今天給各位分享外呼系統(tǒng)關鍵詞的知識，其中也會對在線外呼系統(tǒng)進行解釋，如果能碰巧解決你現(xiàn)在面臨的問題，別忘了關注本站，現(xiàn)在開始吧！

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從外呼系統(tǒng)誕生的那一刻起，基于人工規(guī)則關鍵詞匹配的語義理解方法，和以NLP算法驅動的語義理解方法，一直是對話系統(tǒng)工業(yè)界領域的爭論焦點。基于關鍵詞匹配的語義理解方法，對于快速搭建新對話場景有著其獨特優(yōu)勢。在AI訓練師的指導下，機器人通過已配置好的關鍵詞進行匹配，能很快根據(jù)用戶的表達做出機械的理解反應，所設置的關鍵詞模板越復雜，機器人能應對的對話內容也越豐富。然而，簡單粗暴的配置方式相應地也帶來了一定的負面作用。隨著對話內容的增多，關鍵詞窮舉所帶來的難度呈指數(shù)級上升，形成的語義沖突更是不可忽視的難題。而以NLP算法驅動的語義理解方法則恰恰相反，算法的有效工作，往往是“嬌生慣養(yǎng)”型的，需要前沿的算法和大量的垂直數(shù)據(jù)作為基礎支持。然而，一旦滿足前沿算法+大數(shù)據(jù)兩大條件，以NLP驅動的方法在復雜對話場景的語義泛化性和精準識別上就能夠大顯神威。

只有當行業(yè)區(qū)分后，垂直行業(yè)下的語料積累和NLP算法模型準確度才有提升的可能。我們曾在已有的1.0NLP系統(tǒng)中做過測試，分場景的意圖判斷準確度相比泛行業(yè)可以提升5%-7%。利用算法能力進行最終意向輸出，替代過往的規(guī)則匹配，可以讓意向判斷更貼近真實的轉化效果。與此同時，通過垂直領域下語料庫、意圖庫的積累和調用，以及話術智能推薦，可以大大提升AIT話術交付的響應速度，更好應對618、雙十一等大促節(jié)點下的客戶爆發(fā)性需求。

有了NLP2.0系統(tǒng)的加持，原先一些高難度的對話場景有了實現(xiàn)的可能。曾經(jīng)，對于調查問卷、用戶滿意度調研之類的外呼需求，在關鍵信息提取、時間地址組織名等實體信息抽取上的要求非常高，靠簡單關鍵詞窮舉是根本無法滿足要求的。而有了NLP的實體識別功能和關鍵信息提取功能，復雜對話場景的數(shù)據(jù)分析變得可行；有了情緒識別和情景感知功能的加成，同樣的用戶回復?，機器人有了更多的語言表達選擇，真正做到了千人千面；而有了知識圖譜算法的支持，極大地減少了復雜重復問題的實施投入，也讓機器人在客戶各式各樣問題面前變得更加從容。

此次發(fā)布的NLP2.0系統(tǒng)，最核心的亮點，一知智能在杭州人工智能計算中心與升騰生態(tài)軟硬件進行調優(yōu)，結合浙大·一知人工智能聯(lián)合研究中心，共同提出了在泛消費領域的專用大規(guī)模預訓練語言模型“EAZI”。在基于數(shù)百G級別涵蓋消費領域信息的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁、論壇、微博、新聞等形式的高質量語料訓練，結合數(shù)億條一知智能自身積累的消費場景對話數(shù)據(jù)進行專項任務訓練，可以同時支持多種語義理解算法，包含意圖識別、問答識別、實體識別、情感識別、知識圖譜以及對話內容生成等多項NLP常見任務。“EAZI”模型在Transformer架構基礎上，自研基于語言學知識、領域數(shù)據(jù)增強技術，從模型架構表征層和交互層，再到預訓練策略進行了全方位改進。具體而言：

1、細粒度詞法表征，并基于詞義信息引入注意力機制，對句法進行約束，提升模型對于語言學知識的建模能力。

2、結合消費場景積累的大量實體信息和引入Discourse的Mask機制，強化模型對場景專項識別的表征能力。有了垂直領域數(shù)據(jù)的增強，識別算法對于領域內常見的表達方式語言成分和語篇關系表征更為敏感。

3、為滿足工業(yè)界高并發(fā)、低時延、低資源消耗需求，EAZI使用了大模型蒸餾和初始化小模型策略，最終實現(xiàn)參數(shù)僅為十億級別的輕量化預訓練模型。相比于動輒千億參數(shù)的大模型而言，在消費領域專有的識別場景中，實現(xiàn)效果與識別速度的雙向提升，突破傳統(tǒng)“巨無霸”大模型的效率限制。

4、在實際訓練過程中，一知智能與華為杭州計算中心共同協(xié)作，在升騰生態(tài)下，算力達到40 PFLOPS FP16，相當于2萬臺高性能PC的計算能力，顯著提升算力的快速響應。

外呼系統(tǒng)是什么?

