邯鄲AI電話機器人

IBM和Oracle都預測，到2020年，企業和用戶之間的互動將達到80％。盡管該預測可能有點過于樂觀，但是機器人流程自動化（RPA）當前在各個行業中廣泛使用，以加快平凡的流程并以虛擬助手（例如聊天機器人）的形式改善客戶關系。下一步合乎邏輯的步驟是實施RPA輔助的“語音機器人”，但是采用速度很慢。那么，為什么沒有更多的組織和企業部署語音助手來進一步自動化客戶交互呢？

使用語音機器人的感知問題

盡管到2023年將有80億個基于 AI的語音機器人（這意味著地球上幾乎每個人都將與AI交互），但許多企業目前擔心語音機器人會由于多種原因而挫敗并排斥客戶：

用戶可能會因為與機器人通信而感到沮喪而掛斷電話。

機器人可能是“笨蛋”，無法理解復雜的口頭問題和答案。

機器人的“鐵嗓門”可能會惹惱用戶。

這些天大家都喜歡通過文本/聊天進行交流時，為什么要打電話？

這些擔憂似乎主要來自消費者與基于雙音多頻（DTMF）按鍵用戶輸入的交互式語音響應（IVR）技術的交互。通過DTMF進行的IVR在通信行業已經廣泛使用了數十年，但是使客戶服務和交互自動化的高級技術正在迅速變得更加強大，并且可以被所有類型的企業使用。

不使用語音機器人的實際問題

語音助手或“語音機器人”有潛力為零售，酒店，金融服務以及實際上任何面向客戶的行業的企業提供眾多優勢-因此，幾乎所有企業都可以從語音助手的實施中受益。

當前大多數雇用各種性質的機器人（聊天機器人，文本閱讀機器人，語音機器人）的企業都引用了自動助手提供的幾個主要優勢。首先-機器人可以24/7全天候工作，無需休假（機器人在節假日剩余的勞動力大部分都無法使用時也可以使用）。其次-僵尸程序永遠不會感到疲倦或感到壓力大-這意味著它們可以及時處理大量任務和請求。許多企業承受高峰負荷，并且機器人可以快速有效地通知客戶任何更改，例如航班取消，新產品，交付等。機器人–機器人所需的人力資源幾乎與雇用員工所需的時間幾乎相同。新員工。訓練機器人可能需要幾天的時間，但是一旦經過全面訓練，一個漫游器可以用于盡可能多的同時請求。機器人也不需要進行管理或付費，這意味著其部署速度比新員工入職快三倍。

大多數企業對語音機器人的主要擔憂與機器人能夠有效地理解信息和傳達響應的能力有關。如上所述，一些企業擔心語音機器人過于“笨拙”，無法理解復雜的問題并制定答案。

具有諷刺意味的是，“笨拙”的機器人通常比“聰明”的機器人更有效。智能機器人可以提出并回答開放式問題，通常需要機器人在其給定算法的參數范圍之外運行。笨拙的漫游器只能理解“是”，“否”，“我不知道”或類似的簡短的預編程答案。盡管智能機器人具有更廣泛的功能和與客戶的互動，但與笨拙的機器人相比，它需要花費更多的時間進行培訓，并且實現成本更高。此外，當向智能漫游器顯示其算法無法識別的短語或請求時，該漫游器可能會感到困惑，并導致錯誤方向的對話-這意味著必須使用實時代理來處理任何越界請求。有時候，少即是多。在這種情況下，

由于語音識別和語音合成技術只會得到改善，因此，自動帶走用戶的“鐵語音”的擔憂也將逐漸消失。人工智能和深度學習方面的最新突破已經產生了可以模仿人類聲音，語調和節奏的高效機器人。我們所有人都從一個聽起來像合法人的垃圾郵件號碼收到了機器人營銷電話，只是讓我們意識到，當它不斷重復同樣的短語時，它就是一個機器人。

如何創建和部署有效的語音機器人

要創建一個有效的語音機器人，您將需要許多組件：準確的語音合成和語音識別技術，以及將自然語言理解（NLU）平臺（例如Dialogflow）連接到該機器人以幫助解決復雜的情況。

與機器人連接的NLU應該具有與各種消息傳遞和通信應用程序和平臺集成的能力，并能夠以多種不同的語言進行理解和響應。NLU還應該具有易于使用的界面，用于編程和開發機器人。界面應包括一個知識集成器，該集成器會自動用數據填充機器人；允許機器人自動處理交互而無需特定編程的交互功能；歷史和性能改進工具。

部署語音機器人時，不要指望它在CRM中可以立即使用。但是請放心，集成非常簡單。從頭開始，再進行測試，根據機器人功能需求的復雜性，設置特定的自動語音機器人功能只需幾天。開發機器人的總成本最終取決于所涉及技術的水平和規模，應根據機器人功能的特定需求進行選擇。

現在有越來越多的情況需要自動呼叫和客戶交互，這極大地增加了對有效語音漫游器的需求，因為現在通常將客戶服務呼叫轉移到虛擬助手中進行解決。得益于AI方面的最新突破，深度學習和語音合成技術使語音機器人比以往任何時候都更易于訪問和部署。想要保持領先于CRM曲線的業務，以開始開發和部署其未來的自動化客戶服務團隊（即語音機器人）的企業要決定。