这家4S店的呼叫中心做对了什么？从日均外呼电话200通到1200通

　　标题问题留个悬念后文解答。先来看一个离我们更近的场景：

　　一个平凡的工作日，叮叮叮叮~叮叮叮叮~叮，入职第三天的客服代表小胡叒一次接通了用户来电。

　　在电话接通的一瞬间，小胡面前的电脑‘工作台’出现了一整套话术流程提示，随着对话的展开，屏幕上自动弹出了基于用户问题的话术建议：

　　与市面上常见的基于关键词提示不同，小胡的工作台可以自动识别聊天进度，并理解用户的意图进行智能提示和场景切换：

　　对话过程中，‘工作台’会自动将对话语音转化为文字并记录，同时自动识别对话语义，自发判断出来电用户可能的下一个问题：

　　百忙之中，‘工作台’还不忘对小胡说的每一句话与系统中预设的标准话术做匹配，给出评分。“emmm...这句9分，还不错，下一轮争取拿满分！”盯着屏幕的小胡暗暗对自己说。

　　“呼~又打完一通，来看看今天每通电话的综合评分吧。”挂了电话，小胡切换到‘任务管理’界面：

　　“诶！！今天有一通失败的，接下来要总结经验再优化话术了，努努力这个月的奖金还是有希望拿满的！”调整好心态，小胡叒叒接起了新的一通来电。

　　?完整版“小胡”工作流程，戳视频观看?

　　（视频1分28秒）

　　通过捕捉你从头读到此处的微表情，本AI推测——此时的你正打算按捺住小激动理性发问：

　　这套系统叫什么？

　　谁开发的？

　　答：这套系统有个霸气的名字——王牌客服（ACE:AI Customer Engagement Center)

　　，是一套定制化AI与人工融合的托管型呼叫中心产品。由新联协同通信技术（北京）有限公司（以下简称新联通信）独立研发。

　　呼叫中心对企业的重要性无需多谈，早在2006年，刚刚成立一年的新联通信就发现呼叫中心行业投入成本高昂，需要依赖很多本地及人力资源，当时就想：新联通信本身就专注在通信领域，能不能做出一套高效低成本的托管型客服系统。

　　2018年新联通信开始转型——以前通信资源为主体，去年转型为通信+AI模式，未来计划以AI资源为主。转型后交出的答卷就是这套AI定制化、行业技术领先的智能客服系统‘王牌客服（ACE）’。

　　（呼叫中心行业先后经历的三个发展阶段）

　　‘王牌客服（ACE）’整体解决方案，在四个方面可为企业呼叫中心提供独特价值：

　　1.智能技术与AI定制化

　　实现了：

　　以前，没办法检测客服坐席的工作质量，只能通过通话时长和接听速度来给客服打分。如果靠人工听录音来质检，一个企业一天的客服录音就可能上百小时，谁来听？所以新联为企业呼叫中心提供的第二个核心价值便是智能的实时质检。

　　实时优化AI模型：AI判断用户意图和问题错误时，坐席可以手动点击校准到正确场景

　　语音转录文本坐席打分：语音转录文本功能实时转写坐席与客户的双端通话过程，展示坐席标准质检话术，用语音转写文本结果与标准质检话术算法匹配实时打分

　　辅助正确解决问题：根据客户问题实时提示相关问题与回答，二次辅助坐席及时正确解决客户问题

　　数据统计分析：坐席与客户语音分离、通话时长统计分析、意向客户通话时长、客户偏好分析，客户关注的问题与投诉等行为分析

　　业务成单分析：业务类型分析；成交分析；未成交原因分析

　　说到这，就可以开始解答本文标题中“4S店日均外呼电话从200通道1200通，做对了什么”？的问题，这便是新联通信提供的人机协同智能外呼功能的一个实际案例：

　　不单纯是机器人客服外呼服务，而是人机协同模式——人工补足人文关怀并实时作为机训师调教AI行为，机器人可以做到7*24小时外呼，大大提高外呼数量并降低成本，重要的是AI可以帮助人工坐席减轻枯燥的劳动和心理冲击。

　　与传统人工+互动式语音问答（IVR）模式对比，新联通信的智能化客服系统在以下4个方面有明显优势：

　　客服坐席用着挺便捷

　　前期设置怕是不容易吧？

　　答：空口无凭，一段仅36秒的前期设置视频教程了解一下~

　　（视频36秒）

　　读到这里时间已过去5分钟，本AI预测一半读者已经有马上试用的冲动了——贴心放出新联通信联系通道，扫码即可~

　　等了好久终于有人问这个了！不过本AI知识库还在不断更新中，所以直接连线新联通信创始人兼CEO兼首席技术架构师——海贵清（一位一直坚持写代码的CEO）来详细解答这位同学的疑惑。

