AI时代下 呼叫中心的智能化趋势
人工智能时代下，呼叫中心行业何去何从？华云天下带领大家一起去一探呼叫中心的智能化趋势进程。
呼叫中心，即是一个可交互式的语音应答系统，用于通过电话接收或发送大量客户的请求。呼叫中心旨在为客户提供各种电话响应服务，集中处理大量业务相关的问题和请求，因此往往需要大量的人工成本，而这恰恰是人工智能技术所擅长的。其中，自然语言理解技术扮演了举足轻重的角色。
呼叫中心的业务可大致分为“呼入与呼出”两大类。呼入服务相关业务往往由企业直属运营，用于向其客户提供产品售后支持或信息查询等服务。呼出服务相关业务则广泛用于电话营销等工作场景。
在市场上，呼入型呼叫系统和NLP技术的结合主要运用于两种场景，一种是专业领域的智能客服平台，另一种是通用领域的智能服务中心。
专业领域的智能客服，一般指垂直应用领域的客服机器人，这类机器人大量被政府、银行、保险公司等机构使用，专注于帮助客户处理简单的任务。
随着NLP技术和ARS技术在金融类垂直领域的深入 ，越来越多的银行财富管理服务被人工智能所接管。通过多轮问答，机器可以逐步筛选并阐明用户的特定需求，并有针对性地给出适当的响应。
这类服务往往需要预先设计好对话流程，系统会引导用户根据预先设定的对话流逐步实现用户的需求。同时，在对话交互过程中，人工服务可以随时介入，以处理一些客户的特殊请求。
外呼系统需要主动拨打电话给用户，并将相关信息清楚地传达给用户。在交互过程中，系统需要主动向用户提问，并引导用户返回正确的响应内容，而不仅仅是对用户的问题进行回复。随着NLP技术的发展，外呼系统现在已经可以实现智能服务。然而，目前这类技术仅适用于银行信用卡还款通知，追债等场景。在这种情况下，系统不需要过多考虑客户的内心体验，也不需要担心客户是否会感到厌恶，只需要在对话内容中将目地和意图表达明确即可。
消息推送服务是外呼系统的另一个重要使用场景。这种类型的服务场景在形式上与催债服务相似，但它需要将用户的体验要素融入到设计当中。这类服务需要充分考虑用户的情感，人工座席往往比机器人更容易获得用户的接受度与信任感。当然，如今众多NLP科技公司都在努力探索为客户提供更好的交互体验的方法。
呼叫中心内的数据记录与分析也是人工智能技术在呼叫中心领域的应用场景之一。为了提供更加个性化的服务，呼叫中心通过录音和ASR技术记录并采集客户与呼叫系统之间的会话数据，再使用深度学习和NLP技术分析电话语音的内容，更好地理解客户的意图和潜在想法，并通过分析结果有针对性地优化系统，从而为客户提供更优质的服务。
NLP与ASR等语言相关的信息处理技术正被广泛地运用于电话呼叫中心产业中，其中包括呼入型呼叫服务，呼出型呼叫服务，以及呼叫中心的数据分析。相较于呼入型呼叫服务，呼出型呼叫服务更适合交给智能呼叫系统来完成，特别是不需要重点关照被呼叫方交互体验的催债类服务。未来更大的数据量和更完备的信息内容将会赋予呼叫中心更多的知识与内容，智能化的呼叫服务终将在我们的生活中普及。
华云天下，十年来一直专注于企业呼叫中心服务领域，基于多年来呼叫中心、融合通信、智慧办公、智能客服、智能质检、座席辅助、智能机器人、人机对话训练等技术的研究和产品研发，结合人工智能、大数据、云计算等新技术，研发出智能客服系统、人机对话系统、业务智能决策系统、机器深度学习以及行业知识图谱等多项子系统，为用户提供一站式场景化数字运营服务。
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