傳統(tǒng)外呼成本高、痛點(diǎn)多

在傳統(tǒng)外呼過(guò)程中，一直存在著人力成本高、轉(zhuǎn)化率偏低的問(wèn)題。外呼過(guò)程中90%的電話會(huì)被掛斷?？梢?，目前營(yíng)銷外呼的精準(zhǔn)度暫時(shí)還無(wú)從談起，同時(shí)在此過(guò)程中，隨著掛斷率的居高不下，情緒影響也隨之上升，員工也需要花費(fèi)大量的時(shí)間來(lái)篩選意向客戶?？墒?，客戶的意向又會(huì)實(shí)時(shí)產(chǎn)生變化，員工耗費(fèi)時(shí)間鎖跟蹤記錄下來(lái)的信息并不真實(shí)。

隨著互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的迅速開展，金融、房地產(chǎn)等企業(yè)的用戶量急速增加，尤其是電話營(yíng)銷、催收、客戶咨詢等工作劇增。每個(gè)人工坐席每天處置客戶量為100-200件，完全無(wú)法滿足業(yè)務(wù)的擴(kuò)張要求。對(duì)客服人員的擴(kuò)充，又面臨著較高的人力成本，工資、提成、社保、電話費(fèi)、場(chǎng)地費(fèi)、管理費(fèi)用都在不斷上漲。同時(shí)業(yè)務(wù)員的人員流動(dòng)性也較大，每個(gè)業(yè)務(wù)員背后所付出的培訓(xùn)時(shí)間成本又較長(zhǎng)。

例如，在教育行業(yè)，一個(gè)咨詢師平均每天要撥打上百通電話，而培育出一個(gè)良好的課程咨詢師又需要耗費(fèi)大量的人力物力、培訓(xùn)本錢，于此同時(shí)咨詢師又很可能隨時(shí)進(jìn)行人才流動(dòng)，這些都成了企業(yè)利潤(rùn)最大化的障礙。

10年后90%客服將被AI取代

目前，你接到部分營(yíng)銷或客服電話中，實(shí)際上已經(jīng)有機(jī)器人出現(xiàn)，只不過(guò)你可能沒(méi)聽出來(lái)。再過(guò)10年左右的時(shí)間，90%的銷售、客服將會(huì)被AI取代。

銀行金融、保險(xiǎn)電銷、運(yùn)營(yíng)商等領(lǐng)域的實(shí)踐數(shù)據(jù)案例顯示，利用人工智能可以幫助銀行剔除79%的非目標(biāo)用戶；在金融催收過(guò)程中，AI比傳統(tǒng)IVR在接通回款率上增加5%；在電信運(yùn)營(yíng)商的營(yíng)銷推廣測(cè)試中，AI的戶均成本僅為人工客服的約18%。

顯然，AI在電話營(yíng)銷、客服系統(tǒng)中的應(yīng)用，解決了傳統(tǒng)外呼成本高、痛點(diǎn)多的弊病。同時(shí)，還具有回復(fù)速度更快、支持云端或本地部署等優(yōu)勢(shì)。綜合數(shù)據(jù)來(lái)看，與人工銷售相比，機(jī)器人的成本只有前者的50%，然而銷售業(yè)績(jī)卻可以提升300%，且永不離職。

悟空話務(wù)智能語(yǔ)音機(jī)器人發(fā)布

面向國(guó)內(nèi)市場(chǎng)發(fā)布悟空話務(wù)智能語(yǔ)音機(jī)器人軟件，主要用于電銷外呼和客服回訪。它可以按照系統(tǒng)預(yù)設(shè)的外呼邏輯與客戶交流，通過(guò)多輪對(duì)話和話術(shù)引導(dǎo)達(dá)到業(yè)務(wù)目標(biāo)，廣泛應(yīng)用于房地產(chǎn)、課程推廣、金融催收、續(xù)保服務(wù)、產(chǎn)品推介、運(yùn)營(yíng)商回訪等領(lǐng)域。

