本篇文章給大家談談阿里打電話機器人，以及阿里ai電話機器人對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。
本文目錄一覽：
1、阿里有AI機器人嗎？
2、阿里小蜜的架構設計
3、阿里小蜜是什么 智能客服機器人類似私人助理
4、為什么最近兩年電話機器人如此的火爆？
5、智能電銷機器人怎么樣？
阿里有AI機器人嗎？
AI是人工智能阿里打電話機器人，不是機器人。大多數機器人都要用到人工智能阿里打電話機器人，比如與人類簡單阿里打電話機器人的對答。人工智能現在已經應用到很多領域阿里打電話機器人，比如自動駕駛，市場分析預測，聊天機器人，圍棋等。
阿里小蜜的架構設計
本篇總結阿里打電話機器人了阿里小蜜從2017-2020年的演進過程，更偏向架構體系上的介紹，不對具體技術做詳細介紹。具體技術部分會放在后面的文章中。
來自2017年的分享 拆開阿里小蜜的內核，看智能人機交互的實現邏輯
阿里小蜜主要對接的機器人有客服、助理、聊天，根據不同場景的需求采用不同的機器人。后面有說到小蜜主要應用的3大領域場景：智能導購（助理）、智能服務（偏問答）、智能聊天（聊天）。阿里小蜜將對話系統分成兩層：
具體思路如下：
通常阿里打電話機器人我們將意圖識別作為分類問題來解決；在阿里小蜜中，也存在對話領域語義意圖不完整的情況，因此除了傳統的文本特征之外，還加入了實時、離線等用戶本身的行為以及用戶本身相關的特征，通過深度學習方案構建模型，對用戶意圖進行預測。
另外，在基于深度學習的分類預測模型上，阿里小蜜有兩種具體的選型方案：一種是多分類模型，一種是二分類模型。（但是沒有詳細介紹分別在什么場景下用多分類或者二分類？）對于多分類和二分類的優缺點衡量如下：
主流的智能匹配技術分為如下3種：
智能導購對應的是任務型機器人，技術架構如下：
智能導購的意圖理解主要是用戶想要購買的商品以及商品對應的屬性，相對于傳統的意圖理解面臨的挑戰有：
基于以上問題，阿里小蜜通過品類管理和屬性管理維護了一個意圖堆。以下分別是品類管理和屬性管理的架構圖，方法都大同小異。
品類識別采用了基于知識圖譜的識別方案和基于語義索引及dssm的判別模型：
阿里小蜜的語義索引是結合搜索點擊數據和詞向量構造的，主要包括下面幾步：
我的理解是，語義索引是一種召回方式。
具體樣本構造
屬性管理的思路可以直接參考品類管理，具體架構圖如下：
部分細節需要說明的是，品類關系在智能導購中主要考慮的關系是：上下位關系和相似關系。（補充：在知識圖譜構建中實體與實體之間的關系，包括但不限于上下位、順承、時序等。）
上下位關系計算的2種方案：
相似性計算的2種方案：
這里只總結下阿里小蜜如何定義action、state、reward：
智能服務對應的是問答型機器人，小蜜采用基于知識圖譜構建與檢索模型。
基本的挖掘框架流程如下：
基于知識圖譜匹配的優缺點：
基于檢索模型的對話匹配的流程：
檢索模型整體流程如圖：
智能聊天對應聊天型機器人，目前主要有兩種技術：
內容主要來自于 2018 - 阿里小蜜這一年，經歷了哪些技術變遷？
算法方面本質上變化不大，新增了一些功能模塊。
通過對話管理系統的控制，面向不同的領域場景采用不同的領域技術：
與2017年相比，增加了Rec Bot和MC Bot。另外，隨著阿里小蜜平臺的擴展，部分領域存在難以獲得或者標注數據量不足的問題，因此開始引入遷移學習。
應用背景：（從各分享文章推測，阿里小蜜平臺應該是2018年推廣到其他業務）
基于機器閱讀理解模型的在線問答流程如下圖所示：
具體說明：
2019-01 - 未來已來！阿里小蜜AI技術揭秘
整體架構體系上基本沒什么變化，相比之前，2019的分享在任務型機器人中新增了slot，應該是在動作判斷中采用意圖+slot去做決策。
2019-09 - 干貨 | 阿里云小蜜對話機器人背后的核心算法
從2019年下半年開始的分享內容有了很大的改動，主要體現在：
內容來自于 2021-01 達摩院Conversational AI研究進展及應用 。由于是2021年初的分享，所以放在了2020年。
2020年的分享與2019年下半年的分享內容比較相似了，持續在技術深度上探索。改動點在：
阿里小蜜是什么 智能客服機器人類似私人助理
說起阿里相信大家都是不會陌生的阿里打電話機器人，而對于阿里阿里打電話機器人，大家對于阿里的阿里云小蜜也是比較好奇的，具體阿里小蜜是什么一起來阿里打電話機器人了解一下吧。
阿里小蜜是手機淘寶里的一個類似私人助理的一種智能服務產品。智能客服機器人云小蜜具備36個預置的細分領域知識包，支持中文英文會話，可以7*24小時在線工作。
