CN111885272A - 呼叫中心座席支持电话智能外呼方法及智能呼叫中心系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种呼叫中心座席支持电话智能外呼方法及智能呼叫中心系统，智能呼叫中心系统为软件呼叫系统，运行所述呼叫中心座席支持电话智能外呼方法，本发明采用预测式外呼，智能语音机器人在预置话术场景中可灵活设置转接人工座席条件，并对人工座席状态进行判断，实施有条件转接操作，在人工座席空闲的情况，主动将对话转接给最适合接听通话的人工座席。一旦转接成功，机器人退出通话流程，同时准备自动接入下一个通话。在客户接听来电后，在转接到机器人座席以及之后转接到人工座席时，均为客户无感知切换，实现了智能外呼和自动切换。整个通话过程，交互体验和沟通效率均得到提升。

Description

呼叫中心座席支持电话智能外呼方法及智能呼叫中心系统

技术领域

本发明涉及一种呼叫中心座席支持电话智能外呼方法及智能呼叫中心系统，属于通信设备技术领域。

背景技术

人工智能技术近年来发展迅猛，将人工智能技术应用于语音通信方向的条件日趋成熟。这其中主要包括了语音识别技术(ASR)、自然语言理解(NLU)、多轮对话(DM)、自然语言生成(NLG)和文本转语音(TTS)等核心技术。通过使用上述技术，智能语音外呼机器人作为一项可部分替代人工座席进行外呼的产品开始逐渐进入市场，智能语音外呼机器人，可以自动拨打电话进行外呼，接通客户后主动发起与客户的对话流程，通过语言识别技术和语音合成技术进行多轮对话，达到代替人工座席完成营销、通知、催缴等语音通话业务功能。

电话销售历来是企业最重要的营销手段之一，传统电话营销业务通常使用呼叫中心+CRM(CRM即客户关系管理软件系统)进行外呼。营销人员需要人工查询客户资料，点击呼叫，逐条呼叫用户，然后记录呼叫结果。这种传统呼叫模式效率较低，所需人力成本较高。在使用智能语音外呼机器人替代人工外呼后，机器人的呼叫效率一般在人工座席的3到5倍左右。然而，在目前阶段，智能外呼机器人还只能替代人工处理一些比较简单的任务，而大量复杂，涉及环节较多的业务仍需要人工座席来处理。同时，机器人在面对复杂问题时，也有强烈的需求将客户的电话，转接给不同业务组的客服人员，如何快速有效的实现人机结合功能，是提高企业电话营销成功率的关键所在。

另一方面，预测式外呼，作为呼叫中心引入的增强型功能，在呼叫中心产品中使用越来越广泛，但目前业界尚无将预测式外呼与智能机器人融合使用的方法。如果将预测式外呼与智能语音机器人相结合，将更加有效的提高电话营销效率，降低企业营销成本。

发明内容

本发明的目的在于提供一种呼叫中心座席支持电话智能外呼方法及智能呼叫中心系统，解决智能外呼机器人只能替代人工处理简单任务，无将将预测式外呼与智能机器人融合使用的技术问题及缺陷，提高呼叫中心电话营销的效率。

