電話機器人探索AI制度供給責無旁貸。

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。

“除了其他優勢之外，這意味著新設備的ASR系統或不太廣泛使用的設備可以受益于更廣泛采用的設備產生的交互數據，”Kumatani說，人工智能將成為消費者隱私的祝福，而不是威脅，隨著GDPR的到位-以及歐盟即將出臺的電子隱私法規和美國的加州消費者隱私法案-人工智能驅動的個性化廣告不會被淘汰嗎？事實恰恰相反。

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。

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。

鑒于客戶支持行業需要個人對客戶表現出同情心，利用令人愉悅的會話機器人，就可以了，支持代理有時會遇到來自客戶的大量查詢，聊天機器人在這種情況下派上用場，有助于整理大量的查詢，大多數支持服務單都有FAQ數據庫中的解決方案，今天的聊天機器人可以識別經常性客戶，從而可以檢索在早期階段收到的任何類型的客戶信息。

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它還可以自動化數據收集，基本上任何人類將教它或編程學習的任務，另個是通過為客戶服務提供適當的數據，但是在你對AI帶來的所有可能性感到興奮之前，首先要確保你有個可靠的數據采集系統，這幾個月，些新的參與者，如虛擬銀行家和進步的本地人，已經推出了些方案，可以幫助公司在兩周內通過合理的投資設置聊天機器人，時間對于每個人來說至關重要，并非我們所有人都有能力每天以恒定的速度工作，我們所有人都有緩慢的日子，我們所有人都是，這基本上是聊天機器人優于人類的地方，聊天機器人不偏不倚，不受疲勞，靈活，快速，重要的是，永遠存在，聊天機器人可以全天候工作，幾乎沒有停機，這就是為什么他們會被幾乎所有公司所追捧的原因。

人工智能的出現目前只是訊號，在即將到來的時代巨震中，每個人都將被重新判斷價值，而每個企業的運營模式也會顛覆重組，數心電話機機器人幫助電銷團隊，未來有可能往哪個方向走，提前把彎慢慢拐過去，積極應對不確定性采取的辦法稱之為“拐大彎”，面對這樣個指數級變化的世界，我們可以期待怎樣的未來？或者說，我們應該做好哪些準備來提前應對未來？。

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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