　　本AI：Hi海总！刚才我给屏幕前的伙伴们介绍了新联通信的‘王牌客服（ACE）’智能客服解决方案，很多同学都在好奇这套解决方案的技术架构~

　　海总：新联通信提供的是一套完整的PaaS和SaaS层解决方案，定制化AI技术集中在PaaS层。下图便是‘王牌客服（ACE）’整体解决方案架构图：

　　海总：这些能力都是我们经过测评选型后，选择与微软AI的各个功能模块进行深度合作的结果，这些模块包含：

　　Microsoft LUIS语言理解服务、Textanalysis文本分析API：用于归纳用户意图，理解语音及文本中的语义；

　　基于微软Azure的API服务QnA Maker：实现快速在数据上创建对话层，通过从常见问答、企业文档及手册中提取问答构建知识库，让系统可以自动使用知识库里的最佳答案回答用户问题；

　　Speech to text，custom Speech to text语音转文字API：用于将客服与用户的语音对话转录为文字；

　　晓晓神经元网络Text to speech文本转语音API：将分析后及前期设置的文本转化为语音，实现机器人语音客服功能。

　　实际场景中我们整合了微软提供各个AI模块，比如文章开头“小胡”接通用户来电场景，其背后的AI技术实现流程为：

　　语音转文字API将客服与用户的对话转录为文字＞MicrosoftLUIS语言理解服务及文本分析API理解分析文本语义，归纳出用户的实际意图＞QnAMaker自动在知识库中选择最佳答案智能提示给客服坐席

　　另一个场景比如我们做的汽车4S店人机协同智能呼叫案例，背后的逻辑则是：

　　晓晓神经元网络Texttospeech文本转语音API将①优秀客服坐席日常与用户沟通的话术转录的文本及②知识库中的文本转化为语音，并模仿客服坐席的声线合成自然人声＞机器人客服工作过程中人工坐席可以随时校正AI的错误，或在关键的时刻直接切入对话＞这个过程中机器人客服一直在实时学习，同时训练模型。

　　海总：用微软的STT（语音转文字），并不需要庞大的数据量去训练模型，给大家分享一个我们实际测试训练的实例：

　　所用语料：

　　效果：当没有训练“探岳”名词之前，所有识别结果都是“探月”，当我们将13句语料进行训练后，微软的语音识别结果为正确的“探岳”

　　海总：与微软AI合作，是我们经过深度调研及测试后的选择。主要考虑了以下4个方面：

　　1.只有微软开放了免费AI模型训练平台，企业自己导入自己业务的基础话术、常见问答的Excel模板，就可以实时训练出结果。新联通信的定位是0运营——给客户一个基础话术产品，客户自己配置好，自己导入一些业务数据就可以用，国内还没有哪家能提供这么低成本的训练模型。

　　2.微软开放的AI公共模型很全，毕竟微软AI积累了很多年，底子自然好。

　　3.就像上面说的机器人客服学习和训练场景，微软AI的学习和训练是同时进行的，机器人工作中就一直在模仿优秀客服代表和客户的对答及声线，坐席纠正或真人切入就是AI不断学习和训练的过程，用的越多就越贴近用户需求。

　　4.还有最重要的一点，微软只负责提供模型不接触客户数据，客户可以随时用自己的业务数据去训练出自己的模型，而不需要将数据给到AI厂商去训练，训练出的模型最终IP也属于客户自己。

　　海总：随着中国物联网和人工智能时代的到来，“无人”概念逐渐兴起。但对于呼叫中心来说，人工坐席不是一个单纯的销售工具，坐席在处理人类情绪以及复杂问题的能力远远高于机器人，这是机器人所不能达到的。因此，在我们所研发的产品中存在人机协同的概念，人机协同表示人工坐席监控AI坐席，并不是目前人们所说的，机器人取代人工，我们所研发的人机协同最直接的意义就是削减人工用费，降低人工成本，解决机器人不能感知人类情绪的问题。

　　开放、健壮、可信赖，让我们选择了微软AI作为基石来构建新联智慧通信系统。

　　北京新联通信是国内专业托管型呼叫中心平台提供商之一。从2005年开始，新联团队在国内最早基于纯BS架构，采用WEB2.0技术研发构建呼叫中心平台，于2006年9月推出产品化的托管型呼叫中心平台并投入商业化运营。

　　2010年，新联通信重新将公司定位为协同通信平台服务提供商，以平台即服务（PaaS）的形式为客户提供稳定灵活的通信协同平台服务，专注于基于云计算模式的通信与互联网相结合的协同通信技术领域，主要以提供电信级托管型呼叫中心运营系统及相关增值服务为核心产品，为企业通信提供优质的服务支撑。

　　从2017年开始，新联研发方向转向智慧通信，主打人机协同，并开始尝试SaaS型产品的研发运营，期望把AI技术大规模应用到中小企业乃至个人用户。

　　你也动心了？也想试试用微软AI能力来构建自己的系统或应用？简单两步走：

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