人工智能幾經沉浮60多年，近兩年隨著深度學習算法在語音和視覺上的突破，人工智能產品的更加成熟，圍棋人機大戰、無人駕駛汽車的上路再次引爆市場。
近日，在開源中國舉辦的人工智能論壇上，容聯李文超受邀分享了智能語音交互的實踐，講述了AI如何與通訊融合并深度應用于客服領域。
人工智能技術三個核心要素分別是：計算力、算法和數據。
1. 高性能運算能力的突破，使我們在訓練深度神經網絡上的運算速度提升了上百倍；
2. 當前時代大數據井噴式爆發，為深度學習技術準備了海量的知識來源；
3. 深度學習算法則由之前的傳統神經網絡到現在更為復雜的深度神經網絡；
國內人工智能應用主要分布在三個領域：計算機視覺、語音交互、自然語音處理。對應的綜合應用領域：智能客服、個性化推薦、機器翻譯、虛擬助理、工業視覺監測、醫療影像診斷等。
中國AI+通訊的市場前景:2020年智能通訊產業規模達到1500+億，覆蓋的企業數量會達到300萬家。
未來客戶的核心訴求：
1. 通訊是基本，ai是大腦
2. 需要持續提高通訊相關的服務質量
3. 一體化的智能通話解決方案
4. 平臺級別的智能通訊服務
5. 適應不同場景，不同用戶需求
深耕客服行業，用AI重構外呼場景，助力企業降本提效
傳統客服業是典型的人力密集型，被視為是人工智能最有可能全面顛覆和取代的工種，傳統客服業存在大量的重復性工作，而隨著人口紅利消失，人力成本的越來越高，減員增效也變成了企業的核心訴求。
在傳統的電話銷售場景中，人工外呼為業務執行的主力軍。然而，面對海量的客戶線索、重復的工作內容、高強度的銷售壓力，人工外呼存在諸多問題：
1、電銷人員供不應求，人力成本不斷攀升；
2、客服行業人員流動比較高，新人要上崗之前，需要企業長時間的培訓；
3、客服之間的服務意識差異大，缺乏統一標準；
4、海量線索過濾難度大，篩選意向客戶耗時耗力，工作效率低；
5、大量的重復性工作占用了人工更多的精力，導致意向客戶跟進不及時，客戶流失率高；
雖然人工外呼的難題頗多，然而它在企業營銷中的價值卻無法替代。
針對人工外呼的諸多難題，容聯希望用AI重構外呼場景，推出了智能外呼的解決方案。
在傳統的外呼系統的基礎上，加入了自然語言處理、語音識別、語義理解等多項人工智能技術，通過機器去做大量重復性工作，企業降本提效的核心訴求將得以破解。
把復雜的技術簡單化、產品化，比如：識別糾錯、知識挖掘、數據清洗、標注、訓練、規則匹配等等融合在產品中，讓用戶一看就懂，一聽就懂，一用就懂，不用解釋。
容聯機器人SaaS服務的四大創新：
1. 所見即所得的IVR流程編輯器。
2. 實時人機對話展示。在不用聽完整錄音的情況下，幫助企業隨時了解人機對話的過程。
3. 豐富多維度BI報表。為企業決策提供數據支撐。
4. 知識學習。要把人工+機器方式讓學習更精確。
除了功能層面的創新，線路資源和呼叫效率也是關鍵因素：
線路資源。如果只提供軟件平臺，企業業務要上線，還要自行解決線路資源和碼號資源，如果要提高接通率，還要考慮本地出局。這對企業而言，也是一項費時費力的工作。容聯可以提供整體解決方案，不僅提供機器人軟件，也打包了線路和號碼資源，為企業提供一站式的服務。
呼叫效率。簡單說就是機器人在同等條件下呼叫的處理速度。一個電話打出去，可能出現接通，也可能出現未接通，未接通的原因可能有很多，比如：關機、欠費、不再服務區等語音提示，通常運營商都是通過語音的方式反饋，10多秒之后才會掛機。在并發的情況下，特別是在接通率低的的其情況下，中繼資源不能有效利用。容聯基于過去的技術積累，特別針對中國運營商做了CPD語音偵測，在同等條件下，大幅的提升了中繼的利用率。平均呼叫效率高出了30%以上。
容聯為行業、為企業帶來了什么價值？
對行業而言，深耕AI+通訊，容聯加速實現通訊產業的智能化升級，借助AI能力與通訊的結合，傳遞知識，產出高知識附加值和高知識密度的產品和服務，提升社會經濟效率。
對企業而言，通過客服智能化，降低商品的溝通和服務成本，使消費者受益，提高消費者對相關服務的滿意度，喚醒消費者更多需求，實現企業收益和效率的提升。
這里有3組數字：
1. 回復問題速度提升75%，這個是顯而易見的，機器人一定是有問必答，速度大幅提升。
2. 客服工作效率提升52%，用機器去做大量重復性的工作，工作效率自然有大幅提升。
3. 商機轉化效率提升43%，把人工從過去重復性的工作中解放出來，投入到意向客戶的二次跟進，商機轉化率得到大幅提升。
