智能打電話機(jī)器人開源（自動智能電話機(jī)器人）

本篇文章給大家談?wù)勚悄艽螂娫挋C(jī)器人開源，以及自動智能電話機(jī)器人對應(yīng)的知識點(diǎn)，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

本文目錄一覽：

AI智能外呼機(jī)器人系統(tǒng)哪家公司定制做得好?

深圳數(shù)心做得很好，公司有實(shí)力，產(chǎn)品也給力。準(zhǔn)確判斷出是否為意向客戶，非常好用的。

數(shù)心科技的外呼機(jī)器人系統(tǒng)定制怎么樣?

我覺得深圳數(shù)心系統(tǒng)部署不錯，比較先進(jìn)，機(jī)器人智能，撥號快。

智能外呼機(jī)器人系統(tǒng)源碼的工作原理是什么?

工作原理是什么就不知道，不外呼是一問一答的套路，我們是找的深圳數(shù)心做的系統(tǒng)搭建

智能外呼機(jī)器人價格？

智能機(jī)器人分為掛牌、第三方技術(shù)、和自主研發(fā)三種。

三種產(chǎn)品的價格價格參差不齊。

我們公司使用的是e聊賺自主研發(fā)的小e外呼機(jī)器人。

效果好，服務(wù)快。而且價格也不是很貴。

外呼機(jī)器人系統(tǒng)源碼哪里有得買?

這種機(jī)器人用起來是蠻不錯的，源碼現(xiàn)在應(yīng)該沒有開源。可以試試問下深圳數(shù)心的

請問深圳外呼機(jī)器人系統(tǒng)源碼搭建哪家技術(shù)好？

深圳數(shù)心的技術(shù)非常好，可以試試。

智能電話外呼機(jī)器人哪家公司產(chǎn)品做的靠譜？

我用著小水智能語音機(jī)器人這款產(chǎn)品，感覺還挺不錯的

深圳外呼機(jī)器人系統(tǒng)部署誰家比較專業(yè)？

深圳數(shù)心科技有做電話機(jī)器人系統(tǒng)部署，用它的話只需付出少量成本

AI智能外呼機(jī)器人好一點(diǎn)的有哪些？

北京一點(diǎn)萬象科技公司~e聊賺的小e智能外呼機(jī)器人很不錯，你可以了解一下~

希望對你有所幫助。

小水智能外呼機(jī)器人怎么樣？

個人感覺挺好的，節(jié)省了90%的無效時間，為公司提高業(yè)績，解決招工難，培訓(xùn)難，員工效率低下的問題

調(diào)研 | 李喆 洪軍

撰寫 | 洪軍

隨著NLP技術(shù)的興起以及google的bert模型開源，不少新興企業(yè)開始進(jìn)入客服機(jī)器人領(lǐng)域，市面上逐漸出現(xiàn)了一大批質(zhì)量參差不齊的客服機(jī)器人。其中大多數(shù)只能完成某個場景的驗(yàn)證，在深入做復(fù)雜場景時往往無所適從，真正具有競爭力的產(chǎn)品可謂是鳳毛麟角。

眾多企業(yè)以NLP作為噱頭大肆宣傳，但其中真正能經(jīng)得起考驗(yàn)的產(chǎn)品卻少之又少。

主要原因在于，單純地利用NLP技術(shù)只適合于回答一些規(guī)范性的問題，例如實(shí)體屬性、關(guān)系的問答，并不能夠完全解決客服機(jī)器人的全部實(shí)際問題。

實(shí)際上，rule base、深度學(xué)習(xí)、NLP技術(shù)在客服機(jī)器人實(shí)際應(yīng)用過程中擁有各自的優(yōu)勢。

rule base適用于一些常見問題的場景，通過關(guān)鍵詞匹配、快速搜索，能夠快速、準(zhǔn)確的進(jìn)行問答；深度學(xué)習(xí)適用于一些泛化類的意圖問題，他能夠基于上下文語義理解，更好的服務(wù)客戶；而知識圖譜適用于一些規(guī)整的問題，例如實(shí)體屬性的問答。

因此，想要做好一款智能高效的客服機(jī)器人，只有以海量的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，在實(shí)踐中運(yùn)用不同技術(shù)對產(chǎn)品進(jìn)行不斷打磨，才能帶來媲美人工的舒心服務(wù)。

