CN110351444A - 一种智能语音客服系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能语音客服系统，包括用于储存语音交互的历史数据的后台数据库；用于与客户进行语音交互的语音系统；用于录取语音系统与客户的交互数据的录音系统；用于储存交互数据的云平台；用于对云平台储存的交互数据进行下载和分析的数据分析系统。采用上述技术方案，该智能电话机器人可以通过自然人声影带，并与用户进行多轮语音交流，主动向客户介绍产品，代替人工坐席，成功完成外呼工作；在标准话术的支持下，不会受情绪影响，能够准确的理解用户的回答及聊天意图，达到无障碍畅快交流；针对不同的场景进行批量规范的语音外呼操作，在保证语音外呼的质量及数量前提下大幅提升效率并显著降低人工通话中的诸多不可控因素。
Description
技术领域
本发明涉及营销设备技术领域，具体指一种智能语音客服系统。
背景技术
随着市场竞争力的不断增加，市场营销的难度越来越大，而传统的电话营销手段，虽然是最能够直接对接客户，从而了解客户的意向性。但是，电话营销的营销模式，人员难以管理，由于流动性较大，从而导致新人难招聘，新人经验不足，很难通过电话营销得到意向客户，并且对新人的培训，需要花大量的资源；另外，销售成本较高，员工的基本工资、提成、社保、场地费、电话费等等，从而给企业带来非常的大的负担。
发明内容
本发明根据现有技术的不足，提出一种智能语音客服系统，实现自动拨打电话，自动跟客户互动，从而获取意向客户，进而提高营销效率和营销效果。
为了解决上述技术问题，本发明的技术方案为：
一种智能语音客服系统，包括用于储存语音交互的历史数据的后台数据库；用于与客户进行语音交互的语音系统；用于录取语音系统与客户的交互数据的录音系统；用于储存交互数据的云平台；用于对云平台储存的交互数据进行下载和分析的数据分析系统。
作为优选，还包括学习单元，所述学习单元包括自主学习单元和人工学习单元并将学习数据存储至后台数据库。
作为优选，所述语音系统包括用于呼出语音至客户并进行交流的智能交互型AI；用于对智能交互型AI接收到客户的长短句通话进行实时识别的语音识别单元；用于读取后台数据库中交互数据并合成语音并发送至智能交互型AI的语音合成单元。
作为优选，所述学习单元采用HMM神经学算法。
作为优选，所述语音识别模块为ASR语音识别装置。
作为优选，所述语音合成单元包括用于将智能互动语音识别缓存化的TTS语音合成装置；用于将缓存化的语音转化为自然语音的NLP自然语音装置。
本发明具有以下的特点和有益效果：
采用上述技术方案，
该智能电话机器人可以通过自然人声影带，并与用户进行多轮语音交流，主动向客户介绍产品，代替人工坐席，成功完成外呼工作；
在标准话术的支持下，不会受情绪影响，能够准确的理解用户的回答及聊天意图，达到无障碍畅快交流；
针对不同的场景进行批量规范的语音外呼操作，在保证语音外呼的质量及数量前提下大幅提升效率并显著降低人工通话中的诸多不可控因素；
在满负荷状态下仅单线路每日可拨打800-1000通电话，可以节省80％人工成本，丏整体转化率可提升300％；
用户数据深度统计分析，在保证语义识别通畅的情况下，程序可自劢从问答中准确提取标签，为企业精准定位意向对象，从而提高营销的成功率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的工作原理图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
本发明提供了一种智能语音客服系统，如图1所示，包括用于储存语音交互的历史数据的后台数据库；用于与客户进行语音交互的语音系统；用于录取语音系统与客户的交互数据的录音系统；用于储存交互数据的云平台；用于对云平台储存的交互数据进行下载和分析的数据分析系统。
上述技术方案中，首先建立后台数据库，用于存储以往优秀客服人员与客户的交互语言数据；进而通过语音系统自动呼出与客户进行交流，在交流过程中根据客户的回答，抓取后台数据库中回应语言数据，从而根据客户回答给予合理、及时的回应，同时通过录音系统录下与客户的交流数据，并将交流数据上传至云平台；进而通过数据分析系统对云平台存储的交流数据进行下载和分析。
具体的，数据分析系统，通过设置多个关键词，从而抓取交流数据中的相对应的关键词，根据关键词重合的数量，对客户的意向度进行具体的分类。进而，业务平台根据意向度对意向客户进行回访。其中关键词的设置，根据专门为企业和行业定制的销售话术，在与目标客户交流时，整个通话过程都会被记录下来，企业用户可在系统页面随时查询试听。而且用户可以根据任何标签名称进行查询搜索，各项数据细致全面，客户资料状态随时掌握。
可以理解的，语音系统能够根据设备的容量不同，同时对不同数量的客户进行呼出和交互。在满负荷状态下仅单线路每日可拨打800-1000通电话，可以节省80％人工成本，且整体转化率可提升300％。
导入客户数据，只需一键，即可将大量的客户资料提交给人工智能电话销售机器人，机器人就会以真人式语音对目标客户进行群呼，无需人工重复操作。系统除了一键批量导入客户数据外，还可设置权限一键批量导出、批量下载通话录音等功能，助力企业减少80％的重复劳动，并提高6倍以上的效率，创造更高的商业价值。从而大大提高了获取意向客户的效率，进而通过业务平台进行人工二次回访，从而提高了意向客户抓取的精准性，进而提高了电话营销的成功率。在这个流程中，解决了新员工招聘难，消耗资源在新员工培训上，从而降低了成本；
