本文目錄一覽：

電銷機器人是人工智能發(fā)展到一定階段的產(chǎn)品，可以用在需要電話營銷的行業(yè)。電銷機器人的開發(fā)解決了企業(yè)電銷的痛點。電銷機器人的工作效率非常高，普通的話務(wù)員一天只能撥打兩百個左右的電話，而電銷機器人每天撥打電話的數(shù)量是人工話務(wù)員的五倍之多，并且可以不間斷地工作，其工作效率遠遠高于人工話務(wù)員。河南有電銷機器人的。

電話營銷外包公司？

外呼外包基本上都是電話機器人在干了，你找外包弄不好也是給你用軟件外呼，直接一點找人工智能外呼系統(tǒng)吧！

主要看錄入話術(shù)和客戶資料，這個東西沒有想象河西區(qū)機器人電銷外包的那么好，目前機器人河西區(qū)機器人電銷外包的識別率還達不到很高的識別率，使用中要不斷的完善話術(shù)，最多只能篩選一下那種空號，秒掛的客戶，有點意向的客戶不能很好的溝通，如果你在的地方，大多人使用方言講話或者普通話不好，最好別用這個，因為方言識別不了，本人公司使用機器人有一段時間了，還是不如銷售人員打電話效率高，而且浪費客戶資料，一天打10個小時，撥出去也就800多客戶電話，具體能打通多少，要看客戶資料的質(zhì)量了～

隨著人工智能技術(shù)河西區(qū)機器人電銷外包的發(fā)展河西區(qū)機器人電銷外包，新型渠道的服務(wù)能力也有進一步的提升。基于人工智能的智能客服幫助各類企業(yè)解決了以往需要人工參與才能完成的部分服務(wù)工作，進一步解放了企業(yè)的人力成本，是目前新型客服方式的典型代表。

目前智能客服的應(yīng)用方式有三種：在線智能客服、熱線端智能客服、實體客服機器人。熱線端智能客服、實體客服機器人兩種方式比在線智能客服多了語音處理的一步，雖然目前語音識別技術(shù)發(fā)展相對成熟，但各類方言和口音問題還是會給語音內(nèi)容識別的準確率帶來一定影響，而在線智能客服多數(shù)直接文字輸入，目前應(yīng)用相對廣泛，因此以下探討的內(nèi)容主要以文字輸入的智能客服方式為基礎(chǔ)。

雖然智能客服應(yīng)用比較火熱，很多大型企業(yè)也已經(jīng)搭建或正在嘗試搭建智能客服應(yīng)用體系，但通過一些企業(yè)用戶的反饋，我們也發(fā)現(xiàn)目前仍存在一些問題。

1、 對客戶需求理解的準確度。

目前企業(yè)所用的智能客服系統(tǒng)普遍用于業(yè)務(wù)解答，系統(tǒng)的開發(fā)模式主要基于企業(yè)的知識庫，采用關(guān)鍵字匹配來推薦答案，這種方式雖然直接，但其實沒有很好地考慮到客戶的提問習(xí)慣。對于普通客戶而言，發(fā)問一般以相對口語化的方式進行，而系統(tǒng)則一般以結(jié)構(gòu)化的語言去讀取，在客戶自然語言和計算機結(jié)構(gòu)化語言之間必然需要一定的機制去做好翻譯工作，例如客戶的口語化提問方式、上下文智能關(guān)聯(lián)等，但目前大多數(shù)智能客服處理這類問題的能力并不強，客戶提問的內(nèi)容一旦比較復(fù)雜或表達不完整，系統(tǒng)就無法完整、正確識別客戶問題，導(dǎo)致目前一些智能客服應(yīng)用在實際使用過程中推薦答案的準確率并不高，從而影響客戶的使用體驗。客戶采用在線問答的模式無非是希望盡可能簡便地獲取自身關(guān)注的業(yè)務(wù)內(nèi)容，如果多次都得不到需求滿足，久而久之就會放棄這種服務(wù)模式，那么企業(yè)實現(xiàn)服務(wù)分流的初衷也會達不到預(yù)想的目標。

