小笨电销机器人（电销智能机器人代理）

本篇文章给大家谈谈小笨电销机器人，以及电销智能机器人代理对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

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　电销机器人小笨电销机器人，是一种AI机器人智能语音呼叫系统小笨电销机器人，是一种智能电话机器人小笨电销机器人，模仿真人打电话，真人语音，每天拔打电话量高达2000到3000不等,工作效率非常高。当今房地产、金融、贷款、保险、装修等行业都非常适合使用电销机器人。

为各电销行业提供一款全自动化的智能电销机器人

1、可以自动直找客户号码,自动找手机号码;

2、智能设置自动执行每天拨打任务安排,实现自动拨打号码;

3、支持本人语音话术录制,实时训练全程智能应答,真实真人智能交流，介绍产品等公司相关业务;

4、语境语意即时算法,准确捕捉客户意图,实现自动判断智能回复;

5、灵活多变的缔结方式，自动引导客户需求;

6、综合分析通话内容,智能标识用户需求，自动对接人工坐席,实现自动转接;

7、根据预设客户意向标注,自动匹配判断客户意向需求;

8、通过过程自动录音,自动归类,自动统计时长，自动推送工作报告,实现客户智能分类管理;

9、自动设定约访,回访时间,自动启动电话回访或提醒人员根据,实现意向客户自动跟踪.

首先我们长按小笨左键1-2秒，将小笨开机。

开机后小笨会有提示音“哎，困死了，又把我吵醒了，找我有啥事呀？”

并自动进去声控操作模式，开机完成后，电源指示定变成绿色，长按左键三秒后实现关机，关机时，提示语音“关灯，睡觉。”

那么接下来我们长按小笨机器人右键五秒来进行网络连接，

（1） 首次使用需要注册账号。

（2） 注册成功后可直接登录APP与设备进行联网。

（3） 打开手机APP，使用账号登录，并按照APP“配置网络”指引帮助跟小笨配网。

（4） 联网成功后，可绑定小笨机器人，绑定成功后即可与小笨互动啦。

小笨机器人有哪些功能应用起来怎么样？

机器人小笨电销机器人的功能就比较多小笨电销机器人了小笨电销机器人，一般情况下小笨有这么几种功能比如说语音问答、智能导航、热敏打票、跳舞表演这几种。如果不能满足你的需求小笨电销机器人，你可以跟小笨电销机器人他们的开发说他们会根据你的需求设计相关对应的功能。

近年来，我国人工智能技术取得了重大突破带动机器人产业的发展，据报道显示，2018年我国机器人市场规模87.4亿美元。目前，服务机器人正在从感知智能向认知智能加速迈进，可以看到很多应用场景都在使用商用服务机器人。下面给各位介绍一下小笨商用服务机器人适用场景介绍及案例分享?

商用服务机器人适用场景

1.企业单位：当企业单位有客户或者面试者来访时，服务机器人会主动识别出用户身份，如VIP、重要领导、重要客户、陌生访客等，并就相关业务主动发起会话，用户无需知道固定的唤醒词，更无需触摸机器人，可以替代人工实现迎宾接待，提升了公司的 科技 感。

以外，还可以用在企业年会中，与主持人配合互动将年会推向高潮，引爆现场气氛调动台下观众的情绪。

2.政务及事业单位：强大的AI能力加上轻松个性化的配置，还可以用来帮助政务及事业单位，只需要简单设置即可代替人工实现为群众服务，使用“机器人+政务”的工作模式来代替一定量的人工负责处理政府工作人员日常业务是互联网新形势下的一个重要体现。

3.医疗机构：可以在导医台为就诊者提供导诊、 健康 咨询等服务，尽显医护硬核实力，还可以为医院做循环介绍，包括医院介绍、科室引导、医疗常识以及专家坐诊等信息。

4. 旅游 景点：服务机器人强大的AI讲解能力可以复制到 旅游 景点的场景。通过智能引导讲解带给游客一站式服务体验，引爆 旅游 热点。

5.餐饮酒店：强大的接待讲解能力还可以用在酒店大堂，与客人互动对话，了解客人需求并且引导解决，使客人获得宾至如归的感觉。对于重要客人，还会热情款待，提供vip专属服务，从而提高酒店的形象与影响力。

