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智能外呼系统就是用人工智能来自动拨打电话、与客户进行语音交流并筛选出有意向的客户，使企业批量联系客户的模式不再依靠人力。得助智能的智能外呼产品依托于大模型的能力，在汽车、金融、教育等众多领域已经跑通了大量场景。本文想把智能外呼系统的发展历程、选择要点以及在实际应用过程中容易遇到的问题全部拆开来讨论一下。
一、智能外呼系统的含义是什么？
简单来说就是“能打电话的人工智能”。
干的事情其实并不复杂：自动拨号、语音识别把客户的语言转换为文字、大模型理解意图、生成回复、语音合成把文字变成声音、循环对话、最后挂电话、打标签、出报表。
但是“不复杂”与“好用”之间，就存在着一个大模型时代所带来的差距。
前几年的外呼系统其实就是规则引擎。把话术写死在流程图上，客户说出一句话，系统就会自动匹配出相应的关键词，并跳转到下一个节点。遇到流程图中没有预先设定的问题时，机器人会立刻卡住。你一定接到过这样的电话吧？你好，你对什么感兴趣呢？还没有等你把话说完，它就跳到了下一句。体验不好。
现在的底端发动机已经换成了新的。大模型外呼的时候不再使用预先设定好的话术，而是真正去理解客户的诉求，并且用类似于人的方式来组织语言进行回应。同样的3分钟通话，客户的体验由“被机器敷衍”变成了“和一个还算靠谱的客服聊了聊”。
二、智能外呼和传统的外呼有什么不同呢？
我被客户问过很多次关于这个问题。每次都要费劲地去想，不如直接列出一个清单：
| 对比维度 | 传统手工外呼 | 传统规则型 AI 外呼 | 大模型智能外呼 |
|---|---|---|---|
| 成本 | 非常高（人力、管理、培训成本高） | 很低 | 远远低于人工 |
| 交互能力 | 交互能力强，但效果完全依赖个人发挥 | 话术死板，交互生硬 | 能理解上下文，支持自由流畅交流 |
| 个性化能力 | 效果完全依赖销售员个人能力，水平参差不齐 | 话术千篇一律，无个性化 | 可根据客户画像实时生成个性化话术 |
| 数据洞察能力 | 依靠人工记录，数据无结构化，分析维度少 | 无深度数据洞察能力 | 可对通话语调、客户意图、潜在需求进行深度分析 |
| 稳定性 | 状态不稳定，受个人情绪、状态影响大 | 输出完全一致，稳定性高 | 输出质量稳定，一致性强 |
| 迭代优化能力 | 依靠长时间的人员培训，优化周期长 | 需人工修改代码和流程，无法灵活自我进化 | 可基于通话数据持续调整优化，迭代效率高 |
最本质的不同就是一条：传统的AI外呼是“背台词”，而大模型外呼则是“聊天”。
这样来说吧，让你的传统外呼机器人给一百个客户打电话，说的都是同一种话术，遇到同样的问题给出一样的答复。但是大模型可以利用每一个客户画像的信息，例如年龄、地域、以往购买情况等等，在线调整交流方式。张三比较在意价格，所以会多谈优惠；李四则更注重服务，因此会突出售后服务。
“规模化”和“个性化”并存。过去这两个词放在一起就是矛盾的，一个是规模大但是千篇一律，另一个是个性化但是不能大批量生产。大模型把这道墙给拆除了。
三、为什么这项技术会变得越来越重要呢？
数字上来说就是这样的。
汽车行业，一家4S店一个月内新增的试驾线索有几百甚至上千个，销售人员根本应付不过来。没有及时跟进线索超过48小时之后，转化率就会出现断崖式的下降，在行业内也不是什么秘密。
教育培训机构，在招生季的时候一天之内就涌入了上千条公海线索。人工筛选。筛出黄花菜之后就变冷了。
金融行业就不用说了。存量客户的唤醒、权益通知、保单提醒等，都属于合规要求高、重复性大的工作，由人工来做成本高并且容易出错。
我曾经接触过一个汽车公司的客户。以前用人工团队进行外呼，50个坐席一个月下来，接通率只有40%左右，意向转化率也只有5%左右。之后换成了得助智能大模型外呼方案，同样的线索数据，在通话时长上提高了50%，对话轮次增加了83%，高意向转化率也比之前用小模型的时候提高了30%。
数据并不是假的，而是实实在在跑出来的。
四、企业如何使用智能外呼系统呢？
落地一个外呼系统，我认为可以分三步来进行。
第一点就是确定自己要解决的问题是什么
不是一开始就问“多少钱”、“可以试一试吗”。首先回答下面的问题：线索有多少？目前是人工操作还是由机器完成？想要提高的是接通率、通话时间还是转化率呢？目标客户的形象是什么样的？
