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智能语音AI外呼机器人

日期:2021-01-28 浏览:

智能语音作为一种人工智能平台技术,也是人工智能的重要入口。它可以调用AI的底层计算能力,并与应用场景向上合并。目前,智能语音已广泛应用于个人用户领域,以及金融、医疗、教育、智能家具等行业。它可以承担在线客户服务、电子病历录入、个人助理等功能,促进人机交互,显著提高业务效率。

由于智能语音和电话平台技术的结合,AI外部呼叫机器人也在传统的外部呼叫客户服务的相关行业中引起了广泛的关注。随着我国经济的快速发展,人力、场地、设备成本不断上升,传统外部客户服务的竞争压力越来越大。大量的重复和机械工作占据了客户服务的大部分时间,复杂的案例变得不值得考虑。

因此,人工智能外部呼叫机器人应运而生,它可以帮助客户服务完成重复任务,提高外部呼叫的效率,从而解放更多的人力来处理更复杂的案例,最终有效地提高客户满意度。

1.总体概况

人工智能呼叫机器人的实现涉及到传统的电话平台技术(PBX、IVR、VOIP)和智能语音技术(ASR、TTS),其中还包括自然语言理解技术(NLU)和对话策略(DM)。一般关系如下:

外呼公司

当用户连接到AI呼叫后,AI呼出机器人根据对话策略选择相应的会话,并通过TTS技术将其转换为语音广播给用户。用户响应后,用户通过ASR技术对文本进行识别,机器人理解文本语义后,根据知识图和对话策略,选择响应技巧。最后,在呼叫结束后,根据呼叫记录对客户的意图进行分析,得到呼叫结果。

2.ASR语音识别

ASR作为人工智能呼出机器人的入口,将用户的答案从音频信号转换为文本,其准确性对语义理解有很大的影响。目前,ASR有着悠久的发展历史,其基本原则如下:

语音激活检测后,截获有效片段,对音频信号进行预处理。提取语音特征,通过声学模型得到音素,然后根据语言规则通过语言模型将音素恢复到文本中。

由于技术创新和神经网络模型的应用,识别精度达到了较高的水平,但专业领域、口音、环境杂音、断句等因素仍然影响识别精度的提高,需要在今后不断优化和发展。

3.NLP语义理解

语义理解是人工智能出站呼叫机器人的重要组成部分。它的主要功能是根据用户的回答来预测用户的意图。语义理解的准确性直接影响AI出站呼叫机器人的用户体验。基本处理流程如下:

经过语义处理,可以得到用户的意图,对话策略可以利用意图返回正确的语音。当然,本文只讨论了语义识别处理的过程。事实上,为了确保语义识别的准确性,在识别调用之前和之后需要做大量的工作:

根据业务场景,收集大量的语料库,根据语料库进行模型训练和连续调优,并在业务场景在线后继续收集和标记语料库迭代识别模型。

此外,在实际应用中,语义理解还面临两个主要问题,需要在AI端和业务方之间不断地进行讨论、沟通和调整。

意向语料库数量不足。意思歧义是指用户的回答具有相似的语义,但属于不同的意图。

4.DM对话战略

DM是人工智能呼叫机器人的重要组成部分,也是与业务最紧密结合的部分。它可以等价于机器人的逻辑思维,有助于在语义分析后做出反应,指导整个对话的方向。在对话策略方面,我们扫描了会话场景,得到了整个对话的大致结构:

5.TTS语音合成

TTS作为人工智能呼出机器人的输出,将响应文本转换为语音,是用户的直接结果。因此,TTS是自然的、真实的、与业务场景相一致的,可以使机器人更好地处理业务。

一般来说,tts转换过程经过前端系统和后端系统,前端负责将输入文本转换为中间结果,然后将中间结果发送到后端,声音由后端生成。

前端系统:经过文本结构分析、文本规律性、文本转换、音素和韵律预测处理后,生成一本语言规范书,以便后端发出声音。后端系统:获得语言学规范后,从声学模型中提取音频特征,以尽可能恢复规范中描述的声音。

摘要

人工智能电话机器人涉及多种人工智能技术,随着人工智能理论和技术的不断发展,它逐渐能够在一些商务电话场景中工作。但与此同时,AI召唤机器人如何更好地使金融和保险业务得以开展,这仍是人寿保险AI不懈探索的方向。

也许有一天,当我们接电话的时候,我们不会意识到机器人在为我们服务,而是可以很自然地流利地和它交谈,而且未来是有希望的。

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