小笨机器人案例

企业单位：( 1)山东鲁能智能技术有限公司，小笨入职山东鲁能智能技术有限公司，为用户提供答疑解惑、小票打印等服务的同时，对来宾进行公司文化宣讲。

(2)河北信达钢铁集团，小笨服务机器人入职河北信达钢铁集团，为用户提供答疑解惑、小票打印等服务的同时，对来宾进行公司文化宣讲。

事业单位：( 1)陕西安康禁毒所，机器人在禁毒领域的应用，让我们看到了小笨在又一全新领域的“硬本领”，进一步彰显了智能服务机器人的“好用”性，丰富了禁毒宣传、教育的形式，能够切实将禁毒宣传工作落到实处，加快毒品知识普及速度。

以上仅仅是小笨商用服务机器人案例的一部分介绍，除了机器人出售业务之外，小笨还与美的集团、北京公交集团等龙头企业达成了机器人个性化定制合作。详情欢迎搜索小笨智能了解。

电话机器人可以用来做一下的事情

1、通知老客户

2、售后咨询问题

3、培训和质检企业员工

具体可以看下这篇文章：电话机器人是什么？怎么用？

随着人工智能技术的发展，新型渠道的服务能力也有进一步的提升。基于人工智能的智能客服帮助各类企业解决了以往需要人工参与才能完成的部分服务工作，进一步解放了企业的人力成本，是目前新型客服方式的典型代表。

目前智能客服的应用方式有三种：在线智能客服、热线端智能客服、实体客服机器人。热线端智能客服、实体客服机器人两种方式比在线智能客服多了语音处理的一步，虽然目前语音识别技术发展相对成熟，但各类方言和口音问题还是会给语音内容识别的准确率带来一定影响，而在线智能客服多数直接文字输入，目前应用相对广泛，因此以下探讨的内容主要以文字输入的智能客服方式为基础。

虽然智能客服应用比较火热，很多大型企业也已经搭建或正在尝试搭建智能客服应用体系，但通过一些企业用户的反馈，我们也发现目前仍存在一些问题。

1、 对客户需求理解的准确度。

目前企业所用的智能客服系统普遍用于业务解答，系统的开发模式主要基于企业的知识库，采用关键字匹配来推荐答案，这种方式虽然直接，但其实没有很好地考虑到客户的提问习惯。对于普通客户而言，发问一般以相对口语化的方式进行，而系统则一般以结构化的语言去读取，在客户自然语言和计算机结构化语言之间必然需要一定的机制去做好翻译工作，例如客户的口语化提问方式、上下文智能关联等，但目前大多数智能客服处理这类问题的能力并不强，客户提问的内容一旦比较复杂或表达不完整，系统就无法完整、正确识别客户问题，导致目前一些智能客服应用在实际使用过程中推荐答案的准确率并不高，从而影响客户的使用体验。客户采用在线问答的模式无非是希望尽可能简便地获取自身关注的业务内容，如果多次都得不到需求满足，久而久之就会放弃这种服务模式，那么企业实现服务分流的初衷也会达不到预想的目标。

2、 单一服务模式

人工服务的最大优点就是灵活和具备思考能力，不仅能解决客户的基本需求，还能推动挖掘客户的潜在需求，结合客户的变化来改变服务策略，在良好的互动中完成更多的工作任务。而据我们了解，当前的智能客服应用都只关注解决客户的提问需求，几乎没有考虑到如何主动去了解、分析和发掘客户的潜在需求。实际上在对话过程中，从客户文字信息可以反映出客户的某些情绪表现、产品需求甚至是对服务的评价态度，但现有的智能客服应用大多数都没有去关注客户提问的内容以外的其他信息，没有真正做到智能地收集客户信息并做出合适的判断和推荐。

3、 系统自我学习和进步的缺乏

系统自学习包括业务上的学习和技术上的学习。在业务的自学习方面，随着业务和客户需求的变化，客户关注的内容也会更新变化。前面提到当前的智能客服系统基本以企业知识库为基础来开发，这可能会存在两个问题，一是企业知识的补充或更新一般都是在新政策新业务需求非常明确的情况下才会做进一步梳理和更新，管理流程比较复杂，操作周期较长；另外一个就是客户的问题有可能会超过知识库回答的范围，此时系统就无法给出准确的答案。由于客户对于新业务的感知却往往要比企业内部的管理流程走得更快，了解的期望也会更加迫切，如果当客户已经在广泛关注新产品新业务的问题时企业无法及时获得信息和更新，可能会导致一些营销机会的流失，这时如果智能客服系统能及时捕捉新的业务关注点、及时提醒管理人员及时更新业务知识或给予一定的业务引导，将能够更好地提高用户的服务体验。技术上的学习主要跟系统的推荐算法相关，作为智能客服系统的核心算法，目前大多数智能客服系统在算法的优化更新方面的速度非常缓慢，有些甚至几乎就不更新，根本没有考虑到随着需求变化去进行实现系统自身算法参数上的调整以便及时优化自身推荐机制、提高推荐准确率。