目前，已覆蓋阿里巴巴生態圈二十余個業務線，每天服務600w客戶，問題解決率達到95%。阿里巴巴于2015年底正式推出無線端多領域私人助理阿里小蜜，一款人工智能購物助理虛擬機器人。
而云小蜜是阿里小蜜系列產品首次向阿里集團之外的開放和賦能，面向企業、組織機構以及開發者推出的會話機器人。
云小蜜是支持在不同的消息端上實現基于自然語言處理(NLP)的會話機器人，如網頁、APP及實體機器人等。
云小蜜可以實現基于本體知識庫的知識咨詢和問答，同時結合多輪對話配置工具，也可以將業務集成到機器人會話中，如阿里打電話機器人：訂單查詢、物流跟蹤、自助退貨機器人等。
2016年3月，人工智能客服機器人“阿里小蜜”正式開放給全網消費者。2016年雙11時，小蜜的客流量已達到了1200萬，而有效對話輪次超過了1800萬，交互量比2015年翻了5倍。
按照一個客服小二日均接待100余人來計算，小蜜的服務能力堪比3.3萬個客服小二。上線之初，小蜜只是用在淘寶天貓上。
但很快，集團的很多部門都提出想要類似功能的人工智能客服，小蜜團隊迅速投入到了小蜜能力的平臺化工作上。
“平臺化是去年上半年小蜜最大的變化。”空無介紹說，通過平臺化，小蜜的能力可以延伸到阿里健康、菜鳥物流等多個終端，乃至淘寶天貓的海量商家。
隨著人工智能在全球領域的持續高漲，chatbot人機交互作為其中一個分支在智能助理、智能服務、IOT等領域進了白熱化競爭態勢。
從全球大公司到創業公司紛紛加入戰場并在一些獨特的垂直領域開始精耕細作。在近兩年的人機交互領域的發展中，一方面在To C端面向各個入口領域的競爭更加激烈(例如：在IOT領域的智能音箱)、垂直領域場景更加細分與豐富。
在過去的2017年阿里小蜜從阿里走向行業，逐步賦能商家和企業阿里打電話機器人；從中國開始走向世界，覆蓋英語、葡語、西班牙、印尼語、泰語，賦能AE及Lazada海外業務。
從PC、無線走向了PC、無線和熱線，在多端進行賦能；阿里小蜜全面從智能人機交互走向智能人機協同。
為什么最近兩年電話機器人如此的火爆？
何為電話機器人阿里打電話機器人：電話機器人顧名思義就是一款可以代替人工打電話的軟件阿里打電話機器人，就是把我們打電話最簡單的最重復的讓軟件來執行，我們平時打電話不是不是有三樣嗎，第一話術，第二就是我們自己的聲音，第三就是打電話的名單，那現在我們現在把我們所要說的話術做進軟件里面，第二可以把自己的聲音錄進去，第三就是把我們打電話的名單有個Excel表格直接復制粘貼導入到系統里，讓機器人來挨個打就行阿里打電話機器人了，最簡單的第一通電話篩選意向客戶的工作以后就由機器人來代替了，篩選出來的意向客戶會按照我們的標準進行分類，后續我們直接跟進意向客戶就可以了。
電話機器人的內核是AI，也就是人工智能，人工智能有兩大關鍵，第一個就是語音識別，市面上現在做語音識別的就三家公司，第一科大訊飛，第二阿里，第三百度，第二個就是圖片處理。
電話機器人能給我們帶來什么：電話機器人第一量大：一天可以打800-1000個電話，相當于幾個人工的工作量；第二電話機器人每天不停，每個月工作30天，一年不間斷不休息的工作；第三不用擔心鬧情緒，離職，交公積金社保這些，所以對于現在勞動力成本越來越高的情況下，人員流動越來越快的情況下，非常適合本階段的公司和員工的。
使用電話機器人需要注意哪些方面：電話機器人需要注意三個方面，第一就是我們打電話的話術，這個就好像人打電話一樣，有些人的話術就是能找出意向客戶，但是有些人就是不行；第二就是我們的名單也就是我們的數據，這個就好像人打電話一樣，數據越好，意向客戶越多；第三就是跟進的人，電話機器人不是讓大家吃上大鍋飯，它是讓優秀的人更加優秀，這就好像做銷售一樣，總是二八開，20%的人賺錢，80%的人解決溫飽，所以打鐵還需自身硬，如果自身實力不強，帶出來的客戶也不一定能搞得定的。
智能電銷機器人怎么樣？
AI機器人只能說輔助業務員完成最基本的80%的工作，最核心最有效的還是得我們業務員自己去跟進，所以一開始不要對AI機器人抱特別高的期望；只能起一個篩選作用，當做一個輔助還是可以的。好用和不好用取決于話術的流程配置，有的機器人聽起來就很死板，有的就很靈活；還有人糾結識別能力，聽說好像現在機器人用的都是第三方的識別引擎，比如科大阿里騰訊百度，所以識別能力也是差不多的。我現在用了快一個星期，大的問題沒有，只是需要我自己去完善話術庫，據說是為了讓AI更靈活，我也懵逼。總的來說成本是降下來了，不像以前管員工那么累。人輕松
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