什么是语音机器人? 定义、利益和战略 | 喧闹声

已发表: 2022-10-21

什么是语音机器人? 它如何帮助企业发展

今天的客户不想与公司或公司的代理互动来解决简单的问题,例如更改他们的个人帐户信息或取消项目。 他们喜欢利用商业聊天机器人设置或移动应用程序来实现自动化自助服务解决方案。 然而,他们现在希望通过语音机器人提供的语音命令轻松地让某人回答他们的问题。

作为市场上最复杂的语音机器人解决方案之一的开发者,我们希望对语音机器人在企业界迅速普及的情况有所了解。

目录

什么是语音机器人?

语音机器人是一种使用人工智能 (AI) 的联络中心软件,可以与来电进行对话。 自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 捕获、解释和评估一个人的声音输入并通过语音回答。 它使呼叫者能够浏览 IVR 菜单,探索自助服务替代方案,并在必要时轻松转移到现场座席。

这些对话式人工智能机器人可以理解人类的语音和意图,而无需用户发出预定义的命令。 用户可以在阅读您的产品和服务时与语音机器人互动并提出疑问,他们将获得及时、情境化和相关的答案。

语音机器人如何工作?

语音机器人可能会根据其功能和参与程度而有所不同。 但是语音识别技术通常是根据人类语言可以通过对语音信息进行编码和解码来理解的原理运行的。

通过使用自然语言和语音识别实时了解说话者的请求,无需人工干预,人工智能驱动的语音识别机器人可以与呼叫者聊天,成功率高达 98%。 它通过机器学习自动增强其数据和算法,始终提供更准确的响应。 人工智能驱动的语音机器人在回答客户问题之前会遵循此程序。

1.自动语音识别

当呼叫者大声说话时,系统使用语音活动检测来识别呼叫者的声音。 语音识别将呼叫者的语音转换为文本。 自动语音识别引擎可以将语音转录为文本。

了解更多: 5 种类型的聊天机器人将帮助您的业务发展!

2. 自然语言学习

由于自然语言学习,语音命令机器人现在可以理解更多。 语音机器人使用自然语言学习来识别和识别推动讨论的元素以及呼叫者话语背后的原因。

3. 对话模块

用户可以轻松地进行交互,并且不会被迫使用上下文聊天来选择特定路径。 对话风格侧重于理解用户请求的上下文,识别意图,并通过完全非结构化的自然对话收集必要的信息。

4. 文字转语音响应系统

Text-to-Speech 将书面文本转换为自然语音。 它是由计算机使用深度学习方法产生的对人类语音的合成模仿。

了解更多:排名前 7 位的品牌 Messenger 机器人(以及为什么它们很棒)

为什么语音机器人策略应该成为您客户服务的一部分?

语音机器人可以提高您提供的客户服务水平并缩短反应时间,因为语音是最快、最直观和最基本的沟通方式。 以下是鼓励公司使用人工智能驱动的语音机器人的一些因素:

提供即时客户服务

通过提供快速响应,语音机器人增强了客户体验。 它们承诺快速和个性化的相遇,无需长时间等待,因为它们易于使用且始终可用。 此外,他们的高理解率也改善了客户体验。

了解更多:使用全渠道聊天机器人改变客户服务体验

节省服务费

作为一种自助式 AI 通信工具,语音机器人无需人工参与即可大规模生成类人的入站和出站交互。 因此,与客户服务相关的成本可能会显着降低。

增加员工的产出。

语音机器人不能替代人工代理。 相反,它们是一个补充。 机器人可以完成日常、悠闲的活动,从而腾出现场座席的时间,以便他们可以处理需要人工干预的更复杂的问题。

了解更多:使用 Facebook 和 WhatsApp 聊天机器人改善客户体验

根据需要扩展您的呼叫中心。

当进入您公司的电话数量增加时,您只需单击几下即可通过添加语音机器人来快速扩展您的联络中心。 在经济困难时期,您还可以禁用这些语音机​​器人。

Locobuzz 的语音机器人如何增强您的客户体验

Locobuzz 的 Voice Bots 是唯一的统一客户体验管理 (Unified-CXM),使客户服务公司能够扩展和管理波动的案件量,而不会因招募更多代理而产生额外成本。 通过以下高级功能为您的客户提供人性化的帮助:

  • 人工智能驱动的无代码机器人模型,使用拖放构建器可以轻松开始开发机器人冒险。
  • AI 来源的客户数据用于重新训练意图和 ASR 模型,准确率超过 90%。
  • 能够根据具体情况构建全球不同语言的语音机器人,在大约 4-6 周内以 85% 的准确率引入新语言。
  • 使用文本转语音工具,您可以为您的机器人提供您选择的声音,并教它听起来像任何喜欢的人声。
  • 它使用超过 300 多个小时的客户录音来训练自定义意图,以识别关键的语音特定特征
  • 用于跟踪机器人性能的自定义报告,包括转化率、延迟和退出率,以便您发现潜在的发展机会。
  • 基于双音多频信令 (DTMF) 的响应,以正确收集和保护关键消费者数据。
  • IVR转向将客户引导至自助服务支持,减少高呼叫量并使用户能够在其首选渠道上自行解决问题。
  • 人工智能主导的直觉审核将需要人工干预的讨论分类。