2、 單一服務(wù)模式

人工服務(wù)的最大優(yōu)點就是靈活和具備思考能力，不僅能解決客戶的基本需求，還能推動挖掘客戶的潛在需求，結(jié)合客戶的變化來改變服務(wù)策略，在良好的互動中完成更多的工作任務(wù)。而據(jù)我們了解，當(dāng)前的智能客服應(yīng)用都只關(guān)注解決客戶的提問需求，幾乎沒有考慮到如何主動去了解、分析和發(fā)掘客戶的潛在需求。實際上在對話過程中，從客戶文字信息可以反映出客戶的某些情緒表現(xiàn)、產(chǎn)品需求甚至是對服務(wù)的評價態(tài)度，但現(xiàn)有的智能客服應(yīng)用大多數(shù)都沒有去關(guān)注客戶提問的內(nèi)容以外的其他信息，沒有真正做到智能地收集客戶信息并做出合適的判斷和推薦。

3、 系統(tǒng)自我學(xué)習(xí)和進步的缺乏

系統(tǒng)自學(xué)習(xí)包括業(yè)務(wù)上的學(xué)習(xí)和技術(shù)上的學(xué)習(xí)。在業(yè)務(wù)的自學(xué)習(xí)方面，隨著業(yè)務(wù)和客戶需求的變化，客戶關(guān)注的內(nèi)容也會更新變化。前面提到當(dāng)前的智能客服系統(tǒng)基本以企業(yè)知識庫為基礎(chǔ)來開發(fā)，這可能會存在兩個問題，一是企業(yè)知識的補充或更新一般都是在新政策新業(yè)務(wù)需求非常明確的情況下才會做進一步梳理和更新，管理流程比較復(fù)雜，操作周期較長河西區(qū)機器人電銷外包；另外一個就是客戶的問題有可能會超過知識庫回答的范圍，此時系統(tǒng)就無法給出準確的答案。由于客戶對于新業(yè)務(wù)的感知卻往往要比企業(yè)內(nèi)部的管理流程走得更快，了解的期望也會更加迫切，如果當(dāng)客戶已經(jīng)在廣泛關(guān)注新產(chǎn)品新業(yè)務(wù)的問題時企業(yè)無法及時獲得信息和更新，可能會導(dǎo)致一些營銷機會的流失，這時如果智能客服系統(tǒng)能及時捕捉新的業(yè)務(wù)關(guān)注點、及時提醒管理人員及時更新業(yè)務(wù)知識或給予一定的業(yè)務(wù)引導(dǎo)，將能夠更好地提高用戶的服務(wù)體驗。技術(shù)上的學(xué)習(xí)主要跟系統(tǒng)的推薦算法相關(guān)，作為智能客服系統(tǒng)的核心算法，目前大多數(shù)智能客服系統(tǒng)在算法的優(yōu)化更新方面的速度非常緩慢，有些甚至幾乎就不更新，根本沒有考慮到隨著需求變化去進行實現(xiàn)系統(tǒng)自身算法參數(shù)上的調(diào)整以便及時優(yōu)化自身推薦機制、提高推薦準確率。

上述問題是我們目前對于智能客服應(yīng)用發(fā)展的一些看法，綜合國內(nèi)目前技術(shù)的發(fā)展趨勢以及我們的研究和經(jīng)驗，建議可以考慮從以下幾個方面來推動智能客服應(yīng)用的優(yōu)化建設(shè)，更好地落實智能客服在企業(yè)的應(yīng)用價值。

1、 在技術(shù)層面，完善系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用，讓系統(tǒng)更智能

建立智能客服系統(tǒng)不單單只是IT建設(shè)的問題，如果還停留在用傳統(tǒng)IT的思維模式去做機械化的分詞、關(guān)鍵字搜索、匹配，這樣的方式遠遠談不上智能。IT只是實現(xiàn)系統(tǒng)的一種手段，真正的智能客服是集合人工智能學(xué)、計算機科學(xué)、語言學(xué)等多門學(xué)科的綜合應(yīng)用，而所謂的智能應(yīng)該是能讓機器主動去認知和學(xué)習(xí)，不斷強化行為模式，提高思考能力，從而更加靈活地完成各項工作任務(wù)。從這個層面上來說，企業(yè)如果要投入做智能客服，還是要把更多的精力放在人工智能相關(guān)的各種數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的算法研究上，這才是體現(xiàn)智能的核心技術(shù)。如何去做，可以從以下兩個方面考慮。