智能語(yǔ)音機(jī)器人系統(tǒng)每天可自動(dòng)外呼800-1000通電話，是正常人工的6-8倍。AI的加持可以實(shí)現(xiàn)真人語(yǔ)音對(duì)話，可以及時(shí)反應(yīng)、響應(yīng)突發(fā)詢問(wèn)；甚至支持打斷呼入轉(zhuǎn)人工：模擬真人工作場(chǎng)景，情緒標(biāo)準(zhǔn)化、話術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化，可分析不同目標(biāo)客戶群，制定多種語(yǔ)音話術(shù)模板；同時(shí)提供精準(zhǔn)大數(shù)據(jù)，通話數(shù)據(jù)精確到秒，實(shí)現(xiàn)對(duì)話關(guān)鍵詞智能提取，全程錄音，大數(shù)據(jù)便簽智能分類，自動(dòng)性別識(shí)別等。

智能語(yǔ)音機(jī)器人核心技術(shù)分析

主要應(yīng)用了語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)音處理、語(yǔ)音合成、機(jī)器學(xué)習(xí)這四種核心技術(shù)，從而構(gòu)建了一位可以被客戶認(rèn)可、公司放心的懂業(yè)務(wù)、全套路、能分析、會(huì)學(xué)習(xí)的完美員工，實(shí)現(xiàn)了電銷客服專家的AI化。

語(yǔ)音識(shí)別主要是關(guān)注自動(dòng)且準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)錄人類語(yǔ)音的AI技術(shù)，它與圖像識(shí)別技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是人工智能領(lǐng)域三大核心技術(shù)?；櫟恼Z(yǔ)音識(shí)別技術(shù)主要處理不同口音、背景噪聲、區(qū)分同音異形/異義詞，同時(shí)還需要具有跟上正常語(yǔ)速的工作速度。語(yǔ)音識(shí)別就好比機(jī)器的聽覺(jué)系統(tǒng)，通過(guò)識(shí)別和理解，把語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的文本或命令。這里面最關(guān)鍵的技術(shù)是機(jī)器的識(shí)別準(zhǔn)確率，目前的識(shí)別率在工程環(huán)境下已基本達(dá)到90%以上，在生活職場(chǎng)環(huán)節(jié)下，主流ASR服務(wù)商能達(dá)到80%左右的識(shí)別率。悟空話務(wù)與國(guó)內(nèi)頂尖科研機(jī)構(gòu)及企業(yè)，達(dá)到深度合作，基于十年通訊語(yǔ)料素材，同共研制打磨悟空話務(wù)語(yǔ)音識(shí)別核心引擎。

自然語(yǔ)音處理應(yīng)用背后有大量的基礎(chǔ)任務(wù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型。利用NLP，我們可以讓機(jī)器來(lái)執(zhí)行自動(dòng)摘要，翻譯，關(guān)系提取，情感分析，話題分割等任務(wù)，像人一樣處理復(fù)雜的文本。目前針對(duì)金融、教育與房產(chǎn)領(lǐng)域，進(jìn)行了針對(duì)性的NLP語(yǔ)音訓(xùn)練優(yōu)化，以保障在三個(gè)電銷外呼行業(yè)，具有更高的NLP數(shù)據(jù)處理能力。

語(yǔ)音合成就是將文字信息轉(zhuǎn)化為聲音信息，給機(jī)器配上人聲。出色的TTS需要大量的語(yǔ)料庫(kù)，成熟的、可商用的TTS的合成音，在音色、自然度等方面的表現(xiàn)均可以接近人聲。目前，行業(yè)內(nèi)根據(jù)人聲定制的TTS，需錄制原聲1000小時(shí)，費(fèi)用達(dá)40萬(wàn)元。而且效果還與正常人聲在語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)等音色方面，仍有很大差距。在支持TTS的基礎(chǔ)上，著重支持真人錄音支持，以及高效的在線錄音更新模式，以最大化的提升人機(jī)交互時(shí)的擬真度。

機(jī)器學(xué)習(xí)指的是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)無(wú)須遵照顯式的程序指令，而只依靠數(shù)據(jù)來(lái)提升自身性能的能力。其核心在于，機(jī)器學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中自動(dòng)發(fā)現(xiàn)模式，模式一旦被發(fā)現(xiàn)便可用于預(yù)測(cè)。比如，給予機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)一個(gè)關(guān)于交易時(shí)間、商家、地點(diǎn)、價(jià)格及交易是否正當(dāng)?shù)刃庞每ń灰仔畔⒌臄?shù)據(jù)庫(kù)，系統(tǒng)就會(huì)學(xué)習(xí)到可用來(lái)預(yù)測(cè)信用卡欺詐的模式。處理的交易數(shù)據(jù)越多，預(yù)測(cè)就會(huì)越準(zhǔn)確，機(jī)器也就會(huì)更聰明。