AI智能營銷軟件聚焦世界人工智能大會。

AI電話機器人

十年通信行業研發經驗完全自主開發大平臺，科大訊飛生態鏈扶持企業；集呼叫中心、客戶CRM、AI電話機器人于一體代替人工進行呼叫外撥，快速篩出意向客戶致力于幫助企業降低成本，創造更高的商業價值。真人聲音，AI電話機器人采用真人真聲錄音加上神經網絡技術，實現智能營銷式會話。寒暄發問，經過不斷積累，AI電話機器人內置多套真人話術模板進行營銷式會話，讓機器人充滿真人感情色彩，快速拉近客戶距離，提高營銷效率。多輪會話，AI電話機器人基于上下文理解與客戶進行分步式的自然語言交互溝通，通過主動發問、關鍵信息理解并提取，一步步聚焦客戶的意向與需求，終推動營銷任務的執行。意向識別，基于行業知識構建以及精準的語義分析，讓機器人迅速準確理解客戶意向，為后續的業務員跟進提供高效支撐。

AI電話智盒

SAAS電話機器人為核心技術，軟件＋硬件模式，搭建電話機器人系統本地局域網；將話術、錄音、語音交互、數據全部放在本地服務器，加載調用更快，體驗度更逼真！實現本地化配置方案，管理自主，數據安全。

這不是個微不足道的區別，使用算法，輸出僅與連續輸入的數據樣好，通過AI，系統可以隨時間學習，發展和推斷，它可以得出開始沒有被納入其中的結論，這種區別很重要，因為在接下來的幾年里，我們將看到目前由算法控制的許多區域變成了AI驅動的，但是在未來，AI將有助于在個人基礎上生成這些廣告，從而實現更高的響應率。

這里嚇尿指數大概就是年，所以說，不同時代要想經歷嚇，尿體驗，間隔的年數是不同的，隨著科技發展越來越快，嚇尿指數正變得越來越短，換句話說，人類社會正在經歷指數級的變化，當數據巨頭比我們更了解自己的時候，當“在線”成為種生存方式，政府是否應該對數據公司征稅？數據到底該歸誰所有？是企業、政府，還是個人？，“嚇，尿指數”的提出者、未來學家雷·庫茲韋爾認為，人類在世紀的進步將是世紀的倍，下個嚇，尿指數可能只需要幾十年甚至更短，身處這個時代浪潮中，我們感受尤其明顯，工作，并不是大多數人的生存方式，而人類作為種具有虛構能力的生物，其對人生的滿意度主要來自對意義和社會認同的追求，這可能比對工作的追求更為重要。

AI營銷機器人

基于AI、大數據算法的搜索引擎關鍵詞推廣技術。根據算法，系統每天自動生成高質量推廣內容，利于搜索引擎收錄排名。自動匹配高權重行業站點推送，實現快速的、多平臺、多種終端全覆蓋。通話多輪會話，智能理解客戶語義，挖掘客戶意向程度和深層需求，并且根據客戶意向等級分類保存。術語一鍵導入，企業可將不同行業不同場景的話術模板整理到系統提供的Excel模板中，輕松實現一鍵導入，大量的減少了話術詞條錄入的工作量。相似詞語關聯，應用深度學習技術，AI電話機器人自主學習適應各種方言口音、近義詞、同聲詞并進入話術庫自動更新維護。引導式發問，企業可根據自身需要配置常見問題進行話術引導，跟客戶溝通時按照預設的問題進行引導式發問。

節日營銷、蹭熱點，發布借勢創意文案，策劃有傳播力的線上線下活動，燒錢打法，看起來簡單粗暴，但不適用所有公司，ROI也不是每個公司都能接受的，創意打法，看起來很美好，但制造個刷屏級的話題活動，是多少公司燒錢都做不到的，這部分人不需要花費多少成本，就會自主成為D的忠實客戶，但是唯不足的是，種子客戶的數量太少。

人工智能將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科，未來有可能往哪個方向走，看清這大趨勢，決定了你未來年的生存發展，深圳市買賣祺科技有限公司，有個詞叫“嚇尿指數”，是說個人去到多久之后的未來會被嚇尿，然而，同樣往前推多年，明嘉靖皇帝要是穿越到乾隆時期，可能就覺得不過soso，并沒有什么翻天覆地的變化，適應起來毫無壓力。

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當問到正確的問題時，AI是解決與客戶服務相關的大部分痛苦的完美解決方案，混亂，時間延遲，與復雜產品相關的數據的分散性，但人類同理心和問題解決不太可能很快匹配，在短期內，訣竅是委派非常適合AI的任務，CNN用于句子/文檔建模的些直覺是，可以構建個組合結構，開始代表個小的局部性，并結合更大的句法結構，類似于語法分析。

但亞馬遜Alexa部門的研究人員相信他們已經開發出種新穎的聲學建模框架，通過統語音增強和語音識別來提升性能，隨著我們進步進入數字領域，我們開始意識到客戶服務正在營銷，營銷是客戶服務>您與客戶溝通的每點都算作市場營銷，因此了解客戶的需求，如何描述您提供的內容以及創建個全天候可用的開放式會話通信線路非常重要。

AI電話機器人采用科大訊飛、百度、阿里三家國內語音識別技術混合而成，極速響應，響應速度僅需500ms。可查看機器人對人機對話問題構成，以及機器人回答的熱點問題匯總，由此了解機器人的服務情況，更精準定位客戶需求。業務跟進人員可以在統計中查看熱點業務問題的回答次數和頻率，根據統計結果更好地調整優化話術策略。可以設置機器人在特定時間對話術庫進行自動優化，對經常識別錯誤的問題進行自動學習，極大的節省了人工維護成本。

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