本发明的目的通过以下技术方案予以实现：

一种呼叫中心座席支持电话智能外呼方法，包括以下步骤：

一、发起预测式外呼服务：

1)对特定范围的客户号码发起预测式批量外呼，

预测式外呼算法公式：外呼并发数X＝((A-Sc*Sr)/(Dr*Sr)-Dc)*C；

其中，A为空闲坐席数，C为呼叫速率，Dr为外呼接通率，Sr为座席接通率，Dc为等待接通电话数，Sc为摘机未接通客户数；

2)如果客户未接听，则通过语音识别ASR识别出未接听原因；如果客户接听，则自动转步骤二给机器人处理，机器人按照标准话术和客户沟通；

二、机器人对话服务：

1)设定机器人话术流程，用于机器人和客户的对话，设定转人工触发条件；

2)接收来自预测式外呼已拨通的通话，通过ASR(语音识别)将客户语音识别为文本；

3)通过NLP(语义分析)分析客户对话内容，路由至机器人下一对话节点，并调用TTS(语音生成)服务生成并播报机器人语音；

4)识别客户转人工意图，在继续对话的同时，后台同步发起转人工请求；

5)不断推送客户对话信息至人工坐席客户端，直到坐席接听后主动挂断；

三、人工坐席无感转接服务：话术流程中包含无缝转人工节点，对话中一旦进入该节点，立即发起无感转接人工服务；

1)接收到转接人工请求，同时人机对话继续进行；

2)在人工坐席接听之前，人机对话信息时刻保持更新，人工坐席有充分的依据决定何时介入通话；

3)当机器人收到人工坐席忙的消息时，无感转接过程将会停止，人机对话仍然可以继续进行下去，直到一个完整的话术结束。

本发明的目的可以通过以下技术措施进一步实现：

进一步地，呼叫数据小于200条时，使用预测外呼接通率Drp计算需要外呼的座席数，如果呼叫数据超过200条，则使用真实的外呼接通率Dr进行计算。

进一步地，步骤三中，在获得了坐席人员特定数量的语料后，对机器人的声音进行训练实现对特定坐席声音的模拟。

一种智能呼叫中心系统，智能呼叫中心系统为软件呼叫系统，运行所述呼叫中心座席支持电话智能外呼方法，智能呼叫中心系统设置SIP语音网关模块负责对接第三方的语音中继线路，包括运营商或者其他企业的语音线路，以保证呼叫与公共电话网络相连接，以使用呼叫中心智能AI或人工坐席呼叫客户的手机或者固定电话。

一种智能呼叫中心系统，智能呼叫中心系统为软件呼叫系统，运行所述呼叫中心座席支持电话智能外呼方法，智能呼叫中心系统设置语音管理服务器模块，使用软交换SIP协议来实现语音功能，包括内部账号的管理和注册，语音SIP信令和媒体流信道的分配和管理，呼叫IVR路由管理以及呼叫记录与录音功能。

一种智能呼叫中心系统，智能呼叫中心系统为软件呼叫系统，运行所述呼叫中心座席支持电话智能外呼方法，智能呼叫中心系统设置应用管理服务器模块，负责管理AI机器人坐席和人工坐席，将座席配置到不同的技能组中，同时负责任务管理功能，包括外呼任务的创建、任务分配给技能组座席、任务的启动、暂停和结束，以及任务在智能AI坐席与人工坐席之间的调度、流转。

一种智能呼叫中心系统，智能呼叫中心系统为软件呼叫系统，运行所述呼叫中心座席支持电话智能外呼方法，智能呼叫中心系统设置运维管理服务器模块，即呼叫中心后台WEB管理服务器模块，管理员通过WEB登录运维服务器模块管理智能呼叫中心功能，包括企业运维配置管理、IVR路由配置管理、客户资源管理、任务数据的导入导出、通话记录和录音的查询、系统数据的统计功能和日志管理。

一种智能呼叫中心系统，智能呼叫中心系统为软件呼叫系统，运行所述呼叫中心座席支持电话智能外呼方法，智能呼叫中心系统设置机器人外呼引擎集群模块，完成智能语音外呼核心功能，包括做为SIP客户端注册到智能呼叫中心系统中，并根据外呼情况，在接通客户后转入智能语音对话管理中，对于客户语音进行解析，将语音媒体流转化成文本，同时控制管理对话流程，将需要与客户交互的内容再转化成语音，回放给客户，完成整个智能对话流程，并在必要时将对话转接给人工座席模块，人工座席模块在注册到呼叫中心系统后，接听和监控智能预测式外呼任务，实时查看智能AI座席与客户的对话，并在必要时强插到对话中，完成无缝转接人工坐席功能。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1.现有呼叫中心大部分还是采用人工点击外呼，效率最低，部分采用批量外呼，但效率仍有待提高，主要是呼叫量不容易均衡，并发量太低，多数座席空闲，并发量太高，座席较忙，容易造成漏接，客户长时间排队等待，降低客户满意度。通过本发明预测式外呼加机器人智能接听的创新模式，能有效提高座席效率，并提升用户满意度。

2.本发明采用预测式外呼，在客户接听来电后，在转接到机器人座席以及之后转接到人工座席时，均为客户无感知切换，实现了智能外呼和自动切换。整个通话过程，交互体验和沟通效率均得到提升。

3.智能语音机器人在预置话术场景中可灵活设置转接人工座席条件，并对人工座席状态进行判断，实施有条件转接操作，在人工座席空闲的情况，主动将对话转接给最适合接听通话的人工座席。一旦转接成功，机器人退出通话流程，同时准备自动接入下一个通话。

