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得助智能语音呼叫系统:企业高效沟通的新引擎

选型指南

2024-10-08 18:13:08

作者:源

阅读量:344

文章目录

文章摘要:在企业营销领域,业务启动时间长一直是困扰企业的一大问题。以智能外呼为例,过往由于缺乏金融领域的数据积累,知识库冷启动需要运营人员耗费大量精力。他们要手动梳理业务问题,翻看众多文档和历史聊天记录,才能沉淀出初始问答并整理成合适的形式导入知识库。这一过程不仅耗时费力,而且对于一些业务文档众多的银行来说,投入的人力成本更是巨大。

在企业营销领域,业务启动时间长一直是困扰企业的一大问题。以智能外呼为例,过往由于缺乏金融领域的数据积累,知识库冷启动需要运营人员耗费大量精力。他们要手动梳理业务问题,翻看众多文档和历史聊天记录,才能沉淀出初始问答并整理成合适的形式导入知识库。这一过程不仅耗时费力,而且对于一些业务文档众多的银行来说,投入的人力成本更是巨大。

中关村科金得助智能语音呼叫系统则为这一难题提供了解决方案。它总结沉淀了多年泛金融领域的业务经验,定制了 30 + 套智能外呼场景的金融话术模板。这些模板借助金融领域大模型的泛化能力,只需少量业务数据训练就能高度适配业务场景。例如在银行信用卡业务中,升级后的外呼营销机器人可以根据客户所处的不同阶段,如邀请开卡、卡片激活、账单分期、灵活分期等,使用个性化的流程话术精准触达客户,智能锁定意向客户,有效提高营销转化率。在贷款业务中,外呼营销机器人也能在理财产品购买、基金购买、定期到期跟进等场景,及时、准确地将活动和权益同步给用户,促活效果显著。通过与某农商行的合作项目可以看到,外呼营销机器人上线 150 多天来,AI 外呼量达 200W,累计激活 2W 张信用卡,营销转化率高达 25%,营销贷款额度达 9.82 亿,等效替代 300 人年坐席。


得助智能语音呼叫系统降低话术维护成本

对于一些对知识回复准确度要求较高且专业知识广泛的行业,话术维护一直是个难题。纯靠人力梳理海量知识效率低下,难以平衡维护效率和采编质量。

中关村科金得助智能语音呼叫系统中的自主研发的金融领域大模型发挥了重要作用。它通过指令微调学习并具备了丰富的指令响应能力,能够轻松实现 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,这样既提高了维护效率,又兼顾了话术质量。这使得企业在话术维护方面不再需要投入大量的人力和时间,降低了运营成本,同时也保证了话术的准确性和专业性,为企业提供了更好的营销和服务基础。


得助智能语音呼叫系统提升人机交互体验和业务流程效率

传统智能外呼的人机交互体验较差,当用户触发机器人未覆盖的知识内容时,机器人往往只能重复固定话术,无法给用户提供有效的回答。而中关村科金得助智能语音呼叫系统通过大模型技术,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,避免了未知 “不” 答的情况,有效保障了人机交互体验。

在业务流程方面,传统模式下完成智能外呼后,营销人员需要手动归类整理客户信息,然后再进行下一个业务流程,流转效率较低。得助智能语音呼叫系统利用客户数据中台(CDP)赋能营销自动化(MA)进行精准触达。从 CDP 获取客户属性值,形成不同的客户画像,据此生成多种客群类型。然后结合大模型的生成提示能力,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,并结合每个 SOP 对应节点选取的业务专家梳理的限定词,最终生成话术和产品营销方案等,有效提高了业务流转效率和客户营销转化率。以某消费金融客户项目为例,通过该系统,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。

中关村科金得助智能语音呼叫系统凭借其在解决业务启动难题、降低话术维护成本以及提升人机交互体验和业务流程效率等方面的优势,为企业在智能营销和客户服务领域提供了强大的支持,助力企业在激烈的市场竞争中取得更好的成绩。

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