麥肯錫全球研究院近期的一份報告預測顯示，全球約50%的工作內容可以通過改進現有技術實現自動化;在中國，根據應用速度的不同，基于人工智能的自動化為中國帶來的生產力提升每年可貢獻0.8至1.4個百分點的經濟增長。
客服中心、營銷中心在中國企業(yè)的人員結構上占據了相當大的比重，其中包含了大量的重復的、可自動化的工作內容，客服與營銷的自動化普及將成為未來企業(yè)人工智能變革的主要方向，也是提高企業(yè)運作效率，推動企業(yè)和社會生產力發(fā)展的有效手段。
聚焦“高效率轉化”和“低成本管理”
在傳統(tǒng)的客服接電與電話銷售場景中，人工接打成為業(yè)務執(zhí)行的主力軍。然而，面對海量的客戶線索、重復的工作內容、高強度的銷售壓力，人工外呼存在諸多問題：客服/銷售人員的成本攀升、培訓時間長、人員流失率高、海量銷售線索過濾難度大等。
“高效率”和“低成本”是客服與呼叫中心領域的破題關鍵，如果能夠運用機器輔助人工完成這項任務，企業(yè)提效降本的核心訴求將得以破解。
容聯智能電話機器人平臺業(yè)務體系
在AI+通訊的產品戰(zhàn)略及布局上，容聯一直聚焦“高效率轉化”和“低成本管理”的價值實現，容聯智能電話機器人，改革傳統(tǒng)客服與呼叫的諸多難題，在外呼系統(tǒng)的基礎上加入了自然語音處理、語音識別、語義理解等多項人工智能技術，通過機器人智能外呼代替人工撥打電話，達到意向客戶篩選、目標客戶鎖定、不同客戶精準分類的目的，以遠勝人工的速度完成這項任務，其執(zhí)行和學習能力可以使呼叫/接聽、多輪對話、客戶特征記錄與評級以及其他通話流程更為高效，同時還能通過深度學習、以及自動化流程和決策創(chuàng)造出巨大效益。與此同時，一個外呼機器人的費用約為人工的五分之一，人力成本得到有效降低。
賦予機器人聆聽與說話的能力
電話機器人的核心能力可以拆解兩個部分，聆聽與說話，均需要解決很多技術性難題;
在聆聽中，環(huán)境的噪聲、實時性、識別率都將影響機器人對用戶語音的理解和最后的對話輸出，容聯通過抗噪聲、聲音模型、深度算法模型來保證高準確率的實時識別。
抗噪聲：對識別前的語音信號增強，有效分離噪音和混響，極大的提高在鬧市區(qū)等復雜環(huán)境下的識別準確率。
聲學和聲音模型：在語音識別的過程中，實時同步區(qū)分說話人，實現實時語音分析、說話人分析等功能。
識別率：基于最先進的深度學習算法模型，確保實時識別的高識別率。
在輸出對話中，通過優(yōu)化語言分析、聲音自然度提升達到真人級別的說話能力。
優(yōu)化語言分析技術：對現有的自然語言理解語言分析技術，深度優(yōu)化，實現自動對文本規(guī)范化、分詞、詞性標注、語義消歧、發(fā)音標注等，消除自然語言的不確定性，為合成自然流暢的語音提供強有力的保障。
聲音自然度提升：基于現有聲音合成模型，深度優(yōu)化，讓合成聲音更加自然、流暢，貼近真人的發(fā)音，使智能對話形式的人機交互真假難辨。
四大功能利器實現更自然的人機交互
除了在底層AI能力的投入和研發(fā)，容聯智能電話機器人首創(chuàng)的四大功能利器，可基于不同行業(yè)的任務場景實現自主配置，簡單設置即可快速進入終端AI的使用，實現更自然的人機交互方式。
可視化AI外呼流程編輯
可視化的IVR流程編輯器，企業(yè)隨時根據自己的業(yè)務需求，自定義符合自然語言話術的交互流程，包括轉人工、可自定義意向收集、自定義話術打斷功能、話術發(fā)送短信功能、小程序直接上傳錄音、流程話術真人錄音、TTS合成隨意選擇。
個性的通話記錄監(jiān)控
通過多指標顯示該用戶通話質量，通話結束即可根據通話記錄分析出該用戶的意向度。
獨家創(chuàng)新的通話記錄調試模式，幫助企業(yè)更精準的根據用戶會話情況，調整業(yè)務流程。
流程知識庫
根據創(chuàng)建的流程，系統(tǒng)默認生成與當前流程相關的知識庫。
系統(tǒng)知識庫：系統(tǒng)默認的邏輯處理及話術，如：客戶無應答、AI連續(xù)3次無法識別、客戶忙沒時間等問題處理;
流程知識庫：用戶可自定義與業(yè)務場景相關的話術問題及回答方式。
智能分析的數據和報表
通話時長統(tǒng)計
通話質量結果
通話交互輪次
提供多維度的數據功能，專業(yè)的數據分析、可視化報表，讓企業(yè)管理決策輔助及后期進行大數據挖掘工作有據可依。
目前，容聯智能電話機器人已經在金融服務(還款提醒)、教育培訓(課程推廣)、房地產(樓盤推廣)、企業(yè)物流(快遞通知)、保險服務(首輪獲客溝通)等多個領域有成熟案例，全面鋪開人工智能技術在客服/營銷領域的場景化應用，助力企業(yè)高效率轉化、低成本管理，提升售前售后服務滿意度，積極打造AI時代真正屬于客戶的全媒體服務中心。
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