4.人工座席在接收到转接请求后，会自动收到之前的机器人与客户对话文本，同时进入监听阶段，一旦确定要接管对话后，点击可切断机器人对话，进入人工与客户的交流流程。而如果人工座席选择拒绝接入，则仍可保留在监听流程，直到通话结束。

5.整个通话流程，从话术配置、通话任务建立，自动外呼、机器人对话交互直到人工座席接入，均有数据记录，对于不同类客户，均有不同标签分类与意向性分析。同时通话文本和通话录音均可以检索，并提供详细的统计报表。

附图说明

图1是本发明整体业务流程图；

图2是本发明预测式批量外呼流程图；

图3是本发明中智能机器人无缝转接人工的流程示意图；

图4是本发明的智能呼叫中心系统架构图；

图5是本发明中智能机器人引擎技术架构图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。

本发明的智能呼叫中心系统为软件呼叫系统，运行依据呼叫中心座席支持电话智能外呼方法编制的软件程序，如图1、2所示，本发明的呼叫中心座席支持电话智能外呼方法，包括以下步骤：

一、发起预测式外呼服务：用于批量发起外呼任务，通过自动发起大批量的外呼，可以大大提升坐席的拨打效率。对于空号、停机、用户拒接等情况，无需人工介入，预测式外呼服务即可实现自动过滤。将一些低效的初筛工作交给系统，节约了坐席的工作时间。预测式外呼的工作过程：

1)对特定范围的客户号码发起批量外呼，由于批量外呼的速度＞机器人接听的速度＞大于人工坐席的接听速度，故需要结合算法对机器人和人工坐席进行调度，适当降低批量外呼的速度。

本发明采用预测式外呼算法公式：外呼并发数X＝((A-Sc*Sr)/(Dr*Sr)-Dc)*C；

A为空闲坐席数，C为呼叫速率，Dr为外呼接通率，Sr为座席接通率，Dc为等待接通电话数，Sc为摘机未接通客户数；最终实现的效果是，保证转人工坐席的通话基本都能被人工接听，从而提升成单率。

和传统的批量外呼固定呼出相同并发数量呼叫相比，预测式外呼的创新式算法通过实时数据来计算外呼的数量和速率，以便有效的提高外呼的效率。首先通过任务选择的坐席数量和呼叫配比来设定一个呼叫初始数量，同时发起该数量的通话，对于接通的通话，可选择使用人工坐席或者智能AI座席来接听用户呼叫。应用管理服务器会定期刷新数据，根据外呼线路数和空闲坐席数以及呼叫的接通率来计算继续发起的并发呼叫量，以保证即能最大限度的使用呼叫能力，提高企业的最大呼叫量，又可以提高座席(含人工座席和人工智能AI座席)的使用效率，更有效的完成与客户沟通。同时，也能确保尽可能的减少接通客户的排队等待时间，让客户尽量不用等待。

所使用的预测式外呼算法为独创的算法，如下表所示，为预测式外呼算法参数配置表。

表1：

任务启动后，批量外呼平台实时获取该任务内的空闲座席数，然后根据空闲座席数A，外呼的速率C以及初始的预测外呼接通率(Drp)以及座席接通率来计算需要外呼的座席数。任务运行以后，如果呼叫数据超过200条，则使用真实的外呼接通率(Dr)取代预测接通率进行计算。批量外呼的时候，需要用计算获得的外呼条目数，减去当前正在呼叫中的(客户未摘机的)客户数据系统外呼以后，等待客户的接通，如果客户接通，则将已经接通的客户的通话转给空闲的座席，如果客户没有接通(振铃未接、呼叫错误：空号、不在服务区、正在通话中等)，则判断并记录未接通的实际原因。系统呼出以后，等待客户响应时间为呼叫等待时间；客户摘机以后，听完语音播报，如果座席全忙，进入排队，排队等待的时间为排队等待时间；电话分配给座席以后，座席振铃，客户等待座席应答的时间为座席等待时间。

2)如果客户未接听，则通过语音识别ASR识别出未接听原因；如果客户接听，则自动转步骤二给机器人处理，机器人按照标准话术和客户沟通；

二、机器人对话服务：预测式外呼接通的电话，并不会直接交由人工处理，而是首先交由机器人进行跟进。通过预设的话术，以及企业问题库，机器人可以实现和用户的智能对话。对于有较高意向的客户，可以触发转人工处理。机器人对话服务的工作过程：