知道这些之后，选择型号就不会走错路了。见过很多企业跟风上了一个外呼系统，但是却发现它并不符合自己的业务场景，白白浪费了钱财。
第二步就是选择合适的部署方式了
一般有两种方式：SaaS和私有化。
SaaS可以很快地进行验证。开通账号、导入数据、设置好话术就可以运行了。成本门槛很低，适用于中小规模以及对数据隐私要求不高的场景。
私有化可以适用于金融、政务等对数据安全有很高要求的领域。得助智能的外呼产品两种模式都可以使用。私有化的部署是端到端的方式，并且会用到AES、MD5、SM4等加密算法来保护客户的数据，不能用来训练模型。这一点对于金融客户来说尤其受欢迎。
第三步就是小步快跑
不能贪多。选择一个痛点最严重的地方进行试点，例如售后回访或者公海线索清理。跑通了之后，有了数据支撑，在其他的场景中进行复制。道理虽然简单，但是能够做到的企业很少。
五、得助智能的外呼产品和别人的产品有什么不同？
作为得助智能产研团队的一名成员，我摊开来谈谈我们做了些什么。
核心引擎部分采用的是大模型驱动的对话能力。不是套壳方案，从ASR语音识别、大模型理解到TTS语音合成整个链条都是自己研发的。
ASR部分的准确率达到90%以上，第一个字的延时小于300毫秒。还对粤语ASR进行了专门的训练，可以分辨出广东粤语和香港粤语。不要觉得小众，广东省区外呼的数量很大。
TTS方面有50多种声音可供选择，并且可以做到五到十秒钟的声音复制。有的客户想要使用销售冠军的声音来做外呼，没有问题。就连京腔方言都可以模仿。
并发能力方面，可以达到3000路以上并发，在一个小时之内可以完成20万次以上的外呼任务。不够还可以扩展。
被问到最多的一个功能是：AI转人工。我们提出的方案可以在同一条线上实现从人工智能到人工的转换。当客户出现投诉的苗头或者提出明确的要求时，系统会自动把问题转交给人工坐席。呼入场景也可以进行反向操作，即人工转为AI。
另外一点是数据方面。系统可以自动生成接通率、第一句话被挂断的概率、平均通话时间、意向客户比例等数据。不用人工来统计，报表就会自动产生。管理人员可以很直观地看出哪些时间段的接通率比较高，什么样的话术效果比较好。
六、落地到具体场景是什么样的？
举两个例子来说明。
汽车试驾邀请函。线索进来之后，系统就会自动外呼来确认客户的意向。客户说“这个周末有空”，系统会查询附近的门店，并且约定好时间，之后再把消息发给门店销售人员，让其做好接待准备。整个过程不需要人工干预，从确认到通知都是一气呵成。
再来说一说消费金融的场景。某消金公司的客户很多都是沉睡状态，人工唤醒的成本很高。使用智能外呼之后批量拨打，按照客户的回答来改变话术。愿意继续使用的引导操作，有疑问的解答，明确拒绝的打标签不再打扰。意向标签并不是简单的A/B/C分类，而是由多个子标签进行综合判断得出的结果，即是否添加了微信、留下了联系方式以及是否有明确的需求。每个标签都由人工进行标注和核对，准确率是有保证的。
七、得助智能外呼系统常见问题解答
1、外呼的声音会不会很机械呢？
否。内置了50多种不同的音色，可以进行5到10秒的声音复制。还可以用提示词来调节口语化的程度，使AI说的话更加自然。方言口音也可以模仿。
2、客户如果能听出是人工智能怎么办？
大模型外呼的拟人化程度已经很高了。但是更重要的地方是，在很多情况下，客户并不关心对方是不是人工智能，他们只关心自己的需求是否得到了满足。关于拟人化的程度可以不用考虑，而应该把对话质量以及对业务的理解做好。
3、部署的时间长不长？
不需要从头开始训练模型。导入业务知识就可以使用了，之后的迭代只需要对知识库、流程以及话术进行优化。SaaS模式一般当天就可以运行起来，而私有化部署则要视企业的规模而定，通常为2-4周左右。
智能外呼系统的讨论到此为止，其实就是一句话：大模型把外呼的上限提高了。过去打通电话就算及格了，现在要能聊得开心才行。以前千篇一律没有人去吐槽，现在客户体验好了之后，标准也就提高了。
如果在考虑外呼方案的话，最好先确定好业务场景以及主要考核指标，再去找一家靠谱的外呼服务商进行沟通。得助智能可以提供免费试用14天，并且可以预约演示，欢迎大家来体验中心亲身体验。
中关村科金得助智能外呼系统免费试用14天
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