IP分布式呼叫中心系统
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    人工智能大大提高呼叫中心的效率,提高客户的体验,同时满足客户对自动化服务和个人互动的矛盾需求,在今天和未来几年中将得到越来越广泛的应用,呼叫中心的关键是找到与企业匹配的人工智能技术。  

    呼叫中心的业务可以大致分为呼入服务和呼出服务(外呼)两大类别。呼入服务相关的业务往往由各个公司直属运营,用于向其客户提供产品售后支持或信息查询的服务。而呼出服务相关的业务则广泛的用于电话营销,追债,征集慈善捐款,以及市场研究等场景。下面就这两个类别进行逐一的分析:

    呼入型呼叫服务

    在市场上,呼入型呼叫系统和NLP技术的结合主要运用于两种场景,一种是专业领域的智能客服平台,另一种是通用领域的智能服务中心。    

    随着NLP技术和ARS技术在金融类垂直领域的深入,越来越多的银行财富管理服务被人工智能所接管。通过多轮问答,机器可以逐步筛选并阐明用户的特定需求,并有针对性地给出适当的响应。这类服务往往需要预先设计好对话流程(对话流),系统会引导用户根据预先设定的对话流逐步实现用户的需求。同时,在对话交互过程中,人工服务可以随时介入,以处理一些客户的特殊请求。  

    相较于专业领域的客服平台,通用客户服务中心所涉及的应用场景更为广泛。包括商品订购,服务预订和信息咨询等业务。这类智能客服在技术上往往能够以通用的形式实现,其核心主要是任务驱动的对话系统。目标是通过最短的对话轮数帮助客户完成指定的任务。这里的服务交互过程通常是固定的,并且可以针对不同的数据信息和应用程序接口实现定制化服务。  

    呼出型呼叫服务

    呼出型呼叫系统(外呼系统)是呼叫中心的另一类核心业务。外呼服务相较于呼入型服务,往往更具挑战性。它需要主动拨打电话给用户,并将相关信息清楚地传达给用户。在交互过程中,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。   

    智能外呼系统目前主要应用于两种不同的场景,一个是追债服务,另一个是消息推送服务。

    随着NLP技术的发展,银行信用卡还款通知,追债等场景可以使用到人工智能。在这种情况下,系统不需要过多考虑客户的内心体验,也不需要担心客户是否会感到厌恶,只需要在对话内容中将目地和意图表达明确即可。

    相较于呼入型呼叫服务,呼出型呼叫服务更适合交给智能呼叫系统来完成,特别是不需要重点关照被呼叫方交互体验的催债类服务,它的功能更加容易实现。  

    除了追债业务之外,消息推送服务是外呼系统的另一个重要使用场景。其中包括产品推荐,广告,调查问卷和消息通知等服务。这种类型的服务场景在形式上与催债服务相似,但它需要将用户的体验要素融入到设计当中。这类服务需要充分考虑用户的情感,真人服务者往往比机器人更容易获得用户的接受度与信任感,目前NLP技术正在完善拓展中。

    另外一个重要领域:呼叫中心数据分析

    为了提供更加个性化的服务,呼叫中心通过录音和ASR技术记录并采集客户与呼叫系统之间的会话数据,再使用深度学习和NLP技术分析电话语音的内容,更好的理解客户的意图和潜在想法,并通过分析结果有针对性的优化系统,从而为客户提供更优质的服务。  

    NLP技术在呼叫数据分析这一场景下有两个正在尝试落地的应用,分别是客服风控系统,和客服质检系统。  

    客服风控系统通过阅读客服人员与客户的聊天记录,识别双方情绪变化以及出现的问题,并将识别到的风险较高的案例送交到客服管理中心进行处理。风控系统可以有效的提升客服的效率,同时降低客户越级投诉的风险。  

    客服质检系统会对客服人员与客户的会话内容进行质量检查,依靠规范流程,标准话术等固定指标来约束会话质量,识别会话过程中的问题,进而提高客服呼叫中心的服务质量。  

    文字转语音(TTS)技术的不断进步,配合巧妙的话术设计,将有可能改善智能呼叫中心的对话体验,使人们更愿意接受机器的服务与“关怀”。另外,算法的优化和网络带宽的提高或许可以帮助呼叫中心跳过对客户会话内容录音的环节,直接在会话过程中对客户的意图和需求进行实时的分析,并在第一时间有针对性的将问题解决。  

    人工智能技术正在将电话呼叫中心带入全新的智能时代,技术会持续降低人工劳力的成本和效率,将人类从冗余的工作内容中解放出来,去研究和实现更多的技术更新,为我们的生活提供更多的便利,从而实现人类对生活质量和自身精神的追求。

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