云問 科技 基于rule base、深度學(xué)習(xí)、NLP等技術(shù)針對具體問答場景提供不同的技術(shù)，大幅提高了客服機(jī)器人的智能化水平。

云問 科技 是一家客服機(jī)器人供應(yīng)商，并在客服機(jī)器人基礎(chǔ)上提供質(zhì)檢、培訓(xùn)等增值服務(wù)，幫助企業(yè)在服務(wù)和管理上更加高效智能。

與同行業(yè)其他公司相比，云問 科技 最大的特點(diǎn)在于技術(shù)融合性與龐大知識庫。云問 科技 綜合rule-base、NLP、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)搭建了客服機(jī)器人底層平臺，并構(gòu)建了一個擁有50多個細(xì)分行業(yè)的知識圖譜與常見問題問答的知識庫，將不同知識庫內(nèi)容搭載在底層平臺上為金融、電商、政務(wù)等行業(yè)提供相應(yīng)的客服機(jī)器人。

在服務(wù)的場景上，云問 科技 提供的客服機(jī)器人以接待、咨詢等呼入場景為主，包括售前與售后環(huán)節(jié)，主要以文本形式進(jìn)行交互問答，且可以進(jìn)行業(yè)務(wù)咨詢?nèi)采w，以及多群體訪問。

除客服機(jī)器人之外，云問 科技 還提供企業(yè)內(nèi)部人事、IT、財(cái)務(wù)等自動咨詢和系統(tǒng)服務(wù)問答調(diào)用的智能服務(wù)平臺以及實(shí)體機(jī)器人等增值服務(wù)。

目前，云問 科技 客服機(jī)器人以本地化部署方式收費(fèi)，第一年運(yùn)維免費(fèi)提供，之后每年會收取20%的維護(hù)費(fèi)用。企業(yè)內(nèi)部智能服務(wù)系統(tǒng)以SaaS訂閱方式收費(fèi)，訂閱費(fèi)用根據(jù)API調(diào)用量決定。

客戶方面，云問 科技 以金融、政府、IT行業(yè)的中大型客戶為主，典型客戶有國泰人壽、華夏保險、海南省人民政府、騰訊等。

云問 科技 在2013年成立之初，就采用rule

base技術(shù)上線了第一款文本客服機(jī)器人。

但單純的使用rule base技術(shù)應(yīng)用場景有限，只在一些頻繁性的問題問答較為適用。于是，在2015年，云問 科技 引入深度學(xué)習(xí)技術(shù)，并上線了第一款在線客服系統(tǒng)，可以同時滿足多人的在線自動問答，并增加了問答內(nèi)容范圍。

隨著客戶對客服機(jī)器人準(zhǔn)確率的要求越來越高。2017年7月，融合了NLP技術(shù)的云問客服機(jī)器人上線，在一些規(guī)范性的實(shí)體屬性、關(guān)系的問答情形精確度大幅提高。

現(xiàn)如今，云問 科技 在針對客戶的需求時，已將三種技術(shù)融合的游刃有余。由于不同企業(yè)的FAQ庫與知識圖譜略有不同，如何在較短的時間內(nèi)提供高效智能的產(chǎn)品變得尤為重要。而云問 科技 恰好精于此道。云問 科技 經(jīng)過6年的專心打磨，已經(jīng)熟知在哪些問答問題上應(yīng)該使用哪種技術(shù)、哪種模型，技術(shù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品能力居行業(yè)領(lǐng)先水平。

在產(chǎn)品實(shí)際部署時，由于需要了解客戶的需求，構(gòu)建企業(yè)的知識圖譜，因此，部署時間通常為3-6個月。而云問 科技 與中大型客戶從開始接觸到最終產(chǎn)品落地只需要1-3個月，其中產(chǎn)品實(shí)際落地時間往往在1個星期之內(nèi)，工程化能力同樣出眾。

目前，云問 科技 經(jīng)過長達(dá)6年的積累，已經(jīng)構(gòu)建了一個龐大的知識庫。該知識庫由50個細(xì)分領(lǐng)域FAQ（FrequentlyAsked

Questions）與知識圖譜組成，行業(yè)包括政務(wù)、金融、物流、電商等。

知識庫的建立，一方面為技術(shù)的優(yōu)化提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。另一方面，將不同行業(yè)的知識庫與底層客服機(jī)器人系統(tǒng)相結(jié)合，可以快速實(shí)現(xiàn)不同領(lǐng)域的產(chǎn)品落地，加快市場拓展進(jìn)程。

