随着生活水平的提高和互联网的发展,人们足不出户就可以完成购买、预定等事情,而企业进行销售、回访等任务的重要途径是进行外呼,这也是扩展市场、维护客户的重要手段。传统人工外呼的模式在人员培训,运营成本,用户体验,记录数据准确性等方面都存在许多问题和困难,外呼语音机器人需要优化和解决哪些问题呢?

1、自动创建外呼任务设计问题

目前市场上已有的外呼平台大部分需进行外呼任务的调度配置,通过导入需进行拨打的用户电话,然后再手动启动任务进行外呼,我们的产品定位是在保留这流程的实现上,以客户-场景为维度进行通用外呼调度配置的统一管理,增加自动创建外呼任务的设计。

2、自然语言理解问题

主要包括意图识别和槽值填充,自然语言理解识别到的意图和槽值,用于对话管理模块的输入。解决该问题主要有以下几个方法:基于规则理解方法,该方法不需要大量训练数据,但容易出错,难以维护;统计方法中的基于生成式模型、基于判别式模型;深度学习模型。

3、对话管理中对话策略问题

根据外呼语音机器人历史对话状态决策选择响应的动作,如:提供问题结果,询问信息,澄清或确认需求等。从而辅助用户完成获取信息的任务型对话,执行相应对话策略并输出响应动作,然后更新目前对话状态。

4、自然语言生成问题

将对话管理模块选择的响应动作转换成自然语言输出。解决该问题主要有两种方式,分别是基于序列到序列的自然语言生成模式和基于模板的自然语言生成模式。前者利用神经网络根据输入系统的动作来预测自然语言文本的输出。它的优点是有丰富的表达式。

外呼语音机器人基于模板的自然语言生成模式需要提前设置模板库,并根据系统动作填充模板。其优点是表达准确、简单、高效。智能外呼平台基于语音技术,提供功能性策略配置以及智能语音交互服务,是一种能够替代实际人工外呼的客户服务系统,可以高效解决传统外呼的人工外呼成本高、效率低的问题,具现实意义与商业价值。