1)设定机器人话术流程，用于机器人和客户的对话，设定转人工触发条件；

2)接收来自预测式外呼已拨通的通话，通过ASR(语音识别)将客户语音识别为文本；

3)通过NLP(语义分析)分析客户对话内容，路由至机器人下一对话节点，并调用TTS(语音生成)服务生成并播报机器人语音；

4)识别客户转人工意图，在继续对话的同时，后台同步发起转人工请求；

5)不断推送客户对话信息至人工坐席客户端，直到坐席接听后主动挂断；

三、人工坐席无感转接服务：如图3所示，当进行人机对话时，机器人会及时识别用户意图，当满足预定的触发条件时(比如客户问了某个特定问题，对话中包含特殊关键字，对话到达了某一个特殊的话术节点)，均会触发转人工服务。通过大数据分析，在传统的转人工过程中存在着大量的用户主动挂机现象，很多高意向客户流失，对企业造成了非常大的损失。无感转接服务就是为了解决转接过程中的客户体验问题，主要有以下几个非常关键的处理过程：

1)从转人工请求发起，转到人工坐席正式接听，过程中机器人并不会有任何的停顿，人机对话继续进行，对客户而言是不知道转接过程的；

2)由于人机对话一直在继续，因此人工坐席需要知道人机对话到哪一步了。在人工坐席接听之前，人机对话信息时刻保持更新，人工坐席有充分的依据决定什么时候介入通话；

3)当机器人收到人工坐席忙的消息时，无感转接过程将会停止，人机对话仍然可以继续进行下去，直到一个完整的话术结束；

4)传统的机器人声音和人工坐席的声音并不相同，人工坐席接听后会显得对话突兀。为了解决此问题，需要对机器人的声音进行训练，在获得了坐席人员特定数量的语料后，机器人可以实现对特定坐席声音的模拟，从而真正实现从机器人到人工坐席的无感转接，对客户体验有非常大的提升。

智能机器人座席无缝转接人工座席方法有以下优点：1.对于部分企业来说，他们仅需要使用智能外呼机器人来有效分离出有意向客户，而希望使用有经验的人工座席来对于这些客户进行服务。因此我们设计了无缝转接人工座席的算法。首先，估算出一个人工座席大致配合多少个智能外呼机器人，然后根据计算的结果发起多路智能外呼任务，同时人工座席上线待命。最后，要事先配置出一套简单的话术流程，其中包含无缝转人工节点。对话中一旦进入当前节点后，则立即发起转人工请求，会以最快速度转接给后面准备好的座席。2.与传统转接人工座席相比，无缝转接人工座席最大的区别在于转接方式的不同。传统转接模式是挂断智能机器人座席后再转接到人工座席，转接过程中通话不中断，但客户会听到类似“正在为您转接客服代表”之类的语音提示(语音可定制)。而无缝转接的场景中，通话转接到人工座席的同时并不结束智能机器人座席与客户的对话，人工座席可以听到机器人和客户正在进行中的对话，人工座席可以选择适当的时间强行插入对话。一旦人工座席接入对话，机器人座席会自动挂断，完成无缝转接。而如果人工座席不选择接入对话，机器人座席会继续完成对话，直到通话结束。3.在同一任务中，智能机器人座席和人工座席同属于一个呼叫中心企业，参加同一任务的人工座席被分配到一个技能组中，转接任务中，呼叫中心智能计算该技能组中当前空闲的座席数，然后根据事先设定的算法将转给选出的座席。可以选择多种算法，比如空闲时间最久的座席接听，已接听用户数量最少的座席接听或者随机分配等算法，如果所有座席忙，无缝转接失败，通话继续由智能机器人座席接续。如果人工座席拒接，通话也同样回到智能机器人控制。4.若转接人工座席空闲，则在人工座席客户端会出现当前对话信息弹屏，弹屏信息会不断刷新。客户或者机器人说完了一句话后才触发弹屏消息刷新。同时座席会听到当前的通话，座席可以选择接听或才拒接，人工座席接听后机器人会挂断，弹屏信息不再更新。

如图4为本发明系统架构图，本系统是一个完整的纯软件呼叫中心系统，并且可以支持系统智能语音外呼功能。其中各相关模块说明如下：

1.SIP语音网关负责对接第三方的语音中继线路，包括运营商或者其他企业的语音线路，以保证呼叫与公共电话网络相连接，可以使用呼叫中心智能AI或人工坐席呼叫客户的手机或者固定电话。