此外，云問 科技 目前服務(wù)的典型客戶包括國泰人壽、華夏保險、騰訊等，示范效應(yīng)顯著，良好的口碑也為云問增色不少。

以客服機(jī)器人為切入點(diǎn)，向企業(yè)內(nèi)部智能服務(wù)場景延伸

未來，云問 科技 將以智能高效的客服機(jī)器人作為切入點(diǎn)，與企業(yè)建立友好合作，并不斷深入挖掘企業(yè)其他智能服務(wù)需求，提高客戶的LTV。

若只提供單純的客服機(jī)器人，其客單價往往不高，單個的客服機(jī)器人價格在10-100萬之間，具體根據(jù)企業(yè)的產(chǎn)品需求而定。客服機(jī)器人為一次性付費(fèi)產(chǎn)品，之后每年會收取10%-20%的運(yùn)維費(fèi)用，但收入都相對較少。

因此，云問 科技 需要不斷挖掘客戶需求，提供更加豐富、智能化的產(chǎn)品。云問 科技 將會和一些大型企業(yè)，包括美的、海爾等進(jìn)行深入探討，挖掘他們的需求，方向上包括企業(yè)內(nèi)部IT場景、員工培訓(xùn)、企業(yè)知識管理等。

考慮到后續(xù)在企業(yè)需求擴(kuò)展時，多為定制化產(chǎn)品情形，云問 科技 把軟件做了很好的分層，通過構(gòu)建通用底層平臺，從而能夠快速為不同企業(yè)提供不同產(chǎn)品。

愛分析從技術(shù)、場景理解、客群、獲客等四個維度對云問 科技 進(jìn)行評價。

技術(shù)： 2013年開始做客服機(jī)器人，綜合了FAQ、深度學(xué)習(xí)、NLP三種技術(shù)為客戶提供最高效的客服系統(tǒng)，經(jīng)驗(yàn)豐富，技術(shù)較強(qiáng)。在針對不同客戶的FAQ與知識圖譜時，知道采用何種技術(shù)和模型解決特定場景下的問題，使得提供的客服機(jī)器人精度更高。

場景理解： 公司所在客服機(jī)器人領(lǐng)域，產(chǎn)品需求旺盛，市場規(guī)模為千億級。想要做好一款智能高效的產(chǎn)品較難，技術(shù)與數(shù)據(jù)將會是核心競爭點(diǎn)。公司經(jīng)過6年的積累，形成了50個細(xì)分行業(yè)的知識庫，不僅能為模型優(yōu)化提供數(shù)據(jù)，還能加速產(chǎn)品落地，擴(kuò)大市場占有率。

客群： 以中大型客戶為主，行業(yè)覆蓋金融、電商、政府等，典型客戶包括國泰人壽、華夏保險、海爾、美的、騰訊等，示范效應(yīng)顯著。中大型客戶比小型客戶對客服系統(tǒng)的需求強(qiáng)烈，客戶粘性強(qiáng)，付費(fèi)能力強(qiáng)，可深入挖掘空間大。

獲客： 以直銷為主，銷售人員為50人。公司成立6年，中大型客戶300家，SaaS型訂閱客戶數(shù)量數(shù)百家，客戶數(shù)量較少，獲客能力有待加強(qiáng)。

近日，愛分析專訪云問 科技 創(chuàng)始人兼CEO王清琛，就客服機(jī)器人發(fā)展趨勢與云問 科技 業(yè)務(wù)發(fā)展進(jìn)行了深入交流，現(xiàn)摘取部分內(nèi)容如下。

愛分析：在場景選擇上，為什么云問 科技 選擇接待機(jī)器人而不是外呼機(jī)器人？

王清?。?主要是因?yàn)椴煌镜?歷史 發(fā)展和技術(shù)側(cè)重點(diǎn)不同，例如，如果一家公司以前是做語音的，就很容易從呼叫機(jī)器人切入，但我們之前是做文本識別的，就容易從文本切入。

外呼場景相對來說比較容易，因?yàn)樗麄兌际怯心康?、有話術(shù)、相對封閉的場景。但是呼入場景很難做深。呼入機(jī)器人需要有強(qiáng)大的知識庫做為支撐，當(dāng)一個電話呼入進(jìn)來，對話不可控，用實(shí)體、邊的屬性很難實(shí)現(xiàn)全部的對話功能。所以做呼入機(jī)器人不僅就需要NLP技術(shù)、以及強(qiáng)大的知識庫，還需要其他能力，這樣才能把整個問答過程支撐起來。