用于電腦自動往外撥打電話的系統(tǒng)。

外呼系統(tǒng)是指通過電腦自動往外撥打用戶電話，將錄制好的語音通過電腦播放給用戶。它是基于CTI技術的現(xiàn)代客戶服務中心系統(tǒng)不可或缺的一個組成部分。外呼分為兩個階段：外呼數(shù)據(jù)的獲取以及外呼動作的發(fā)起。

預覽型撥號

系統(tǒng)首先接通座席的電話然后再撥客戶號碼。等待接通過程之后，話務員或者可以和客戶通話，或者因為占線、無人應答、空號、線路故障等原因而放棄。

預測型撥號

將整個過程自動化，計算機選擇要撥的客戶并開始撥號。所有無效的呼叫：如忙音、無應答、機器接聽都將被跳過，不接通話務員。如果客戶應答，呼叫將迅速轉給一個話務員，如果因為某種原因：忙、無人接，呼叫無法送到話務員。就將號碼放入一個新的聯(lián)系名單等待合適的時間再撥。

預測撥出使用復雜的數(shù)學算法考慮多種因素，如可用的電話線路數(shù)、可用接線員數(shù)、無法接通期望座席的概率等。預測撥出發(fā)出的呼叫往往比話務員處理的要多，它為話務員節(jié)省了大量查號、撥號、等待震鈴的時間，從而大大提高效率。

預約型撥號

要求客戶一定程度的參與。通過企業(yè)主頁、電話等周邊手段、人工座席方式、客戶自定義所需的服務以及送達的通訊手段。系統(tǒng)根據(jù)客戶的預約請求，發(fā)送客戶所需信息，實現(xiàn)服務。·

一、外呼功能模塊——自動外呼

自動外呼系統(tǒng)通過對導入的客戶資料數(shù)據(jù)設置外呼的啟動時間段、呼叫間隔頻率、呼叫次數(shù)、接通后的后續(xù)處理方式等條件外呼系統(tǒng)關鍵詞，系統(tǒng)自動根據(jù)該任務的客戶列表進行調度并完成向外撥打電話外呼系統(tǒng)關鍵詞，是電話外呼營銷系統(tǒng)的一個重要功能。

自動外呼系統(tǒng)分為預覽式外呼系統(tǒng)和預測式外呼系統(tǒng)。其中預覽式外呼系統(tǒng)推送客戶信息后由坐席人員預覽后選擇是否發(fā)起呼叫，坐席掛斷后自動挑選下一個用戶，整個過程需要坐席人員確定發(fā)起或掛斷外呼系統(tǒng)關鍵詞；預測式外呼是通過大數(shù)據(jù)對號碼接聽率進行預測，例如通過是否空號、關機狀態(tài)、固話／手機本地等過往接通率進行分析，讓外呼人員每通電話不浪費。這種方式是預覽式外呼的效率2倍以上，是普通撥號的效率4倍以上。另外還降低了通信費用和騷擾率，與自動外呼對比，更具人性化，客戶體驗更好。

二、營銷功能管理模塊——銷售管理

1、客戶關系管理：從撥打第一通電話到成單，電銷過程中有很多信息需要記錄，比如客戶資料、通話錄音、通話記錄等，而這些數(shù)據(jù)的管理離不開CRM，CRM是電銷系統(tǒng)中非常核心的功能，所以目前市場上所有的呼叫中心都是有CRM的，并且也是最基本的功能，當然如果要想更好管理客戶關系，最好還是使用專業(yè)的CRM系統(tǒng)，可以與呼叫中心系統(tǒng)對接。

2、公海管理：呼叫中心系統(tǒng)的公海就是一個公有的客戶池，公海管理員可對公海進行權限設置，包括設置申領上限、回收條件等。例如將長時間沒有坐席跟進的商機回收至公海。公海管理一是讓銷售跟進過程更有節(jié)奏，幫助提高銷售人員的跟進商機的積極性；二是提高線索的利用率，讓企業(yè)客戶數(shù)據(jù)流轉起來，擴大客戶數(shù)據(jù)的價值。

3、銷售人員管理：電銷外呼系統(tǒng)的一大功能是針對銷售人員的管理，營銷管理者可以通過銷售人員的電話情況、拜訪結果，及時了解業(yè)務的跟進情況，全面掌握銷售人員工作狀態(tài)。此外，在傳統(tǒng)呼叫中心中，質檢是電銷團隊最重要的工作之一，它可以有效幫助管理者評估服務質量和找到問題銷售，但長期以來因為錄音的特殊性，不能對其進行機器質檢，使它成為了一項非常耗費人力的工作，并且質檢率非常低，不能評估每一通電話。但人工智能技術的成熟，則解決了此難題，利用智能語音質檢對錄音進行100%質檢，分析出一通電話的通話質量和通話占比，對關鍵字、話術、業(yè)務等進行全維度質檢，節(jié)省質檢人員80%-90%的時間，效率大大高效。

電話銷售是一個相對比較成熟的行業(yè)，如果真正要提高電銷團隊效益，必需從方方面面一起入手，所以作為一名電銷團隊的負責人，選擇適合電銷團隊的呼叫中心系統(tǒng)是一件極其重要的工作，好系統(tǒng)不僅可以幫助電銷團隊降低騷擾率、投訴率，還能提高工作效率、人員水平，最終真正實現(xiàn)提高整個團隊的效益

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