AI時代下 呼叫中心的智能化趨勢
人工智能時代下，呼叫中心行業何去何從？華云天下帶領大家一起去一探呼叫中心的智能化趨勢進程。
呼叫中心，即是一個可交互式的語音應答系統，用于通過電話接收或發送大量客戶的請求。呼叫中心旨在為客戶提供各種電話響應服務，集中處理大量業務相關的問題和請求，因此往往需要大量的人工成本，而這恰恰是人工智能技術所擅長的。其中，自然語言理解技術扮演了舉足輕重的角色。
呼叫中心的業務可大致分為“呼入與呼出”兩大類。呼入服務相關業務往往由企業直屬運營，用于向其客戶提供產品售后支持或信息查詢等服務。呼出服務相關業務則廣泛用于電話營銷等工作場景。
在市場上，呼入型呼叫系統和NLP技術的結合主要運用于兩種場景，一種是專業領域的智能客服平臺，另一種是通用領域的智能服務中心。
專業領域的智能客服，一般指垂直應用領域的客服機器人，這類機器人大量被政府、銀行、保險公司等機構使用，專注于幫助客戶處理簡單的任務。
隨著NLP技術和ARS技術在金融類垂直領域的深入 ，越來越多的銀行財富管理服務被人工智能所接管。通過多輪問答，機器可以逐步篩選并闡明用戶的特定需求，并有針對性地給出適當的響應。
這類服務往往需要預先設計好對話流程，系統會引導用戶根據預先設定的對話流逐步實現用戶的需求。同時，在對話交互過程中，人工服務可以隨時介入，以處理一些客戶的特殊請求。
外呼系統需要主動撥打電話給用戶，并將相關信息清楚地傳達給用戶。在交互過程中，系統需要主動向用戶提問，并引導用戶返回正確的響應內容，而不僅僅是對用戶的問題進行回復。隨著NLP技術的發展，外呼系統現在已經可以實現智能服務。然而，目前這類技術僅適用于銀行信用卡還款通知，追債等場景。在這種情況下，系統不需要過多考慮客戶的內心體驗，也不需要擔心客戶是否會感到厭惡，只需要在對話內容中將目地和意圖表達明確即可。
消息推送服務是外呼系統的另一個重要使用場景。這種類型的服務場景在形式上與催債服務相似，但它需要將用戶的體驗要素融入到設計當中。這類服務需要充分考慮用戶的情感，人工座席往往比機器人更容易獲得用戶的接受度與信任感。當然，如今眾多NLP科技公司都在努力探索為客戶提供更好的交互體驗的方法。
呼叫中心內的數據記錄與分析也是人工智能技術在呼叫中心領域的應用場景之一。為了提供更加個性化的服務，呼叫中心通過錄音和ASR技術記錄并采集客戶與呼叫系統之間的會話數據，再使用深度學習和NLP技術分析電話語音的內容，更好地理解客戶的意圖和潛在想法，并通過分析結果有針對性地優化系統，從而為客戶提供更優質的服務。
NLP與ASR等語言相關的信息處理技術正被廣泛地運用于電話呼叫中心產業中，其中包括呼入型呼叫服務，呼出型呼叫服務，以及呼叫中心的數據分析。相較于呼入型呼叫服務，呼出型呼叫服務更適合交給智能呼叫系統來完成，特別是不需要重點關照被呼叫方交互體驗的催債類服務。未來更大的數據量和更完備的信息內容將會賦予呼叫中心更多的知識與內容，智能化的呼叫服務終將在我們的生活中普及。
華云天下，十年來一直專注于企業呼叫中心服務領域，基于多年來呼叫中心、融合通信、智慧辦公、智能客服、智能質檢、座席輔助、智能機器人、人機對話訓練等技術的研究和產品研發，結合人工智能、大數據、云計算等新技術，研發出智能客服系統、人機對話系統、業務智能決策系統、機器深度學習以及行業知識圖譜等多項子系統，為用戶提供一站式場景化數字運營服務。
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