百應(yīng)AI智能語音已經(jīng)在各行各業(yè)得到廣泛應(yīng)用，能作為在線客服、電子病歷轉(zhuǎn)錄、個人助理等使用，以人機(jī)結(jié)合的方式，顯著提升電銷轉(zhuǎn)化率。
作為人機(jī)結(jié)合代表的百應(yīng)電銷外呼機(jī)器人，也突破傳統(tǒng)外呼中心的限制，打破傳統(tǒng)外呼客服高壓低轉(zhuǎn)化高重復(fù)的問題，替代簡單重復(fù)性的工作，從而使人工客服發(fā)揮最大作用。
百應(yīng)電銷外呼機(jī)器人包含著多種高新技術(shù)的結(jié)合，，例如電話平臺技術(shù)(PBX、IVR、VOIP)、智能語音技術(shù)(ASR、TTS)和自然語言理解技術(shù)(NLU)和對話策略(DM)，大致流程圖是：
客戶接到AI電銷通話后，智能機(jī)器人根據(jù)客戶的需求選擇相應(yīng)的話術(shù)，通過TTS技術(shù)轉(zhuǎn)化成語音再給客戶回應(yīng)，收到客戶的反應(yīng)后，再用ASR技術(shù)轉(zhuǎn)化成文字，機(jī)器人代入字節(jié)，再選擇對應(yīng)的話術(shù)。在通話結(jié)束后，講客戶進(jìn)行分類識別，記錄轉(zhuǎn)接給人工。
ASR的目的是講客戶的語音回答轉(zhuǎn)化成文字回答，作為下一步的指令。目前已經(jīng)有較高的識別準(zhǔn)確率，但還有口音、斷句等會影響識別率，還需要不停優(yōu)化和發(fā)展。
3. NLP語義理解
語義理解是根據(jù)客戶的反應(yīng)推算其意圖。經(jīng)過推算，繼續(xù)進(jìn)行下一步流程話術(shù)。但也有意圖庫太少和推測不夠準(zhǔn)確的問題。
DM，相當(dāng)于機(jī)器人的邏輯算法，幫助在分析語義后作出應(yīng)答，引導(dǎo)著整個對話的流向。
5.TTS語音合成
TTS是將應(yīng)答文字轉(zhuǎn)換成語音，來應(yīng)答客戶。因此，自然、真實(shí)、符合業(yè)務(wù)場景的TTS，才能讓機(jī)器人更好地處理業(yè)務(wù)。
過程是由前端系統(tǒng)和后端系統(tǒng)，前端負(fù)責(zé)把輸入的文本轉(zhuǎn)化為一個中間結(jié)果，然后把這個中間結(jié)果送給后端，由后端生成聲音。
百應(yīng)電銷外呼機(jī)器人涉及多種人工智能技術(shù)，得益于AI理論及技術(shù)的日益發(fā)展，其逐漸能夠勝任部分業(yè)務(wù)電話場景的工作。但同時，百應(yīng)機(jī)器人如何更好地賦能金融及保險業(yè)務(wù)，這仍是百應(yīng)不懈探索的方向。
我們的目標(biāo)是未來在接電話時意識不到是機(jī)器人在為我們服務(wù)，而能夠與其流暢、自然地進(jìn)行對話，未來可期。
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