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大模型技术助力AI语音外呼机器人实现个性化服务

选型指南

2024-01-29 18:20:37

作者:科技蓝

阅读量:1283

文章目录

文章摘要:在AI语音外呼机器人方面,大模型的应用可以极大地提升其性能。首先,大模型可以提供更准确的语音识别和语音合成技术,使得机器人的语音交互更加自然流畅。其次,大模型可以提供更强大的语义理解能力,使得机器人能够更好地理解和回应用户的需求。再次,大模型可以结合用户信息自动生成prompt,从而实现千人千面的个性应答,避免未知“不答”的情况,有效保障人机交互体验。最后,大模型可以提供更丰富的知识库,使得机器人能够提供更多的信息和服务。

在传统的智能外呼人机交互中,用户若触发了机器人未覆盖的知识内容,机器人只能重复固定的内容。然而,随着大模型技术的发展,这种情况正在发生改变。

大模型的发展趋势显示,其将在未来的人工智能领域中发挥越来越重要的作用。大模型的强大之处在于其能够处理大量的数据,并从中学习和提取有用的信息。这种能力使得大模型在处理复杂的任务,如自然语言处理、图像识别等方面具有显著的优势。

在AI语音外呼机器人方面,大模型的应用可以极大地提升其性能。首先,大模型可以提供更准确的语音识别和语音合成技术,使得机器人的语音交互更加自然流畅。其次,大模型可以提供更强大的语义理解能力,使得机器人能够更好地理解和回应用户的需求。再次,大模型可以结合用户信息自动生成prompt,从而实现千人千面的个性应答,避免未知“不答”的情况,有效保障人机交互体验。最后,大模型可以提供更丰富的知识库,使得机器人能够提供更多的信息和服务。

以中关村科金得助为例,其自主研发的金融领域大模型,通过指令微调(Instruction Tuning)学习并具备了丰富的指令响应能力,可轻松实现FAQ的智能抽取以及相似问的自动扩写。业务人员只需审核便可使用,既提高了维护效率,也兼顾了话术质量。

此外,中关村科金得助还利用客户数据中台(CDP)赋能营销自动化(MA)进行精准触达,从CDP获取客户属性值(例如:理财偏好、风险偏好、资产等级等),并形成不同的客户画像,据此生成多种客群类型。使用CDP来进行客户数据源处理、整理完成各类客群后,结合大模型的生成提示能力,即可按照客群维度执行MA预设的“手动外呼+预测外呼+智能外呼+短信”的多渠道复合触达的策略任务,结合每个SOP对应节点选取的业务专家梳理的限定词,最终可生成话术和产品营销方案等,有效提高业务流转效率和客户营销转化率。

在实际案例中,某消费金融客户项目通过大模型技术的应用,实现了营销计划的全流程自动化,包括名单的流入、分群,再到执行触达、最后的数据回流。通过定期的数据分析,不断优化营销流程,通过AB对照,形成相对稳定、每个环节转换效果最佳的触达方案,以此循环,最终实现业务的增长。

目前为止,该项目已通过策略中心优化营销话术流程,客户触达率提升31%,转化率提升9%,营销人员工作效率提升10倍。可见,大模型与AI语音外呼机器人的结合,不仅可以提升机器人的性能,也可以为企业带来更高的效率和更好的用户体验。

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