本文跟大家講講這AI呼叫中心的「行業黑話」，有相關業務的可以看看門道，沒有相關業務的可以看看熱鬧。
疫情期間很多企業無法復工，為了業務能夠正常運轉，只能瘋狂得打電話。由於人工電銷存在很多管理上的難題，電銷機器人在疫情期間異常火爆，現在的電銷機器人已經發展到能夠媲美人聲，反應速度和聊天能力也已經非常強，不仔細聽可能一點都聽不出來，那種非常禮貌，普通話比較純正的推銷電話，很大概率都是機器人。
我本人也做過AI呼叫中心產品，並且我也給自己的手機配了一個語音小助理，經常在我忙的時候替我處理來電。所以最近很多人來問我AI呼叫中心相關的問題，今兒咱就拉出來聊聊，講講這AI呼叫中心的「行業黑話」，有相關業務的可以看看門道，沒有相關業務的可以看看熱鬧。
AI機器人和人工座席的對比（*來源：數點營銷官網）
一、業務流程
在介紹黑話之前，我們先說道說道AI呼叫中心繫統的業務流程，好讓各位同學對業務有一個全面的了解。
AI呼叫中心的業務流程
上圖是一個AI呼叫中心的業務流程，簡單來說就是首先要配置話術，就是告訴機器人在遇到問題該怎麼回答，這個不同公司不同行業的差別比較大，所以一般每個客戶都會配置其個性化的話術。
話術配置完成後，需要給賬號配置線路，目的就是能夠順利的把電話打出去。
線路配完后，就是建立任務了，說白了就是導入電話號碼，因為資源有限，不可能導入一批立即打完，所以需要以任務的形式分配給機器人，然後機器人逐個完成。值得一提的是，如果有多條線路，創建任務時建議提供線路選擇功能，很多公司的業務不止一個城市，而大家又是比較習慣接聽自己所在城市的電話，所以這個選擇主要是為了提高接通率。
任務完成後，機器人會對每一通電話的意向結果做判別，也就是打完電話的反饋，一般來說，系統里都有一個統計和查詢功能，來對每一通電話的結果進行統計。
業務流程說完了，在正式給大家介紹黑話之前，我想再多說一句。電銷機器人發展到現在，其實還是很不成熟，很多企業老闆對電銷機器人的認識都不夠清晰，在這裡我也說說我的理解——電銷機器人的核心作用是提高銷售人員的篩選效率，只能夠做到基礎的初篩，把有意向的客戶找出來，再由人工去跟進，而不是像很多老闆理解的那樣一個機器人就可以把單談成的，這個不現實。
好了，說了這麼多，終於要進入黑話環節了。這裡我把黑話分為兩部分——行業黑話和技術黑話。行業黑話就是指業務上涉及到的專業名詞，而技術黑話就是技術上的專業名詞，為了防止大家以後被忽悠，這兩塊我都給大家講講。
二、行業黑話
1. 話術
話術上面已經提到了，和我們平時所說的銷售話術一樣，就是告訴機器人遇到問題該怎麼回答，唯一的區別是這個話術需要配置到系統上面，而且還要把溝通邏輯梳理清楚。不同公司不同行業話術都不一樣，所以很多做機器人的公司都對每一個客戶單獨配置話術。
2. 真人語音
很多機器人廠商都會說自己是真人語音，其實這並不是一個個真人去打電話，私以為更合適的說法應該是「真人配音」，簡單來說就是由一個真實的聲優把每個回答都錄好並存儲在雲端，機器人在遇到相關問題後會給對方播放之前已經錄好的音頻文件，讓對方感覺上是在跟一個真人聊天。
3. 線路
線路就是機器人和客戶溝通的通道，可以簡單理解為一個個電話號碼，只有通過號碼與客戶建立連接后，才有對話的可能。這一塊一直以來都是AI呼叫中心最難的一項工作，不是技術有多麼複雜，而是國家對騷擾電話打擊的太嚴厲，想找到一些穩定的線路非常困難，有一些公司採用網關的方式來解決線路問題，最多的我見過128口網關一起呼的壯觀場面，這種投入成本確實有點高。
128口網關，售價基本都在一萬以上
4. 無需辦卡
這個辦卡不是辦會員卡，而是辦電話卡，由於現在打擊的很嚴，電話卡都要求實名註冊，一個人能夠辦的卡的數量非常有限，這就導致很多公司買了電銷機器人，很快就沒有電話卡來用了。所以有一些公司推出了無需客戶辦卡的機器人，也算是比較好的解決這個問題了。
5. 接通率
這個接通率是指所接通的電話和所打的電話的比率。這個跟很多因素有關，除了號碼質量、號碼歸屬地等因素外，機器人打出去的電話依然有一定的失敗率，是的，你沒有聽錯，有一段時間市面上的很多機器人成功率都在20%以下。
6. 手機外顯/座機外顯
這個很簡單，就是在客戶手機上顯示的號碼，很多人習慣接聽手機號碼，而不是電話號碼，所以客戶基本都比較喜歡手機外顯，極少數客戶會要求座機外顯。
手機or座機，哪個想接？
三、技術黑話
1. ASR
ASR(Automatic Speech Recognition)是語音識別技術，是把語音轉換為文字的技術，就像人類的耳朵一樣。
語音識別系統的性能取決於以下四類因素：
- 識別辭彙表的大小和語音的複雜性；
- 語音信號的質量；
- 聲音來源的多樣性；
- 硬體的性能。
2. NLP
NLP（Natural Language Processing）意為自然語義理解。和人類大腦處理信息類似，當耳朵把聽到的內容翻譯成大腦能夠處理的信息后，就由大腦來判斷這段內容想表述的意義，是表述同意還是對某個問題提出質疑。NLP是人工智慧領域非常具有挑戰性的一個課題，有興趣的同學可以去了解一下，其中對自然語言的拆解還是非常有趣。
3. TTS
TTS（Text-To-Speech）指的是語音合成技術，我們平時聽到的Siri、小愛同學這些都是利用TTS技術合成的語音，聽上去還是感覺不自然。在電銷機器人與客戶對話過程中，有時候是需要TTS合成音出場，聲優不可能把所有回答都提前錄好，比如在跟客戶確認客戶的賬號或者手機號的時候，總不能讓聲優把每一個組合都讀一遍吧。
Siri——TTS技術的典型應用
4. 環境降噪
之前說到影響語音識別率的其中之一的因素就是聲源質量，如果對方說話環境很嘈雜，那將極大降低識別準確率。但是很多噪音和人聲的頻率不在同一水平，利用這種技術可以將很多雜訊去除，除了環境降噪，還有將人聲增強的技術，利用這些技術可以將聲源做處理，為後面的ASR步驟做準備。
5. 空號檢測
為了提高撥打效率，有的廠商會在撥打前對所撥打的號碼進行空號檢測，將檢測為空的號碼過濾掉，但這個目前技術能夠做到的成功率不是非常高。
好了，以上就是全部內容了。
作者：王撼宇；公眾號：pmhenry