2.语音管理服务器主要使用软交换SIP协议(SIP(Session InitiationProtocol，会话初始协议))来实现语音相关功能，包括内部账号的管理和注册，语音SIP信令和媒体流信道的分配和管理，呼叫IVR路由管理以及呼叫记录与录音等相关功能。

3.应用管理服务器负责管理AI机器人坐席和人工坐席，将座席配置到不同的技能组中，同时负责任务管理功能，包括外呼任务的创建，任务分配给技能组座席，任务的启动、暂停和结束，以及任务在智能AI坐席与人工坐席之间的调度、流转等。

4.运维管理服务器即呼叫中心后台WEB管理服务器，管理员可通过WEB登录运维服务器管理智能呼叫中心功能。包括企业运维配置管理，IVR路由配置管理，客户资源管理，任务数据的导入导出，通话记录和录音的查询，系统数据的统计功能和日志管理等相关功能等等。

5.机器人外呼引擎集群是新引入呼叫中心的独有模块，负责完成智能语音外呼核心功能，包括做为SIP客户端注册到智能呼叫中心系统中，并根据外呼情况，在接通客户后转入智能语音对话管理中，对于客户语音进行解析，将语音媒体流转化成文本，同时控制管理对话流程，将需要与客户交互的内容再转化成语音，回放给客户，完成整个智能对话流程。并在必要时将对话转接给人工座席模块。

6.人工座席模块在注册到呼叫中心系统后，可以接听和监控智能预测式外呼任务，实时查看智能AI座席与客户的对话，并在必要时强插到对话中，完成无缝转接人工坐席功能。

如图5所示，智能外呼机器人引擎的工作原理如下：

1.智能外呼机器人集群使用自行定制开发的软交换SIP协议实现呼叫功能，通过软交换处理模块实现核心语音功能，并可支持系统的备份与冗余，支持多服务与负载分担功能，以方便系统容量的随时扩容。软交换模块提供了坐席智能客户端功能，可以注册到呼叫中心的企业服务器上，并配置成智能机器人座席模式。软交换服务模块使用SIP协议发起或接听呼叫中心转入的呼叫，支持SIP语音通信与SIP消息功能，实现了纯软件语音通信。同时，软交换服务模块在进行实时全双工通信同时，通过软件实现了语音分轨，即对客户侧和座席侧的语音进行了话者分离，将分轨后的语音流通过MRCP协议发送人工智能后台进行解析。

2.人工智能后台主要包括进行自然语言理解(NLU)的ASR引擎和实现自然语言生成(NLG)的TTS模块，这些都属于AI语言处理的标准模块，有大量厂家可以提供相关产品技术，并使用标准接口进行对接。ASR引擎将FS通过MRCP传输的语音流解析成文本，交给智能外呼服务器进行分析。ASR引擎可以部署多套，通过负载分担的方式对接软交换模块。而TTS模块可将文本转换成语音流，并通过rest接口将语音文件传递给语音处理模块。

3.智能外呼服务器通过自主算法实现，负责整个智能对话的流程，包括发起和接入多路并发呼叫。在对话接入智能机器人座席后，对通话进行管理(DM)，对于解析出的文本进行解析(NLP)，匹配事选已经配置好的话术知识库，给出正确的回答文本或人工录音，同时控制整个对话流程，实现多轮对话，并在符合事先设定条件的情况下，通知软交换服务将对话转接到人工座席。也可以在通话结束后，根据事先设定的条件，对于意向客户推送相关短信。

4.对于文本的分析匹配算法，采用了业界最流行的BERT算法，都过事先进行的语义文本标注和训练，对于不同的行业和话术，可以设定特定的模型，能够更准备的匹配客户语义理解，更好实现了情感分析和多意图识别。

5.通过后台数据库存储的海量通话记录和通话文本，智能机器人企业后台可能对外呼情况进行监控和统计，对用户进行意向分类，打标签，对通话文本录音进行抽检，并抽取其中对话不匹配的情况进行分析，在标注后重新训练，有效提高话术模型的人工智能精度。

除上述实施例外，本发明还可以有其他实施方式，凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围内。

Claims (8)

