AI電話機器人具有哪些挑戰和風險呢？

并把客戶關系管理提高到企業戰略層面考慮，以客戶為中心，提高對客戶的認識，并詳細地將客戶基礎信息以及交易服務信息記錄在客戶管理系統，電話營銷系統制定了相關的電話營銷計劃，電話營銷人員運用電話營銷系統軟件平臺把自己服務的客戶信息記錄下來，同時系統會自動提醒電話營銷人員拜訪相關客戶，從而提高了內部客戶的滿意度，穩定了客戶資源。

智能外呼系統前文提到，工具類產品核心訴求就點：功能強大、性能穩定、價格低廉、服務到位，功能功能點是可以定性分析有或無的影響外呼系統效果的因素，打到半轉人工，??企業只需要提供極少數的電銷人員去查看意向客戶，聆聽錄音，進行有針對性的回訪，這樣無疑大大提高了效率高和轉化率，節省了更多的時間，也創造了更大的價值。

隨著數字經濟的飛速發展，人工智能技術開始向企業營銷領域慢慢擴展，企業管理，新產品推廣，網絡銷售等方面出現了許許多多新的營銷手段，另一方面，傳統營銷越來越依賴平臺和渠道，成本居高不下，轉化難、管理難、易流失、成交難、拓客難...企業面臨的困難越來越多。

AI電話機器人具有哪些挑戰和風險呢？

也就是前文提到的在變量調用的功能下，需要錄音和合成拼接，而用素人是完全無法實現平滑過渡的，常規的做法有，用采用TTS音色庫中，與現有錄音員為接近的音色，土豪公司可以單獨為錄音員設置獨立TTS音庫，這樣錄音和TTS就能保持完全致，同樣的，中英文混讀的場景，也可以選擇音色類似的兩名錄音員分別錄制，以達到中英文聽起來像同個人說的效果。

這類場景下，對話輪數相對較長，但接打電話雙方都更認同遵循固定流程的話術，目的和意圖明確，通話內容高度重復，這個場景也很適合電話機器人系統去撥打，用以減輕重復低效的工作量，而BBC的環Client，接聽電話方的體驗，除了是否是目標客戶的精準度之外，影響體驗的主要有：話術腳本的完備性、響應速度、音色等細節。

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在年的達特茅斯會議上，科學家們定義它為“人工智能”，人工智能電話就是種廣泛投入應用的人工智能，人工智能電話不會讓話務員這個職業消失，就像人臉識別雖然能識別出持有身份證的是否是真人，但不能制服歹徒，人工智能電話也只能起到海量撥號、篩選記錄客戶信息、對客戶介紹公司銷售的產品的作用，而不能直接舌燦蓮花推測客戶的情緒進行銷售。

ACD是AutomaticCallDistribution，自動電話分配，也叫排隊機，再來個復雜點的：個人A給呼叫中心xxxxxxxx打了個電話，撥通后先聽到了錄音，“您好，您想找哪類接線員？”個人A說，“G~~”，IVR部分，不再需要提示按鍵，而是直接問來電方需要辦理什么業務，然后識別語音、理解意圖后，進入對應的業務隊列排隊。

根據搜索的關鍵字，快速識別用戶查詢意圖，為買方用戶提供所需產品及相應供應商；而在商品的查詢、檢索過程中，人工智能技術還可根據其歷史訂單和企業能力，匹配所需產品，提高信息查詢及檢索的響應準確率。在傳統營銷模式下，買方用戶購買意圖只能通過與營銷員溝通獲取，非常考驗營銷員的能力以及對業務的熟悉程度，再加上傳統線下營銷投入大、成本高、溝通困難等問題，使供需雙方難以快速達成交易意向。于是，針對傳統模式企業營銷痛點，已經有部分企業利用人工智能技術，推出云端智能營銷平臺，通過聚合平臺內的企業、產品、需求等數據，建立能力和畫像模型，實現對供應商、營銷員、買方用戶的精準匹配，用戶的需求洞察和意圖識別等。

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客人不需要再結賬或簽單，用完餐就可以瀟灑離去，人工智能席卷多個行業不用人就把活干了，第點跟公司推廣渠道有關，這里不提，現在我們就說下如何增大撥打電話數量，——智能電銷機器人，機器人：喂，您好，我這邊是xxx公司的小王，我這邊是專業辦理銀行信用貸款，抵押貸款的，請問你有資金上的需求么?。

運營背景，畢竟個正規靠譜的機器人，所收集上來的顧客數據，都是經過篩選的精準客戶信息，因此相比于滿街掃維碼發禮品的線下客戶收集，電話機器人顯然更具優勢，此外，對于機器人的智能呼叫方式，我們也應該有所甄別，查看機器人對各個地區號碼前綴、錯號空號等事項的篩選精準度，以及對精準客戶的捕捉數量與精準度，都是我們考察個機器人重要的因素之。

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。 打造AI智能營銷及流程管理的閉環體系。AI電話機器人+AI營銷機器人創新型營銷模式。在AI領域不斷探索、研發創新性產品。服務合作伙伴，不斷迭代產品，結合AI產品創造更大的價值！

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”這個功能因為涉及錄音和合成拼接，大部分廠商并不支持，支持打斷，這個功能有不少友商聲稱已實現，但實際測試效果欠佳，相對較好的實現方式現在常見的有兩種，基于關鍵詞打斷和基于音量打斷，質量評估：定義滿意度標準和評估體系，定期（日/月/周）評估外呼結果滿意度，確定評估樣本，了解問題分布、意圖識別準召率等，無論是自研還是合作，具備較強的ASR識別率會明顯影響外呼的效果，場景化NLU容錯性，在ASR效果確實有限、短期內無法提升的場景，就無能為力了嗎？當然不是，錄音與TTS的平滑性，實驗迭代：上線A/BTesting驗證優化效果，根據指標評估項目收益，效果正向則擴量，負向則分析調整或下線，并繼續迭代優化。

通話細節，后臺操作細節比較錄音員的專業水準，音質清晰度，也是體現智能電話機器人產品好壞的重要標準，流程：A→PSTN→PBX→IVR（→ASR→NLU）→ACD（→ASR→NLU→DM→NLG→TTS）→ACD→B解釋：現在智能的部分，也就是我們說的電話機器人系統的部分，分別在IVR和虛擬坐席處體現。

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