400电话呼叫中心

近年来，随着人工智能的爆发，新技术已经逐步渗入到人们日常生活中的各行各业里。以机器代替人工来处理重复而繁琐的任务，不仅提高了工作的效率和生产力，还为人们节省了大量的时间。

呼叫中心，或者说是客户服务中心，就是一个可交互式的语音应答系统，用于通过电话接收或发送大量客户的请求。呼叫中心旨在为客户提供各种电话响应服务，集中处理大量业务相关的问题和请求，因此往往需要大量的人工成本，而这恰恰是人工智能技术所擅长的。其中，自然语言理解技术扮演了举足轻重的角色。

呼叫中心是语音识别技术（ASR）和自然语言理解（NLP）技术最早的应用场景之一，发展至今，已经经历了五代的演变。目前，有厂商提出了第六代呼叫中心的概念，最新一代的呼叫中心将借助云计算，实现数据融合，在云端部署服务和数据，这将让人工智能技术在呼叫中心产业中获得前所未有的应用突破。

呼叫中心的业务可以大致分为呼入服务，和呼出服务（外呼）两大类别。呼入服务相关的业务往往由各个公司直属运营，用于向其客户提供产品售后支持或信息查询的服务。而呼出服务相关的业务则广泛的用于电话营销，追债，征集慈善捐款，以及市场研究等场景。

多年来，呼入型呼叫系统一直是NLP技术的典型应用场景之一。在市场上，呼入型呼叫系统和NLP技术的结合主要运用于两种场景，一种是专业领域的智能客服平台，另一种是通用领域的智能服务中心。专业领域的智能客服，一般指垂直应用领域的客服机器人，这类机器人大量被政府、银行、保险公司等机构使用，专注于帮助客户处理简单的任务。

外呼系统需要主动拨打电话给用户，并将相关信息清楚地传达给用户。在交互过程中，系统需要主动向用户提问，并引导用户返回正确的响应内容，而不仅仅是对用户的问题进行回复。智能外呼系统目前主要应用于两种不同的场景，一个是追债服务，另一个是消息推送服务。

呼叫中心里数据的记录与分析也是人工智能技术在呼叫中心领域的应用场景之一。为了提供更加个性化的服务，呼叫中心通过录音和ASR技术记录并采集客户与呼叫系统之间的会话数据，再使用深度学习和NLP技术分析电话语音的内容，更好的理解客户的意图和潜在想法，并通过分析结果有针对性的优化系统，从而为客户提供更优质的服务。

目前，各企业的客服呼叫中心都对客服数据分析服务有着明确的需求，如电讯公司，电商平台，保险机构等。这些公司和机构通常都会将每个客户每次在呼叫中心里所产生的数据采集下来，通过NLP技术，自动组织和分析这些数据。NLP技术在呼叫数据分析这一场景下有两个正在尝试落地的应用，分别是客服风控系统，和客服质检系统。

人工智能现在已经成为我们日常生活中的一部分。NLP与ASR等语言相关的信息处理技术正被广泛的运用于电话呼叫中心产业中，其中包括呼入型呼叫服务，呼出型呼叫服务，以及呼叫中心的数据分析。相较于呼入型呼叫服务，呼出型呼叫服务更适合交给智能呼叫系统来完成，特别是不需要重点关照被呼叫方交互体验的催债类服务。

未来更大的数据量和更完备的信息内容将会赋予呼叫中心更多的知识与内容，智能化的呼叫服务终将在我们的生活中普及。而文字转语音（TTS）技术的不断进步，配合巧妙的话术设计，也将有可能改善智能呼叫中心的对话体验，使人们更愿意接受机器的服务与“关怀”。

最后，算力和网络带宽的提高或许可以帮助呼叫中心跳过对客户会话内容录音的环节，直接在会话过程中对客户的意图和需求进行实时的分析，并在第一时间有针对性的将问题解决。人工智能技术正在将电话呼叫中心带入全新的智能时代，技术会持续降低人工劳力的成本和效率，将人类从冗余的工作内容中解放出来。届时，呼叫中心将会为我们提供前所未有的个性化，自动化，人性化的服务。