AI人工智能|智能呼叫中心系统有哪些优势
近年来 ， 随着科技的发展特别是人工智能技术、云计算、大数据的到来 ， 新技术逐渐渗入人们日常生活中的各行各业里面 ， 以机器人来代替人工处理繁重的任务变得普遍 。 在人工智能时代下 ， 新一代智能呼叫中心系统应运而生 ， 呼叫中心作为一种交互式的语音应答系统 ， 又被称之为“客户服务中心” ， 其原理就是通过电话接收或呼出电话 ， 来实现用户的请求或者传播企业的需求 ， 那么 ， 与传统呼叫中心相比 ， 人工智能时代下的呼叫中心系统有哪些优势？
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智能呼叫中心系统
呼叫中心系统旨在为客户提供各种电话响应服务 ， 解答客户问题 ， 为企业处理大量呼叫业务相关的问题和请求 ， 因此往往会需要大量的人工成本 ， 而这种恰恰是人工智能技术所擅长的 ， 减少甚至是代替大量重复性工作 ， 呼叫中心的智能语音处理技术扮演了举足轻重的角色 。
智能语音识别和自然语言理解是呼叫中心在人工智能领域应用得较早的技术之一 ， 发展至今 ， 大部分的厂商提出了第八代呼叫中心的概念并将其得以运用 ， 新一代的呼叫中心系统将借助大数据、云计算 ， 实现数据融合 ， 在云端部署服务和数据 ， 真正实现人工智能的发展 。
常见的呼叫中心系统一般分为两种类型即呼入型服务和呼出型服务 ， 两种不同的呼叫中心系统各有不同优势 ， 根据企业需求选择对应的呼叫中心类型 。
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客服中心呼叫系统
1、呼出型呼叫服务中心系统
呼出型呼叫服务中心系统一般应用于营销型企业 ， 主要用来带你花外呼 ， 一般呼出型呼叫中心服务相较于呼入型服务更具有挑战性 ， 在整个外呼场景中 ， 人工客服人员几乎没有机会干预或指导整个对话交互过程 ， 纯粹的依靠外呼系统主动拨打电话给用户 ， 并将相关信息清晰的传达给用户 。 在整个交互过程中 ， 系统需要主动向用户提问 ， 并引导用户返回正确的响应内容 ， 而不仅仅是对用户的问题进行回复 ， 需要不断积累客户数据 ， 有针对性的回答客户问题 。
智能外呼是未来呼叫中心发展的一个趋势 ， 随着NLP技术的发展 ， 外呼系统也实现了智能化 ， 但是目前 ， 这类技术多数还只是适用于缴费提醒 ， 银行信用卡催收等 ， 这种场景下 ， 较少会考虑用户的情感需要 ， 只需要在对话内容中将目的清楚的表达即可 。
除了缴费提醒 ， 追债催收之外 ， 我们期待智能外呼有更多的应用场景、更加智能化 ， 比如消息推送服务也是外呼系统中的另一个重要应用场景 ， 现在也越来越多的行业开始应用外呼系统进行产品推介、广告、调查问卷、消息通知等服务 ， 虽然这种类型的服务场景在形式上与催收相似 ， 但它需要将更多的人工智能场景比如用户体验、用户情绪融入到产品设计中 ， 让用户更容易接受 。
2、呼入型呼叫服务中心系统
呼入型呼叫中心系统一般应用于智能客服领域 ， 还包括一些专业领域的智能客服机器人 ， 这类机器人大量被政府、银行、保险公司、中介公司等机构使用 ， 且随着NLP技术和ARS技术的不断发展 ， 越来越多的高级财富管理服务被人工智能客服所接管 ， 通过智能语音导航多轮问答 ， 机器人可以逐步筛选并阐明用户的特定需求 ， 并有针对性的给出适当的响应 。
这类服务一般都会提前预先设计好对话流 ， 根据语音导航实现分流和引导作用 ， 系统引导用户根据预先设定的对话流逐步实现用户的需求 ， 是呼叫中心系统中最典型的应用 ， 在客户与机器人对话交互过程中 ， 人工客服也可以随时介入 ， 以处理一些客户的特殊需求 ， 智能客服+人工客服提供客户服务 ， 提高企业运营效率 。
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