南寧智能語音外呼的作用服務介紹

智能外呼系統 貸后管理科技升級

互聯網消費信1貸領域存在3大痛點：

1、效率低下，大量人工被浪費。

業內有數據統計，假設一天有效工作時間是7.5個小時，一位員按傳統方式打電話，真正有效時間只有2小時，大量時間被浪費在無效撥號中。互聯網消費金融時代用戶還款提醒需要更及時，逾期還款電話也需要更高的效率。

2、貸后業務需求巨大，難以全1面覆蓋。

由于互聯網消費信1貸服務用戶下沉，覆蓋人群范圍擴大，用戶數量與傳統金融相比有幾何級的上漲，對電話效率有更高的要求。

3、在合規的前提下，用傳統模式去成本升高。

傳統的堆人力的方式，隨著業務規模上升，導致人員缺口巨大，人員成本翻倍增長。

以上幾點表明，行業貸后管理科技滲透率低，已經嚴重落后于目前的行業需求，急需科技提升效率。

智能外呼的好處

智能外呼機器人 大幅提升金融、電話營銷、客戶回訪業務效能

2016年推出國內首1款智能外呼機器人以來，智能外呼機器人憑借外呼、成本低等優點，已在金融、電話營銷等領域掀起一股熱潮。

智能外呼機器人，已成功應用于銀行1信用1卡逾期賬單、互金小1額貸1款催繳、房地產售賣、人員招聘、基1金理財產品售后回訪、問卷調查等領域，實現外呼業務的智能化、標準化、流程化，有效助力企業提升了業務1處置能力、運營管理效率和客戶體驗。

隨著互聯網金融的發展，用戶量快速增加，面對龐大的業務量，座席人員也面臨著巨大的工作壓力，有時候客戶出現不耐煩甚至等情緒時座席人員也要保持良好的工作態度。

近年來人工智能技術發展迅速，其智能外呼系統應用語音識別、語義理解、語音合成等多種人工智能技術，有效緩解了金融行業人員的工作壓力，同時提高了電話工作的效率。

智能外呼工作原理

說到智能外呼機器人首先說一下智能領域的運用！

人工智能成為了普通百姓也關注的新興科技話題。今年兩會期間，人工智能首1次寫入政府工作報告，成為行業政策導向的“強音”，也使人工智能處于風口浪尖之上。

語言識別（ASR）：

語音識別方法主要是模式匹配法。

在訓練階段，用戶將詞匯表中的每一詞依次說一遍，并且將其特征矢量作為模板存入模板庫。

在識別階段，將輸入語音的特征矢量依次與模板庫中的每個模板進行相似度比較，將相似度1高者作為識別結果輸出。