愛分析：在實(shí)際落地時，客戶完全會用客服機(jī)器人服務(wù)，還是一些簡單的場景讓客服機(jī)器人去做？

王清?。?這些情況都有。主要是市場對客服機(jī)器人的認(rèn)知度在不斷變化。現(xiàn)在的發(fā)展趨勢由原先的以人工客服解決為主轉(zhuǎn)化為以智能客服為主。

例如，以前，客戶會在人工客服下班的時候使用機(jī)器人服務(wù)。后來，逐漸在人手不夠情況下使用機(jī)器人?，F(xiàn)在大多是先使用機(jī)器人進(jìn)行服務(wù)，在無法進(jìn)行回答時再使用人工。未來預(yù)計(jì)會慢慢的只在有客戶投訴的時候再使用人工客服。

愛分析：云問 科技 是只做客服機(jī)器人本身，不做在線客服系統(tǒng)和呼叫中心嗎？

王清?。?對。我們一直都是只做智能這一塊，包括語義分析、語義理解。

愛分析：云問 科技 一直不做偏人工客服系統(tǒng)的原因是什么？

王清?。?云問從一開始覺得，智能是未來的方向，我們會投入更多的精力在這方面。而在人工客服系統(tǒng)方面，無論從運(yùn)營、渠道角度，都有很多廠商在做，我們也就沒有過多涉足。

愛分析：現(xiàn)在最終判斷客服系統(tǒng)與場景結(jié)合程度好壞的指標(biāo)有哪些？

王清?。?指標(biāo)有很多，大型客戶在招標(biāo)問答系統(tǒng)時都有一套評價體系，主要包括多輪對話的輪次、語義的識別、模糊匹配、知識的理解、語義的泛化。

愛分析：現(xiàn)在一套中大型的客戶，部署周期需要多長時間？

王清?。?大概需要1-3個月，主要時間花費(fèi)在與客戶溝通交流，了解客戶的需求，構(gòu)建他們的知識圖譜。我們會基于我們的方法論構(gòu)建一些通用的知識圖普，然后會為企業(yè)構(gòu)建一些深度的企業(yè)知識圖普。

愛分析：云問 科技 認(rèn)為rule base、深度學(xué)習(xí)、NLP技術(shù)廠商都可能會轉(zhuǎn)向客服機(jī)器人領(lǐng)域嗎?

王清琛： 任何一條路的可能性都有。在我們看來，不管是分詞技術(shù)、還是用自然語言處理的技術(shù)做一些特定語的提取，都會解決某一個環(huán)節(jié)的產(chǎn)品，但不能解決整個問題。

客服機(jī)器人是一個技術(shù)的結(jié)合，不同的環(huán)節(jié)用不同技術(shù)效果會不一樣。我們更多的用底層技術(shù)打起，從最底層分詞的技術(shù)做起，提供整個的一套服務(wù)，我們服務(wù)對話機(jī)器人在問答效果上優(yōu)勢明顯。我們認(rèn)為主要原因是技術(shù)的融合，而不是某一項(xiàng)技術(shù)引領(lǐng)行業(yè)的發(fā)展。

例如，我們在做意圖識別，遇到過一個超過200個選項(xiàng)的意圖識別。當(dāng)時嘗試了很多算法，最后選擇了深度學(xué)習(xí)算法，他的算法效果比其他算法準(zhǔn)確度高十個百分點(diǎn)。

愛分析：在2017年之前，云問有用到知識圖譜技術(shù)嗎？還是等知識圖譜技術(shù)成熟了之后再用？

王清?。?知識圖譜技術(shù)一直存在，高校也一直在研究。2017年開始有應(yīng)用在機(jī)器人方向的導(dǎo)向。但是，知識圖譜適合在特定場景下使用和擅長場景，并不是全部適用。知識圖譜我們很早用過，但是在技術(shù)鏈中，他只是其中的一個環(huán)節(jié)，不能替代全部。

愛分析：用NLP技術(shù)應(yīng)用在呼入場景時，會有哪些問題？

王清?。?如果只用NLP技術(shù)解決呼入場景時，會使得效果大大削減，它可能只是在某一些場景會有好的效果。因此，需要針對用戶具體的問題使用不同的方法，知識庫會作為基石，但上面需要疊加很多的不同技術(shù)。

