大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于呼叫中心智能培训系统的问题，于是小编就整理了1个相关介绍呼叫中心智能培训系统的解答，让我们一起看看吧。
AI浪潮下的呼叫中心业务如何做到自动化？
佳信呼叫中心特点：
- 全新的底层通信框架，具备高容量、高并发、低时延的特点，满足高吞吐量的大型呼叫中心应用场景；
- 支持***音视频通话，基于IP数据传输，无需app客户端即可实现一对一或一对多实时音***通话，***晰度，低延迟，为企业提供远超传统电话的音***通信品质，快速响应复杂业务，提升客户服务质量。
- 佳信智能呼叫中心可适配国产化硬件平台，满足国产化自主可控建设要求。系统具有多种接口与扩展配置，能够与企业系统完美融合，同时支持私有化本地部署、saas云部署等多种部署模式，满足各类型企业需求。
- 佳信呼叫中心基于独立开发自有软交换、核心模块化构架，通过集群和双活机制实现大容量、高可用的呼叫中心系统，能够从容应对高达万线的峰值并发，系统具有来去电弹屏、ivr导航、智能外呼、全渠道响应、智能工单、通话双录、报表统计等功能，为企业提供专业的呼叫中心系统搭建服务。
AI外呼系统可以大量客户数据一键外呼，同时进行跟踪分析。AI外呼还可以提前运用话术库的话术，在外呼时智能机器人是有热情的且精通所服务的行业内容。
这里介绍一下云蝠智能的AI外呼中心，首先是数据挖掘 只需一键，即可将大量数据提交给AI，无需人工重复操作。随后由机器开始学习，将不同的场景话术提交给AI，AI将读取相关数据，并成为相关领域的精英。外呼时，AI机器人会进行筛选，机器人根据不同领域的销售或客服话术与客户互动，从大量的客户资料中，筛选出可能的意向客户并进行分类。选出的意向客户，最后交由营销或客服人员，她们根据AI的数据分析以及通话记录进行有效的二次跟进。
ASR语音识别，即8K电话识别率达90% 主动降噪、回音消除，方言识别自动校正、识别模型优化；
NLP语义理解，即 40+行业话术模板与知识图谱、NLP+关键词综合识别模式、上下文理解多轮对话 数据智能***集；
TTS语音合成，多音色可选，支持全变量话术，可定制音色模型，支持***录音；
RPA流程自动化，流程化短信及邮件分发，转接人工高效人机耦合，API接口打通，机器人+微信分发及自动化添加；
总结一下云蝠智能的AI呼叫中心，它可以帮助企业降本增效。降低企业人工成本，包括招聘、 人力、培训、硬件以及人员流失等经营成本。机器人无间断持续工作，无需额外投入即能提升2-3倍的工作效率，且工作质量保持稳定。同时云蝠智能还能高效分析判断客户意向，实时掌控其意向变化，自动分析挖掘客户信息并提取价值线索。并且云蝠智能的AI系统可以全年7*24小时服务，服务标准化、流程标准化、管理标准化、 话术标准化、情绪标准化。针对销售公司是必不可少的提高工作效率的系统。有兴趣可以联系小编哦。
题主，你好，从呼叫中心业务宏观来讲，大趋势已经偏向自动化的机器人回复，相信你也看到向大的电商平台多数机器人可以满足我们的需要，这是因为NLP自然语言处理能力结合丰富的语料库，形成不同场景下的语义解答。记得当时京东为了让机器人全面覆盖，前期痛苦了非常长的一段时间。不过机器人在很多情况下代替不了人类。
从局部来将，AI+呼叫中心（人工方式）的自动化主要在两个方面，即外部的服务质量提升和内部的效率提升。
外部的服务质量提示，主要是针对于客户，根据不同场景利用已有数据，形成不同自动化的功能，比如说根据用户历史提交的信息，形成该用户画像，有针对性、快速、准确地提供服务，形成自动化的用户信息***集、存储、处理、展示\统计。比如说：内部供应链的整合，从呼叫下单、核单、出库、发货、回访等一体的自动化，人员角色包括：话务员、审单员、库存人员、快递人员（第三方，如顺丰、圆通等）、回访人员等。同时还可以利用比如说鸡尾酒算法，识别对话信息，然后将语音转换成文本进行挖掘处理，如形成下单因素分析，话务成单分析等。
从技术角度来讲。为了支撑业务自动化，从架构设计时就需要充分考虑清楚目前业务状态及后期其业务发展形态，做到满足现今需求下，满足近几年发展需求。针对不同业务，所架构设计不一相同，相同的架构技术需求点包括。
第一：功能服务化（可以***用springCloud架构等），主要是为了业务间解耦同时可以及时集群，满足大数据量要求。
第二：关系型数据库（Mariadb）与非关系（elasticsearch）结合，满足业务支撑和数据挖掘需要。
第三：人工智能算法，比如说老一点的：鸡尾酒算法、PCA算法、推荐算法等等。
希望对您有所帮助，谢谢。
到此，以上就是小编对于呼叫中心智能培训系统的问题就介绍到这了，希望介绍关于呼叫中心智能培训系统的1点解答对大家有用。
