灵声智能语音系统-天津系统-东盛鹏达科技

天津东盛鹏达科技有限公司，主要做腾讯旗下EC营客通。EC营客通是一款连接客户的智能营销平台，通过QQ、***、电话、邮件等沟通工具，让企业与客户紧密相连，根据客户属性进行***营销，硅基智能语音系统，不断获得生意机会，让企业的客户越来越多，业绩越来越好！主要经营：人工智能软硬件技术、网络技术、计算机软硬件技术开发、咨询、服务、转让；市场营销策划；会议服务；展览展示服务；广告的设计、制作、代理、发布；企业管理信息咨询；商务信息咨询；教育信息咨询；劳动服务；室内外装饰装修工程设计、施工；电子产品、计算机软件及辅助设备、人工智能软硬件批发兼零售。

人工智能语言的特点

由于人工智能研究的问题的特点和解决问题的方法的特殊性，灵声智能语音系统，为了能方便而有效地建立人工智能系统，需要发展专门的人工智能语言。人工智能语言的特点是什么，亦即人工智能语言应具备的特征是什么？

一般来说，人工智能语言应具备如下特点：

1.要有符号处理能力（即非数值处理能力）；

2.适合于结构化程序设计，编程容易；（要把系统分解成若干易于理解和处理的小单位的能力，从而既能较为容易地改变系统的某一部分，而又不破坏整个系统。）

3.要有递归功能和回溯功能；

4.要有人机交互能力；

5.适合于推理；

6.要有把过程与说明式数据结构混合起来的能力，又要有辨别数据、确定控制的模式匹配机制。

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AI能做什么

回到客服中心这个领域，AI快速的发展能为呼叫中心带来什么样的改变呢？在过去，呼叫中心/电销中心被视为是劳力密集产业，较难被机器取代的领域。虽然因外包的兴起大量迁移到工资较低廉的地区，但还是需要大量的人力投入。然而这几年语音识别与自然语意理解的AI快速成长，机器开始能与人类作简单的对话。我们认为呼叫中心会在这三个面相发生变化：

1.取代人

      呼叫中心每日的营运中，通常客服专员会花很多时间在回复查询与疑难解答。这类占了大多数的问题，天津系统，其实都是很固定且相似的。而这一类问题正巧是AI应用中的聊天机器人(ChatBot)***擅长的。从今年的GoogleI/O、FacebookF8、MicrosoftBuild等会议中都可以看到，Chatbot的重要性正逐步提升。那究竟什么是聊天机器人?聊天机器人是透过AI或自行定义的自动化规则，让用户可以透过聊天通讯的接口，与其进行互动。客户遇到问题不ㄧ定要直接打给呼叫中心，可以先透过聊天机器人回答客户的问题，遇到较为复查难处理的个案或带有情绪性的客诉案件再交给客服专员处理。

      另一个应用场景是，呼叫中心时常需要大量外拨连络客户，例如满意度调查，卡消费确认、保险业通知客户领取满期金等业务。这些业务具有一下两种特性：通话量大＆重复性高。以满意度调查为例，传统的满意度首先需花费大量的时间在响铃、无人接听，空号等状况。等拨通后再例行性的询问是否为本人以及满意度问卷。其实整个流程是固定单调的。而采用自动语音机器人（如灵声机器人）是结合语音识别技术，客户不再只能透过不方便的击键，而是能用自然的语言回答满意度问卷。在导入自动语音机器人后，完成问卷调查的完成率相对传统的击键，整整提高了110%。同时也节省了大量的人力成本更提高满意度调查的覆盖率。以上案例展示了机器人在处理大量重复性外拨的能力，以及提供更友善的对话接口对客户的价值。

2.辅助人

      在前一个例子，似乎人就要被机器取代。然而人擅长的同理心与社交能力短时间内仍很难被AI取代–而这正是客服人员需发挥的价值。在这个情境下，人类与AI并不是互相取代的关系，而是各取所长的人机协作(Man-machine collaboration)。人类发挥感性的同理心与创造力，AI负责快速与***的分析判断。以保险业呼叫中心场景来说，面对复杂的保单条款与商品内容，客服专员需要花费大量的时间去学习记忆，被问到不清楚的部分也要请客户在在线等待查询。然而对AI来说，在大量数据库做搜寻给出***从来不是问题。在这个场景中AI是一个辅助客服专员的角色，在专员服务的过程适时的给予ㄧ些提醒与建议，可能是产品的知识点或提醒专员的行为等。而专员则将心思花在倾听理解客户的需求上。

3.机器人-重新定义电销

     云端人工智能暨机器学习***科学家李飞飞说过「机器很快、很***、也很笨。人类很慢、不***，但聪慧」。AI擅长理性分析运算，人类的价值在于情感的链接。或许有些人认为感性的客服产业是无法被AI取代，但在上述的例子，AI确实在部分领域开始取代人类，随着科技的进步AI在理解人类互动的能力必定更加进步。但换个角度想，灵声机器人其实是将人类从众多繁杂无聊的工作里解放出来，让人更专注于呼叫中心***有价值的工作。

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人们可能会问，用人工智能语言解决问题与传统的方法有什么区别呢？

传统方法通常把问题的全部知识以各种的模型表达在固定程序中，问题的求解完全在程序制导下按着预先安排好的步骤一步一步（逐条）执行。解决问题的思路与冯.诺依曼式计算机结构相吻合。当前大型数据库法、数学模型法、统计方法等都是严格结构化的方法。

对于人工智能技术要解决的问题，往往无法把全部知识都体现在固定的程序中。通常需要建立一个知识库（包含事实和推理规则），程序根据环境和所给的输入信息以及所要解决的问题来决定自己的行动，所以它是在环境模式的制导下的推理过程。这种方法有极大的灵活性、对话能力、有自我解释能力和学习能力。这种方法对解决一些条件和目标不大明确或不完备，呼叫系统，（即不能很好地形式化，不好描述）的非结构化问题比传统方法好，它通常采用启发式、试探法策略来解决问题。