呼叫中心系统的智能AI领域的应用

文章摘要：实际上，云呼叫中心的这些变化，一直是技术的推动，从最初的单纯解决客户咨询、投诉热线外呼，到电话销售、金融贷款、催收的预测式外呼和自动外呼，而实际上，呼叫中心的这些变化一直都是技术在推动技术的改变，而客户业务的痛点也是技术的发展。

近来颇受关注的话题是：“很多研究数据也表明，在未来的社会中，人类的工作机会会被进化的机器人所取代，因此成为劳动力市场的弱者。在呼叫中心产业发展中，科技始终占据着举足轻重的地位，每一项技术的革新，都给行业带来了新气象。由于科技的变革，给产业带来的影响与其说是威胁，还不如说是技术在积极推动行业的更新换代。

曾经使用过呼叫中心或呼叫中心提供者的人都知道，呼叫中心业务场景随着技术的变化而不断丰富和完善。

谨慎的人会发现，实际上，云呼叫中心的这些变化，一直是技术的推动，从最初的单纯解决客户咨询、投诉热线外呼，到电话销售、金融贷款、催收的预测式外呼和自动外呼，而实际上，呼叫中心的这些变化一直都是技术在推动技术的改变，而客户业务的痛点也是技术的发展。

与呼叫中心有关的人工智能技术有哪些呢？AI技术到底是怎样进入呼叫中心行业的？它可以产生什么价值？

技巧一----智能 IVR和智能知识库

相信您可能有过这样的经历，您打电话咨询一家公司客服，首先听到的是一段标准语音，接着是语种选择，接着是业务选择，最后也许听了老半天的话就是一段官方对话。问题本身仍未解决。还不如直接选择人工，快速解决。

目前，我们的智能 IVR能够快速、高效地理解您的需要，通过 TTS、系统录音或最原始的 SMS，通过该公司业务系统的智能知识库，进行关键词检索，锁定该业务的答案，并通过 TTS、系统录音或最原始的 SMS，发送或触达当前业务的答案。

某人曾做过一个类似的实验，将智能 IVR和智能知识库结合起来，可以为客户节省43秒。表现在智能知识库能够根据大数据算法，按照设定的规则，智能地对分阶段关键问题进行智能排序，以及生成报表，帮助企业实时关注客户痛点和关注点的变化，并采取有针对性的措施。

工艺二----智能全量质检

电话中心运营过程中的各种数据，如通话率、通话时间、投诉率、顾客满意度等，都是非常重要的。和这些数据相关的是客户服务人员或销售商的业务知识。

学识之间的差异，不能仅靠训练来解决。以往对顾客的监督机制一直存在，但长期以来质量检验的结果却一直不尽如人意。

一家50-100人的中型呼叫中心，一般公司需要安排2-5名质检员，从大数据来看，一天的质检数据实际上也就是话务量的3%-5%，这是建立在理论的基础之上，如果在实践中的效率是很低的。

AI技术可以很好地解决这个问题。具体地说就是先将技术转化为文本，再依托大数据进行关键词匹配，这样就可以清楚地了解整个呼叫中心现场话务质量的统计和趋势，同样地，这样也适用于单个话务员的话务质量分析。

AI技术落地呼叫中心

在呼叫中心中应用人工智能技术后，可实现智能外呼、智能语音导航、智能下订单、智能质检等多项功能，让来电用户获得更优质的服务体验，更能让客户服务人员更快、更准确地完成服务流程，提高客户服务满意度，提高客户服务满意度。

客服管理人员借助于人工智能支持下的客户服务中心，通过系统提供的智能报表，掌握客户服务系统的运行情况、公司的管理水平、员工的工作情况，并用来反馈问题，提高服务水平，进行人力预测。

应用 AI技术对呼叫中心的价值

据第三方权威机构 GARTER评估，到2020年为止，全世界85%的呼叫中心都将实现数字化转型。依靠强大的科技力量，智能机器人将进入另一个更加成熟的阶段。

除了正常的内部外部关键绩效指标(KPIs)外，呼叫中心系统的创造价值就是衡量企业的收入和毛利率。降低了成本，降低了单呼成本，减少了重复来电量，也是一个可量化的指标。

举例来说，某公司在采用智能机器人解决方案后，会从客户与机器人进行交互的信息中捕捉客户的潜在需求，并通过进一步的数据分析，从中发现40亿美元的商机。而且通过植入于 Apps中的机器人服务，对鲜花预订、酒店预订、机票预订等情况下的即时订单进行应用，

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