1.一种呼叫中心座席支持电话智能外呼方法，其特征在于，包括以下步骤：

一、发起预测式外呼服务：

1)对特定范围的客户号码发起预测式批量外呼，

预测式外呼算法公式：外呼并发数X＝((A-Sc*Sr)/(Dr*Sr)-Dc)*C；

其中，A为空闲坐席数，C为呼叫速率，Dr为外呼接通率，Sr为座席接通率，Dc为等待接通电话数，Sc为摘机未接通客户数；

2)如果客户未接听，则通过语音识别ASR识别出未接听原因；如果客户接听，则自动转步骤二给机器人处理，机器人按照标准话术和客户沟通；

二、机器人对话服务：

1)设定机器人话术流程，用于机器人和客户的对话，设定转人工触发条件；

2)接收来自预测式外呼已拨通的通话，通过ASR将客户语音识别为文本；

3)通过NLP分析客户对话内容，路由至机器人下一对话节点，并调用TTS服务生成并播报机器人语音；

4)识别客户转人工意图，在继续对话的同时，后台同步发起转人工请求；

5)不断推送客户对话信息至人工坐席客户端，直到坐席接听后主动挂断；

三、人工坐席无感转接服务：话术流程中包含无缝转人工节点，对话中一旦进入该节点，立即发起无感转接人工服务；

1)接收到转接人工请求，同时人机对话继续进行；

2)在人工坐席接听之前，人机对话信息时刻保持更新，人工坐席有充分的依据决定何时介入通话；

3)当机器人收到人工坐席忙的消息时，无感转接过程将会停止，人机对话仍然可以继续进行下去，直到一个完整的话术结束。

2.如权利要求1所述的呼叫中心座席支持电话智能外呼方法，其特征在于，当呼叫数据小于200条时，使用预测外呼接通率Drp计算需要外呼的座席数，如果呼叫数据超过200条，则使用真实的外呼接通率Dr进行计算。

3.如权利要求1所述的呼叫中心座席支持电话智能外呼方法，其特征在于，步骤三中，在获得了坐席人员特定数量的语料后，对机器人的声音进行训练实现对特定坐席声音的模拟。

4.一种智能呼叫中心系统，智能呼叫中心系统为软件呼叫系统，运行如权利要求1所述的呼叫中心座席支持电话智能外呼方法，其特征在于，智能呼叫中心系统设置SIP语音网关模块负责对接第三方的语音中继线路，包括运营商或者其他企业的语音线路，以保证呼叫与公共电话网络相连接，以使用呼叫中心智能AI或人工坐席呼叫客户的手机或者固定电话。

5.一种智能呼叫中心系统，智能呼叫中心系统为软件呼叫系统，运行如权利要求1所述的呼叫中心座席支持电话智能外呼方法，其特征在于，智能呼叫中心系统设置语音管理服务器模块，使用软交换SIP协议来实现语音功能，包括内部账号的管理和注册，语音SIP信令和媒体流信道的分配和管理，呼叫IVR路由管理以及呼叫记录与录音功能。

6.一种智能呼叫中心系统，智能呼叫中心系统为软件呼叫系统，运行如权利要求1所述的呼叫中心座席支持电话智能外呼方法，其特征在于，智能呼叫中心系统设置应用管理服务器模块，负责管理AI机器人坐席和人工坐席，将座席配置到不同的技能组中，同时负责任务管理功能，包括外呼任务的创建、任务分配给技能组座席、任务的启动、暂停和结束，以及任务在智能AI坐席与人工坐席之间的调度、流转。

7.一种智能呼叫中心系统，智能呼叫中心系统为软件呼叫系统，运行如权利要求1所述的呼叫中心座席支持电话智能外呼方法，其特征在于，智能呼叫中心系统设置运维管理服务器模块，即呼叫中心后台WEB管理服务器模块，管理员通过WEB登录运维服务器模块管理智能呼叫中心功能，包括企业运维配置管理、IVR路由配置管理、客户资源管理、任务数据的导入导出、通话记录和录音的查询、系统数据的统计功能和日志管理。

8.一种智能呼叫中心系统，智能呼叫中心系统为软件呼叫系统，运行如权利要求1所述的呼叫中心座席支持电话智能外呼方法，其特征在于，智能呼叫中心系统设置机器人外呼引擎集群模块，完成智能语音外呼核心功能，包括做为SIP客户端注册到智能呼叫中心系统中，并根据外呼情况，在接通客户后转入智能语音对话管理中，对于客户语音进行解析，将语音媒体流转化成文本，同时控制管理对话流程，将需要与客户交互的内容再转化成语音，回放给客户，完成整个智能对话流程，并在必要时将对话转接给人工座席模块，人工座席模块在注册到呼叫中心系统后，接听和监控智能预测式外呼任务，实时查看智能AI座席与客户的对话，并在必要时强插到对话中，完成无缝转接人工坐席功能。

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