愛分析：機(jī)器是沒有常識的，云問 科技 這邊有什么解決方式？

王清?。?隨著技術(shù)的進(jìn)步，未來一定會有相應(yīng)的產(chǎn)品出現(xiàn)。我們也會構(gòu)建，主要依靠知識庫的積累，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)來源比如有FAQ的數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化的文檔資料，結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，通過NLP技術(shù)也可以快速的搭建針對問答的一套知識庫。未來，將會去做知識庫的自動理解和自動構(gòu)建，這也是我們一直核心研發(fā)的智能輔助型的工具。

愛分析：多輪對話會是技術(shù)難度更高的一個點(diǎn)嗎？

王清?。?多輪對話的復(fù)雜度高，相對來說難度點(diǎn)是既能實(shí)現(xiàn)不同場景的多輪對話，又能滿足高度定制化的需求。單純的多輪對話技術(shù)難度不是很難，主要把各項(xiàng)NLP技術(shù)做一個綜合的融合，就能解決這些問題。所以具體環(huán)節(jié)的落地更多的是工程化的工作，只做純技術(shù)不結(jié)合業(yè)務(wù)還是不太適用。

目前我們能夠完成10-20輪之間的多輪對話。

愛分析：去年google開源bert技術(shù)，會對行業(yè)會產(chǎn)生什么影響？

王清?。?我們其實(shí)已經(jīng)在逐步看到bert在行業(yè)內(nèi)的影響力，云問目前已經(jīng)在開展這方面的 探索 ，初見成效，相信未來bert潛力無限。

愛分析：云問 科技 未來的發(fā)展規(guī)劃是什么？

王清?。?主要還是一點(diǎn)：AI變革企業(yè)服務(wù)全鏈條，包括企業(yè)的對內(nèi)服務(wù)以及對外服務(wù)各個環(huán)節(jié)。

我們將側(cè)重于深耕客服機(jī)器人在各個行業(yè)的業(yè)務(wù)場景、機(jī)器人理解的能力、以及是否能給企業(yè)創(chuàng)造更多的價值。現(xiàn)在我們已經(jīng)安排業(yè)務(wù)人員對各個行業(yè)進(jìn)行深入的調(diào)研，了解各個行業(yè)的痛點(diǎn)。我們也將制定全鏈條全環(huán)節(jié)智能化的解決方案。

愛分析：云問 科技 下一步往企業(yè)內(nèi)部延伸，具體打算怎么做？

王清?。?我們會和一些大型的企業(yè)，包括美的、海爾等，做一些深入的探討，方向包括企業(yè)內(nèi)部IT場景等。我們接觸的很多客戶都是大型客戶，他們的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)異構(gòu)程度、應(yīng)用場景都比較高，這個會導(dǎo)致定制化產(chǎn)品比較重，所以我們把軟件做了一個很好的分層，對于未來發(fā)展方向并沒有限制。

愛分析：在多維表格方面，云問 科技 和一些金融公司做的方向是一樣的嗎？

王清?。?我不太評價別人是怎么做的，我們是基于知識場景出發(fā)，去做表格理解、解讀的能力。基于NLP技術(shù)，針對表格做一些深入化的理解和產(chǎn)品功能的提煉。

愛分析：云問 科技 后續(xù)會提供質(zhì)檢系統(tǒng)、銷售系統(tǒng)等嗎？

王清?。?會的，只是目前我們主要精力還不會放在這些方面。

愛分析：云問 科技 會考慮NLP應(yīng)用在其他場景嗎？

王清?。?我們會考慮做一些行業(yè)的定制深入優(yōu)化，通用性不會那么多。今年云問已經(jīng)成立了某些行業(yè)的業(yè)務(wù)線，做這些行業(yè)的深入挖掘和深度定制。

我們下個階段可能會探討NLP在保險、公共事業(yè)服務(wù)、交通物流等場景的產(chǎn)品落地。

電話機(jī)器人主要就是用來模擬人工通話的一組程序，一般由，CRM系統(tǒng)，語義識別，轉(zhuǎn)換文字，話術(shù)體系，這是軟的部分，再加上底層軟交換和通信模塊一起，合并起來就是一套完整的電話機(jī)器人系統(tǒng)。

關(guān)于智能打電話機(jī)器人開源和自動智能電話機(jī)器人的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。