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莆田智能呼叫中心

author:销冠外呼公司

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time:2020-10-22 14:32:30

本文由杭州ai智呼科技有限责任公司提供,重点介绍了智能呼叫中心相关内容。杭州ai智呼科技有限责任公司专业提供南阳电话机器人,电话机器人报价,长春电话机器人等多项产品服务。公司秉承信誉至上、至诚至信、以信为本,力求服务好每一个客户。

随着互联网技能的开展,人与人,人与企业之间的间隔越来越挨近,企业直接与客户之间的交流也越来越频频,频频的交流就需要投入很多的客服人员;这其间很大一部分客服人员与客户交流都具有场景单一,交流内容重复率高的特点。比如银行体系的电话核身,或许保险公司的产品介绍以及机构的催收等。

1.对客服人员进行事务培训,然后投入客服人员以最直接的人工的方式与客户交流,收集相关信息完结相关的流程。

以上的两种处理计划,第一种是纯人工,准确度高,可是投入本钱巨大,随着公司的事务增加,公司与客户之间的交流本钱也是直线上升,这种完成计划技能含量低,本钱最高,但精确度也是很高;第二种计划运用IVR流程规划与客户交流这种计划技能本钱下降,可是灵敏度则是大大的下降,这个对话进程由IVR主导,需要客户合作,给客户获取信息的空间狭小,不能灵敏的交互,往往不能到达相应的作用,这个完成计划尽管本钱低,可是不灵敏,不能满足复杂度稍高的事务。

本发明的有益作用在于:呼叫中心接纳用户呼叫并将其转接至人工智能体系,人工智能体系将不同的输入途径变成一致的输入数据格式,并依据设定的对话流程进行对话办理,调用NLP模型模块进行信息类似度匹配和关键字匹配,清晰用户的相关目的,将相关的以回复文本方式输出,将回复文本转化成语音发送给用户,终究完成与客户之间的无障碍对话,可以在整个对话流程中和用户进行灵敏的互动,一起可以引导用户跟着规划的对话流程进行对话;智能外呼体系采用机器人模仿真人,可以完成24小时不间断服务,交流进程灵敏,完成与用户无障碍交流,从长远看本钱低廉。

为了使本发明施行例的目的、技能计划和优点更加清楚,下面将结合本发明施行例中的技能计划进行清楚、完好的描绘,显然,所描绘的施行例是本发明的部分施行例,而不是悉数施行例。基于本发明的施行例,本范畴一般技能人员在没有付出创造性劳动的前提下所取得的一切其他施行例,都属于本发明的维护规模。

呼叫中心接纳用户呼叫并将其转接至人工智能体系,人工智能体系将不同的输入途径变成一致的输入数据格式,并依据设定的对话流程进行对话办理,调用NLP模型模块进行信息类似度匹配和关键字匹配,清晰用户的相关目的,将相关的以回复文本方式输出,将回复文本转化成语音发送给用户,终究完成与客户之间的无障碍对话,可以在整个对话流程中和用户进行灵敏的互动,一起可以引导用户跟着规划的对话流程进行对话;智能外呼体系采用机器人模仿真人,可以完成24小时不间断服务,交流进程灵敏,完成与用户无障碍交流,从长远看本钱低廉。

优选的,人工智能体系2还包括后台办理体系模块24;后台办理体系模块24,用于依据对话办理模块21终止的对话生成对话流程成果图;首要供给的是对话流程办理,相关的数据报表,常识库办理,未处理问题等,通过对未处理问题的打标注然后在运营进程中不断优化整个对话流程。

优选的,对话流程规划模块22,将对话流程中客户与客服的每一轮对话当作一个节点,该节点的数据组成有节点ID、节点类型、节点称号、节点内容和条件分支;节点类型代表对该节点的一种操作;例如Begin节点是开始节点,标明对话流程的开始,播报相关开场白;Nomal节点则是整个对话流程的首要流程节点;keep节点是处理用户没有清晰答复机器人的问话,对机器人的答复提出了一些问题或许质疑等,Knowledage节点则是回复用户相关常识性问题,holdline节点则是用户长期不说话的应对策略,end节点则是标明整个对话流程结束。


呼叫中心接纳用户呼叫并将其转接至人工智能体系,人工智能体系将不同的输入途径变成一致的输入数据格式,并依据设定的对话流程进行对话办理,调用NLP模型模块进行信息类似度匹配和关键字匹配,清晰用户的相关目的,将相关的以回复文本方式输出,将回复文本转化成语音发送给用户,终究完成与客户之间的无障碍对话,可以在整个对话流程中和用户进行灵敏的互动,一起可以引导用户跟着规划的对话流程进行对话;智能外呼体系采用机器人模仿真人,可以完成24小时不间断服务,交流进程灵敏,完成与用户无障碍交流,从长远看本钱低廉。

优选的,第二步中,将对话流程中客户与客服的每一轮对话当作一个节点,该节点的数据组成有节点ID、节点类型、节点称号、节点内容和条件分支;节点类型代表对该节点的一种操作;例如Begin节点是开始节点,标明对话流程的开始,播报相关开场白;Nomal节点则是整个对话流程的首要流程节点;keep节点是处理用户没有清晰答复机器人的问话,对机器人的答复提出了一些问题或许质疑等,Knowledage节点则是回复用户相关常识性问题,holdline节点则是用户长期不说话的应对策略,end节点则是标明整个对话流程结束。

优选的,第二步中,NLP模型模块将用户的话术与对话流程中该节点下的的语料求cos夹角,得到终究的类似度,假如类似度大于一个阈值,则以为两个语句的语义附近,回复相关的;假如得到的类似度小于阈值,则进行关键字的匹配,终究将成果回来。

应当理解的是,对本范畴一般技能人员来说,可以依据上述说明加以改善或改换,而一切这些改善和改换都应属于本发明所附权利要求的维护规模。