还包括学习单元，所述学习单元包括自主学习单元和人工学习单元并将学习数据存储至后台数据库。所述学习单元采用HMM神经学算法。
其中学习单元，主要用于将优秀的交互数据存储至后台数据库。
本实施例的进一步设置，所述语音系统包括用于呼出语音至客户并进行交流的智能交互型AI；用于对智能交互型AI接收到客户的长短句通话进行实时识别的语音识别单元；用于读取后台数据库中交互数据并合成语音并发送至智能交互型AI的语音合成单元。
具体的，智能交互型AI是一款可以主动外呼的电话机器人，可以自然人声应答，幵不用户进行多轮语音交流，主动向客户介绍产品，代替人工坐席，成功完成外呼工作。在后台数据库以及标准话术的支持下，它不会受情绪影响，能够准确的理解用户的回答及聊天意图，达到无障碍畅快交流。针对不同的场景进行批量规范的语音外呼操作，在保证语音外呼的质量及数量前提下大幅提升效率幵显著降低人工通话中的诸多不可控因素。
具体的，所述语音识别模块为ASR语音识别装置，客户长短句通话做到实时识别，语音识别准确率达到97％以上。所述语音合成单元包括用于将智能互动语音识别缓存化的TTS语音合成装置，智能互动营销虚拟助理语音识别缓存化；用于将缓存化的语音转化为自然语音的NLP自然语音装置，采用NLP自然语音技术，抗噪性强，一问多回都能高度理解。
综上所述，本实施例所提供的技术方案，能够实现真人声音，播音主持与业录音，将自定义话术提交给机器人；与业业务解答，主动引导销售过程,客户提问对答如流；上班后叧需一键启动，机器人以真人式的语音对目标客户进行群呼；帮助销售制定标准化服务，同时节省80％以上的时间并提高8倍以上的效率。
通过机器学习，神经网络算法自劢识别客户意向幵准确分级，直接锁定意向客户跟进优先级，快速达成交易；云端平台自动存储意向客户资料及通话记录(音频及文字)，可以清晰地进行聊天挖掘，为客户管理提供决策；对意向客户沟通轨迹的全方位记录，提供跟踪准确性。
系统会根据设定的规则不同维度的对客户资料进行分类，如：意向度、通话时长、行业等标签，另外销售也可以给信息进行自定义标签进行分类，机器人通话结束后，云平台自动生成分析报表，信息标签化分类后，销售可根据仸何标签名称进行查询搜索，最大程度上提高销售在CRM管理方面的效率。不同维度的标签分类和搜索，最大程度上提高销售在CRM管理的效率。
支持电话号码进行批量上传，幵可权限设置批量导出功能；系统也支持销售对客户资料进行重新分批跟进人等操作；外呼仸务结束微信即时通知，可以查看统计、定级、明细。可按不同属性批量上传不增删改查，提供便利性，高效跟进每个意向潜客。
机器人讲话过长，客户不不耐烦or提重要问题，机器人可以直接被打断通话。对话更逼真，客户感知度更好，让机器人更有感情。
开发防御AI系统，运营商对某个号码封号后会自动切换其他呼叫号码，通过智能算法预测外呼拨号，自劢拨号，保存极高的坐席利用率。解决外呼号码被投诉，被封号无法外呼的问题。
开发APP系统，让销售和售后人员不要登录电脑就能看的外呼结果，并且及时跟踪有效客户，在APP里可以用手机直接拨打客户电话。极大解决了4S店的销售和售后大部分没有PC电脑的问题，直接在APP里操作就可以了。
可以设置多个参数，让机器人提供个性化的语音服务，比如陈先生，李小姐，到期公里数，到期时间等。通过机器人个性化服务，让客户更贴心。解决外呼号码被投诉，被封号无法外呼的问题。
当客户回答到某个关键词，比如在哪里，可以通话中给客户发短信。当通话结束后，可以给客户手机发短信。捕捉战机，让服务更贴心。
以上结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但本发明不限于所描述的实施方式。对于本领域的技术人员而言，在不脱离本发明原理和精神的情况下，对这些实施方式包括部件进行多种变化、修改、替换和变型，仍落入本发明的保护范围内。
Claims (6)
1.一种智能语音客服系统，其特征在于，包括用于储存语音交互的历史数据的后台数据库；用于与客户进行语音交互的语音系统；用于录取语音系统与客户的交互数据的录音系统；用于储存交互数据的云平台；用于对云平台储存的交互数据进行下载和分析的数据分析系统。
2.根据权利要求1所述的智能语音客服系统，其特征在于，还包括学习单元，所述学习单元包括自主学习单元和人工学习单元并将学习数据存储至后台数据库。
3.根据权利要求1所述的智能语音客服系统，其特征在于，所述语音系统包括用于呼出语音至客户并进行交流的智能交互型AI；用于对智能交互型AI接收到客户的长短句通话进行实时识别的语音识别单元；用于读取后台数据库中交互数据并合成语音并发送至智能交互型AI的语音合成单元。
4.根据权利要求2所述的智能语音客服系统，其特征在于，所述学习单元采用HMM神经学算法。
5.根据权利要求3所述的智能语音客服系统，其特征在于，所述语音识别模块为ASR语音识别装置。
6.根据权利要求3所述的智能语音客服系统，其特征在于，所述语音合成单元包括用于将智能互动语音识别缓存化的TTS语音合成装置；用于将缓存化的语音转化为自然语音的NLP自然语音装置。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
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Application publication date: 20191018 |