電話語音機器人的應用越來越廣泛，應用效果也越來越好，尤其是針對咨詢類、簡單辦理類業務，電話語音機器人完全可以勝任。按照應用場景不同，可以分為電話呼入(Inbound)機器人和電話呼出(Outbound)機器人，兩者都屬于人機語音交互的應用，也同樣遵循人機語音處理架構。

　　電話呼入機器人

　　電話呼入機器人基本上已經成為電信運營商、銀行、保險、政務等行業呼叫中心的標配，雖然有國家政策(人工智能發展規劃等)的因素，但是對減少服務成本、提升服務效率、快速響應用戶服務訴求上取得了明顯的成效，在某些行業的業務應用上甚至可以替代50%以上的人工。

　　長期以來，電話呼入機器人作為呼叫中心系統的附屬系統存在，定位也僅是IVR(Interactive Voice Response，自助語音應答)后端交互的其中一種方式，所以電話呼入機器人系統對話管理、VUI(Voice User Interface，語音交互界面)、AI能力調度等功能都嵌入到呼叫中心系統的IVR中。但是隨著電話呼入機器人的應用越來越廣泛，應用需求越來越多樣，IVR已經無法滿足對話管理、VUI管理需求，越來越多的電話呼入機器人系統將對話管理、VUI管理、能力調度、錄音調用等功能從IVR中獨立出來，以中控系統方式和呼叫中心系統交互。

　　但是因為安全性要求和改造成本等問題，與CRM等核心業務系統、數據中心的交互還多由呼叫中心系統承擔。今后電話呼入機器人的應用一定會越來越多，應用效果也會越來越好，其服務定位也會和人工服務、IVR自助語音應答服務相當。

　　電話呼出機器人

　　電話呼出機器人在系統架構上和呼入機器人類似，但因呼叫發起的系統不同，大致可分為兩種架構，

　　呼叫中心發起呼叫的系統架構，由呼叫中心CTI系統和CRM等核心業務系統交互獲取外呼名單及外呼用戶數據，出發外呼規則后，由呼叫中心系統撥號并和用戶建立通話。建立通話后，由電話呼出機器人的中控系統接管和用戶的交互控制，直至完成通話或轉接人工坐席。此種方式，對呼出用戶數據及呼叫結果數據的管理，以呼叫中心系統為主。

　　電話呼出機器人發起呼叫的系統架構示，電話呼出機器人的中控系統直接和CRM等核心業務系統或數據中心對接，并在電話呼出機器人系統中設定呼出規則，觸發呼出規則后，中控系統請求呼叫中心系統對用戶發起呼叫。此種方式，電話呼出機器人可對用戶數據及呼叫結果數據進行統一管理。

　　實時坐席助手

　　企業對用戶體驗的要求越來越高，在人工服務過程中利用技術協助坐席更快更好的為用戶服務也需要有相應的解決方案。

　　實時坐席助手也越來越多的被電信運營商、銀行、保險等行業使用，在用戶服務過程中輔助人工坐席理解用戶意圖并推薦知識，在電話銷售過程中促進人工坐席介紹并銷售產品。

　　由于實時坐席助手的應用場景為人工服務時的輔助，所以需要將用戶語音和人工坐席語音分開處理。針對此問題，當前主流的解決方案有兩種，一種是從呼叫中心語音交換機端抓取聲道分離的語音流，一種是通過實時錄音系統獲取分聲道的語音流。這兩種方案都有一定成本，方案一需要特定的語音交換機，方案二需要特定的錄音系統。

　　獲取用戶和坐席分聲道語音流后，通過中控系統或者直接將其傳輸到語音識別進行處理。語音識別在將語音轉寫為文本的同時，對語音的音量、語速、搶插話等進行檢測，依據此數據對坐席實時提醒。經過語音識別后的文本被自然語言處理模塊處理后，識別出用戶意圖，并推薦相應的產品、服務等。

　　總結起來，實時坐席助手的主要功能有以下幾點：

　　1、 知識推薦。系統識別用戶意圖后，將相應的問題答案、產品和服務等信息推送到人工坐席端，坐席依此為用戶解答;

　　2、 流程狀態監控。在保單回訪、退保處理、理賠等場景下，主動提示坐席當前所處的流程環節及提示其他需要處理的環節;

　　3、 坐席服務行為監控。系統實時對坐席的音量、語速、搶插話、敏感語、回答精準情況進行檢測，對坐席服務情況實時提醒，并同步到管理監控側;

　　4、 工單分類。服務完成后，系統分析整個通話過程，進行服務工單分類;也可推薦可能的TOP工單，有人工坐席選擇。

　　以上列舉的呼入與呼出電話語音機器人應用區別， 對微服的智能機器人感興趣的伙伴歡迎致電咨詢，期待與您的合作!

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