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              南寧智能電話銷售品牌企業(yè)「在線咨詢」

              發(fā)布時(shí)間:2021-10-12 09:08  

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              這樣的服務(wù)聽(tīng)起來(lái)是不是很人性化,但是這樣的工作交給人類來(lái)完成會(huì)有多少壓力呢?她們會(huì)成為客戶發(fā)泄的出氣筒,成為的受害者,然而這是她們的工作,即便內(nèi)心五味雜陳還依舊要完成地工作內(nèi)容,聽(tīng)起來(lái)有些殘忍。企業(yè)可以利用智能外呼高1效的篩選精準(zhǔn)意向的客戶,讓銷售人員專注于轉(zhuǎn)化精準(zhǔn)意向客戶,從而幫助企業(yè)提升工作效率,讓企業(yè)的業(yè)績(jī)實(shí)現(xiàn)突飛猛進(jìn)的增長(zhǎng)。那么就需要有一種智能化產(chǎn)品可以代替人類去承擔(dān)這些,而這一需求的提出就出現(xiàn)了上述那個(gè)專業(yè)的提醒人員,它就是——智能外呼機(jī)器人。



              智能外呼應(yīng)用語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義理解、語(yǔ)音合成等多種人工智能技術(shù),代替人工坐席實(shí)現(xiàn)主動(dòng)撥打電話的工作,可與客戶進(jìn)行多輪對(duì)話并智能應(yīng)答,每通電話都能保證后臺(tái)可查,可以快速完成海量電話的呼叫??v使打了很多電話,卻依然沒(méi)有什么業(yè)績(jī)?cè)蛞唬盒膽B(tài)不好,缺乏激1情1、沒(méi)有激1情,打電話中沒(méi)有肢體動(dòng)作,講話不夠大聲。如此一來(lái),銀行的工作人員既不需要承擔(dān)大量電話的撥打,也不用承擔(dān)通話時(shí)的壓力,銀行降低了大量用人成本,而效果比人工翻了好幾倍。

              不僅是在金融業(yè)智能外呼有著較高的實(shí)力,在房產(chǎn)、保險(xiǎn)、教育、汽車等十幾個(gè)行業(yè),智能外呼的外呼能力都得到了雇傭企業(yè)的肯定。隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展,用戶量快速增加,面對(duì)龐大的業(yè)務(wù)量,座席人員也面臨著巨大的工作壓力,有時(shí)候客戶出現(xiàn)不耐煩甚至等情緒時(shí)座席人員也要保持良好的工作態(tài)度。自從去年人工智能全1面爆發(fā)以來(lái),智能外呼在外呼領(lǐng)域就迅速占領(lǐng)了主要地位。相比同行業(yè),智能外呼的技術(shù)和能力一直處于領(lǐng)1先水平,其穩(wěn)定性也更強(qiáng),企業(yè)在使用后都表示會(huì)追加智能外呼的雇傭數(shù)量。



              在智能外呼大行其道時(shí),有很多品牌的外呼產(chǎn)品都在市面上如雨后春筍般涌現(xiàn),這個(gè)市場(chǎng)的前景可以說(shuō)是一片光明。但是,產(chǎn)品眾多卻還是良莠不齊,很多品牌產(chǎn)品質(zhì)量不過(guò)硬,不僅對(duì)自己的品牌造成了影響,還對(duì)這個(gè)行業(yè)造成了一定負(fù)1面創(chuàng)傷。

              在這里智能外呼電話機(jī)器人就做得十分到位,它的誕生不僅開(kāi)啟了電銷行業(yè)新模式,還提高了工作效率,節(jié)省了大量的用人成本,重要的是,智能外呼比人工坐席強(qiáng)4-5倍的工作效率去超額完成業(yè)績(jī),不僅省錢更是賺錢利器。




              智能外呼工作原理

              說(shuō)到智能外呼機(jī)器人首先說(shuō)一下智能領(lǐng)域的運(yùn)用!

              人工智能成為了普通百姓也關(guān)注的新興科技話題。今年兩會(huì)期間,人工智能首1次寫(xiě)入政府工作報(bào)告,成為行業(yè)政策導(dǎo)向的“強(qiáng)音”,也使人工智能處于風(fēng)口浪尖之上。

              智能外呼機(jī)器人涉及原理:智能語(yǔ)音外呼機(jī)器人通過(guò)應(yīng)用行業(yè)頂1尖的語(yǔ)音識(shí)別(ASR)、語(yǔ)義理解(NLU)、語(yǔ)音合成(TTS)技術(shù)。

              語(yǔ)言識(shí)別(ASR):

              語(yǔ)音識(shí)別方法主要是模式匹配法。

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

              在識(shí)別階段,將輸入語(yǔ)音的特征矢量依次與模板庫(kù)中的每個(gè)模板進(jìn)行相似度比較,將相似度1高者作為識(shí)別結(jié)果輸出。



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