（1） 讓系統(tǒng)聽懂人話是智能客服的基礎(chǔ)。

要做到讓客戶感覺與智能客服的對話跟人工客服沒有差異并不容易，這取決于系統(tǒng)是否能夠適應(yīng)客戶提問方式的隨意性。智能服務(wù)的基礎(chǔ)核心技術(shù)是自然語言處理，它通過對自然語言進行分詞、分析、抽取、檢索、變換、翻譯等工作而讓計算機快速理解自然語言表達的意圖并準確地反饋用戶所需信息，因此如果要提高的系統(tǒng)的理解能力，還是要更加充分地利用自然語言處理技術(shù)中如語義分析、情感分析、上下文關(guān)聯(lián)等技術(shù)而不單只是切詞匹配，這樣在應(yīng)對客戶多樣化的提問時才能更加準確地判斷客戶需求并提供最佳答案。

（2） 實現(xiàn)系統(tǒng)的自我學(xué)習(xí)是智能客服的發(fā)展趨勢

機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)目前已經(jīng)不是實驗室理論，不少領(lǐng)域都有一些應(yīng)用的探索和研究，難度只在于如何跟實際的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)起來并可以投入實際生產(chǎn)使用。企業(yè)在建設(shè)智能客服的過程中可以多投入精力和技術(shù)資源在這方面的研究，讓系統(tǒng)實現(xiàn)自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化，才能真正體現(xiàn)智能客服的意義。

2、在業(yè)務(wù)層面上，要提高與業(yè)務(wù)的結(jié)合度

這體現(xiàn)在三個方面，一個是能基于業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)特點等來調(diào)整系統(tǒng)的計算流程和算法，讓系統(tǒng)更加契合不同企業(yè)的特點，提高推薦精準度。

第二個是業(yè)務(wù)知識的積累。業(yè)務(wù)知識包括知識庫和行業(yè)的專業(yè)詞典，知識庫是智能客服的服務(wù)基礎(chǔ)，專業(yè)詞典則是影響智能客戶認知的因素之一。由于不同企業(yè)知識庫的管理流程并不相同，更新完善的周期也不一樣，所以在這方面主要還是考慮如何結(jié)合上述提到的自學(xué)習(xí)機制來及時獲取新業(yè)務(wù)關(guān)注點，提醒企業(yè)管理人員更新知識庫信息。而在專業(yè)詞典方面因為是系統(tǒng)識別業(yè)務(wù)知識點的關(guān)鍵因素，因此同樣需要及時更新維護，這不僅要靠系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)提醒，同時也要依賴人工維護。傳統(tǒng)的智能客服系統(tǒng)對于詞典的管理都是“黑盒管理”模式，一般都是企業(yè)提出需求，系統(tǒng)的開發(fā)廠商去維護更新，這樣的流程比較繁瑣，如果可以直接提供可視化的詞典管理界面，由企業(yè)用戶自己去維護，知識的更新效率會更高。

最后一個就是要更多地去融合企業(yè)的業(yè)務(wù)分析成果，提高智能客服系統(tǒng)的綜合業(yè)務(wù)能力。實際上對數(shù)據(jù)的重視和應(yīng)用已經(jīng)成為不同領(lǐng)域和行業(yè)的默契，很多企業(yè)都已經(jīng)開始了結(jié)合業(yè)務(wù)需求的數(shù)據(jù)挖掘分析工作，類似建立精準營銷識別、客戶服務(wù)滿意度預(yù)測、客戶投訴傾向判斷等應(yīng)用模型。這些模型成果目前在客服方面應(yīng)用較多的模式就是推薦給熱線客服，作為提醒客服的信息。同樣的，這種方式放在智能客服的應(yīng)用上也同樣適用，例如可以利用企業(yè)的客戶畫像體系在服務(wù)過程中結(jié)合不同客戶標簽采取不同服務(wù)模式；或者結(jié)合產(chǎn)品精準營銷模型嵌入到智能客服系統(tǒng)，在交互過程中及時捕捉客戶意向、把握營銷機會。當(dāng)然，這種模式的真正開展并非十分容易，畢竟不是簡單地直接應(yīng)用現(xiàn)有分析成果，而是要融合當(dāng)前的對話內(nèi)容去提供實時分析，如果企業(yè)本身或服務(wù)的廠商在數(shù)據(jù)挖掘分析領(lǐng)域的積累不是特別深的話，也很難取得比較好的效果。

智能客服不會是一時興起會快速幻滅的應(yīng)用方向，人工成本的不斷高漲以及對服務(wù)效率和質(zhì)量要求的提高只會推動這種服務(wù)模式更加智能化和多功能化，隨著語音識別、圖像識別、機器人應(yīng)用等上下端技術(shù)的日趨成熟，相信智能客服會在服務(wù)領(lǐng)域真正地大放異彩。

小笨智能客服