上述问题是我们目前对于智能客服应用发展的一些看法，综合国内目前技术的发展趋势以及我们的研究和经验，建议可以考虑从以下几个方面来推动智能客服应用的优化建设，更好地落实智能客服在企业的应用价值。

1、 在技术层面，完善系统技术应用，让系统更智能

建立智能客服系统不单单只是IT建设的问题，如果还停留在用传统IT的思维模式去做机械化的分词、关键字搜索、匹配，这样的方式远远谈不上智能。IT只是实现系统的一种手段，真正的智能客服是集合人工智能学、计算机科学、语言学等多门学科的综合应用，而所谓的智能应该是能让机器主动去认知和学习，不断强化行为模式，提高思考能力，从而更加灵活地完成各项工作任务。从这个层面上来说，企业如果要投入做智能客服，还是要把更多的精力放在人工智能相关的各种数据挖掘、机器学习、深度学习的算法研究上，这才是体现智能的核心技术。如何去做，可以从以下两个方面考虑。

（1） 让系统听懂人话是智能客服的基础。

要做到让客户感觉与智能客服的对话跟人工客服没有差异并不容易，这取决于系统是否能够适应客户提问方式的随意性。智能服务的基础核心技术是自然语言处理，它通过对自然语言进行分词、分析、抽取、检索、变换、翻译等工作而让计算机快速理解自然语言表达的意图并准确地反馈用户所需信息，因此如果要提高的系统的理解能力，还是要更加充分地利用自然语言处理技术中如语义分析、情感分析、上下文关联等技术而不单只是切词匹配，这样在应对客户多样化的提问时才能更加准确地判断客户需求并提供最佳答案。

（2） 实现系统的自我学习是智能客服的发展趋势

机器学习、深度学习等相关技术目前已经不是实验室理论，不少领域都有一些应用的探索和研究，难度只在于如何跟实际的业务关联起来并可以投入实际生产使用。企业在建设智能客服的过程中可以多投入精力和技术资源在这方面的研究，让系统实现自我学习和优化，才能真正体现智能客服的意义。

2、在业务层面上，要提高与业务的结合度

这体现在三个方面，一个是能基于业务流程、业务特点等来调整系统的计算流程和算法，让系统更加契合不同企业的特点，提高推荐精准度。

第二个是业务知识的积累。业务知识包括知识库和行业的专业词典，知识库是智能客服的服务基础，专业词典则是影响智能客户认知的因素之一。由于不同企业知识库的管理流程并不相同，更新完善的周期也不一样，所以在这方面主要还是考虑如何结合上述提到的自学习机制来及时获取新业务关注点，提醒企业管理人员更新知识库信息。而在专业词典方面因为是系统识别业务知识点的关键因素，因此同样需要及时更新维护，这不仅要靠系统的自学习提醒，同时也要依赖人工维护。传统的智能客服系统对于词典的管理都是“黑盒管理”模式，一般都是企业提出需求，系统的开发厂商去维护更新，这样的流程比较繁琐，如果可以直接提供可视化的词典管理界面，由企业用户自己去维护，知识的更新效率会更高。

最后一个就是要更多地去融合企业的业务分析成果，提高智能客服系统的综合业务能力。实际上对数据的重视和应用已经成为不同领域和行业的默契，很多企业都已经开始了结合业务需求的数据挖掘分析工作，类似建立精准营销识别、客户服务满意度预测、客户投诉倾向判断等应用模型。这些模型成果目前在客服方面应用较多的模式就是推荐给热线客服，作为提醒客服的信息。同样的，这种方式放在智能客服的应用上也同样适用，例如可以利用企业的客户画像体系在服务过程中结合不同客户标签采取不同服务模式；或者结合产品精准营销模型嵌入到智能客服系统，在交互过程中及时捕捉客户意向、把握营销机会。当然，这种模式的真正开展并非十分容易，毕竟不是简单地直接应用现有分析成果，而是要融合当前的对话内容去提供实时分析，如果企业本身或服务的厂商在数据挖掘分析领域的积累不是特别深的话，也很难取得比较好的效果。

智能客服不会是一时兴起会快速幻灭的应用方向，人工成本的不断高涨以及对服务效率和质量要求的提高只会推动这种服务模式更加智能化和多功能化，随着语音识别、图像识别、机器人应用等上下端技术的日趋成熟，相信智能客服会在服务领域真正地大放异彩。

小笨智能客服

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