的NLP研究所的基础。

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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