包含敦煌电话机器人的词条

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打电话的机器人俗称“电话机器人”，是一款通过精准语言平台，群呼潜在客户群体，并模拟销售专员沟通进行信息筛选的人工智能语音机器人。

电话机器人在普通呼叫系统基础上加入了自然语言处理、语音识别、词义理解等多项人工智能技术，通过智能外呼，自动应答来代替人工接打电话，达到筛选意向客户、锁定目标客户、精准客户分类等等营销服务目的，提升客户体验、提高营销效率、优化运营成本、助力企业降本增效。

当前敦煌电话机器人，世界正掀起新一轮科技革命和产业革命敦煌电话机器人，在物联网、大数据、云计算、认知科学等科技敦煌电话机器人的深度融合和推动下，机器人不断形成新的发展形态，智能化的发展方向日益突显。当然电销行业也不列外，方大外呼电销机器人的出现，让80%的房产销售、金融贷款、教育培训、出国留学、财会、广告等大批企业电销行业公司工作效率明显提高敦煌电话机器人了。人工智能一直是人们关注的热门话题，很多企业也希望通过与人工智能联手，谋求更好的发展。电销机器人的出现，给销售带来敦煌电话机器人了曙光。在面对人工效率低下与成本不断上升的问题，电话机器人刚好能够解决。

销售有方大外呼机器人的加入，就相当于人工智能加入了销售。会给销售带来怎样的惊喜呢？一、让企业脱颖而出使用方大外呼机器人后，企业大幅度的提高效率，降低成本，想比传统的电销，更具优越，帮助企业在激烈的竞争中脱颖而出。二、优化企业的销售渠道和流程电销机器人可以优化销售渠道和流程。通过机器学习和高级数据处理工具，它可以对已经收集到的数据进行学习，帮助企业发掘哪里才是销售流程中的关键转化点。无需人工输入拨号，后台上传号码，根据需求设置时间、拨打频率、省时又省力。

电销机器人真的那么好用吗 哪家的比较靠谱

电销机器人还是非常不错的，它能帮助企业提升40%的人员管理效率，节省30%的人工成本，提升50%的客服质量。具体您可咨询下语音机器人厂商，比如容联、七陌等。

一台电话机器人可以代替几名员工，不用培训，而且不用休息，也不用买保险，可以无时无刻地工作，也不用担心员工随时离开，从而减轻企业的成本，提升企业的利润。很大程度上解决了企业困扰的问题。

容联是专业的通讯服务公司。容联服务的客户包括但不限于国家电网、中移在线、海尔控股、中国银行、兴业银行、浦发银行、招商证券、中石油、中石化、中车集团、中国平安、现代汽车、腾讯、京东、百度、360、小米、今日头条、学而思、顺丰等，全面覆盖金融、制造、能源、互联网等行业。

电话机器人主要就是用来模拟人工通话的一组程序，一般由，CRM系统，语义识别，转换文字，话术体系，这是软的部分，再加上底层软交换和通信模块一起，合并起来就是一套完整的电话机器人系统。

电话机器人可以代替真人进行电话工作的，像是电话营销、售后回访、电话客服、电话催评、贷款催收，都可以用电话机器人，可以帮助人工提升工作效率，减少成本投入。

客服机器人的应用有效解决企业与客户之间的即时交流以及合作关系的社交维护，而谛听机器人能让企业与用户之间的沟通更便捷、快速解决客户问题、沟通桥梁多样化等特色功能，让企业和客户随时随地进行互动，快速有效的获取客户的信任以及满意度。

电话客服机器人的具体功能：

自助答疑，分担客服工作量，根据访客的问题，自动、实时回复答案，提高了沟通服务的效率和准确度，降低人工成本；积累客服经验，不断完善问题库，客服经验不断积累到知识库，对于常见问题机器人能不厌其烦地进行回复，避免重复人工回复，提升服务效率；自定义机器人样式，模拟人工聊天；机器人客服的命名、欢迎语等皆可由用户自行设置；同时，它能够完全按照您的意思给客户回话，实现人性化沟通。

客服机器人作为消费者了解商品信息从而进入购买决策的主要入口，用处肯定是毋庸置疑的。只是存在形式可能会发生变化。首先目前大部分都是传统的人工客服，这就有一个相对非标准化的沟通过程了，虽然会有很多基础沟通语言的设定，但是毕竟在发生沟通的是人，难免受制于智商、情商、情绪等多样化因素，导致沟通效率可能比较低。

其实现在电商企业已经越来越普及使用人工智能客服系统了，沟通效率高，超高性价比。另外目前市场上也出现了类似晓多科技的智能客服系统，已经实现从和顾客的沟通过程中根据上下文内容总结提炼并且主动计算出客户的潜在真实需求，从而达到更好的销售转化。

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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普通的工作人员都是轮流上班和休息的，有些人因为长时间做同一种工作，难免会有或大或小的疲累感，时间一长，客户体验感就会变得很差。而电话机器人可以24小时不间断地工作，声音也会从始至终地吸引人，并不会出现疲劳等感觉。这样可以大大提高客户的体验感。

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