語音電銷機器人讓營銷人告別加班?

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。

人機融合的電銷機器人天全年無休，每日可完成-個人的工作量，永無情緒困擾，輕松完成量化指標，具體有六點優勢：，想適應未來的世界，現在我們該教給孩子的是“C”，即批判性思考（criticalthinking）、溝通（communication）、合作（collaboration）和創意（creativity）。

即人工智能是研究人類智能活動的規律，構造具有定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術，如果接聽電話的客戶態度不好，銷售人員還要承受定的精神壓力，使得工作效率變得更低，如何解決這個問題直困擾著企業老板，而如今，數心話機器人為企業提供了個解決方案，《人類簡史》《未來簡史》作者、以色列歷史學家尤瓦爾·赫拉利在新作《今日簡史》中，從科技、政治和個體價值多個維度，提出了關于未來年的重要判斷：。

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。

例如，未來的交易可能多半不需要再使用本國貨幣甚至任何貨幣，將不可能再針對貨幣所得來收稅，因此，政府可能需要推出全新的收稅方式，例如可能針對信息來收稅，我們正在進入個“后真相”時代，你知道的比你想象的少，雖然每個人其實懂得很少，但我們以為自己懂得很多，而原因就在于我們把存在于他人腦中的知識也看做自己的知識。

數據挖掘轉變為個性化在網絡領域，我們都在生命中留下了大量的數據，但其中只有/實際上值得分析，如果分析和利用得當，組織可以利用它來轉變業務并提升品牌參與度，品牌可以為每位客戶編織引人入勝的產品理論或個性化建議，每天創造無與倫比的客戶流，根據客戶評論和反饋，可以輕松瀏覽他們的需求和瀏覽模式，并根據個人客戶的口味定制網頁設計。

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此外，該技術確實具有足以改變客戶服務解決方案設計方式的能力，然而，關于人工智能輔助應對如何完全取代對人類代理的需求，存在大量的炒作，雖然人工智能的大部分興奮都歸功于它的兩大功能：，不間斷的服務勢頭誰不喜歡快速響應和不間斷服務的客戶支持？使用AI實現響應自動化的個令人驚訝的好處是它不受時間限制和假期的影響。

a）機器學習和，b）自然語言處理（NLP）機器學習歸功于強大的計算系統，該系統可以攪拌大量數據以從中學習，Facebook信使，請求建議和垃圾郵件文件夾是AI機器學習過程的日常例子，另方面，AI輔助服務解決方案符合預定標準和良好編程的效率，從而以小的AHT（平均處理時間）提供高質量，直接的客戶體驗，在問題變得復雜的時候，智能支持系統將具有引導客戶走向并行支持渠道的定能力，AI機器學習額外的支持如果不是直接的話，AI甚至可以間接地為客戶和服務代理商提供功能，雖然語法分析（特別是選區語法）之間的“相關性”有點波動，但它基于CNN通常能夠將些“本地”信息傳遞給更大的結構，傳遞到全局狀態的基礎。

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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