在人工智能技術持續突破的今天,企業與用戶的溝通方式正在經歷顛覆性變革。傳統機器人電話憑借規則引擎和固定話術,曾為企業降本增效提供解決方案。但隨著大模型技術的成熟,AI語音智能體(voice Agent)正以更自然的交互、更精準的決策、更強大的自主能力,重新定義用戶交互場景的商業價值。

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01傳統機器人電話:規則引擎主導的 “模板應答”

傳統機器人電話的核心架構基于規則引擎 + 模板庫,依賴預設的對話流程和關鍵詞匹配。系統通過識別用戶語音中的特定詞匯觸發預設回復,在簡單的業務場景效率很高,但在復雜業務場景下無法理解復雜語義或上下文關聯,答非所問的概率很高。

例如客戶經常吐槽的“沒感情、機械”,當用戶說 “我對產品不太滿意” 時,機器人只能根據關鍵詞 “不滿意” 觸發退款話術,無法進一步詢問具體問題。

這種模式的局限性導致:

場景適應性差:僅適用于簡單重復的標準化場景,如信息通知;

迭代成本高:每新增業務需求需人工修改對話流程,平均耗時 3-5 天;

用戶體驗僵化:機械的話術模板導致客戶掛斷率高達 45%;

02AI語音智能體:大模型驅動的 “認知決策”

智能體是構建于大模型之上的一個“數字員工”,可以模擬獨立思考的過程,并靈活調用各類工具,自主執行任務。

AI語音智能體采用多個通用行業模型為基座,嵌入多行業知識詞典和電話呼叫系統、RPA等插件,突破關鍵詞局限,通過上下文語義分析精準識別客戶隱性需求,實現千人千面觸達。

例如,在金融服務中,對客戶回復的“再考慮”與“不需要”這兩個模糊詞進行分類處理,通過結合上下文和調用知識詞典,去推理客戶的真實意圖。

而在面對用戶突然提出的一些偏離業務場景的問題,AI語音智能體可通過調用大模型推理思考,生成回復話術,做到有問必答。這種推理思考的模式,使得實際的用戶交互體驗產生了質的 飛躍。

此外,在項目啟動效率上,AI語音智能體的知識詞典構建速度也更塊。一份10萬字的金融服務測試資料,包括條款、規則制度等,智能體一天便可完成核心知識點的整理。若按照傳統機器人電話人工整理的形式,光整理資料,最少就要一個星期,還只能達到40%的解決率,后面還要不停的標注。

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03九四智能AI語音智能體助力百萬家企業重構用戶運營體系

九四智能在2023年已開始大力推進AI語音技術與大模型技術的融合,并率先在業內發布新一代的大模型智能用戶運營解決方案,通過AI語音智能體幫助百萬家企業重構用戶運營體系。

在業內主流的AI語音智能體上,九四智能主要做了兩個方面上的優化,去進一步提高企業精細化用戶運營的效率和流暢度。

一是減少大模型幻覺的一個檢驗機制。大模型回答邊界過于泛化是當前多數通用大模型的通病,九四智能基于多年的行業沉淀,自研多項行業小模型,搭配行業知識庫,示例參考,對智能體生成的話術進行交叉驗證,確保話術的合規和準確性。

二是提高用戶畫像標簽的精度。情緒和語氣是我們與用戶交流時必須關注的一個重要因素。背靠聲紋識別,語音大模型,九四智能AI語音智能體能夠更準確地根據對話內容、語氣情緒等因素來判定客戶的實際意向;提取對話中的關鍵信息,以結構化標簽的形式傳回系統,并給出針對性的改進建議。

目前,九四智能已在金融、電商、保險、教育等多個業務場景落地進行了呼叫智能體的測試。在營銷通知類場景,AI語音智能體可以自然接住用戶的話題,用戶轉化率提升40%。在項目啟動階段,AI語音智能體極速構建知識詞典和話術模板,進一步釋放了企業運營人員的工作壓力,自動生成的呼叫策略可滿足90%的業務場景。

九四智能市場負責人表示,AI語音智能體只是九四智能當前底層語音大模型能力的一個應用,未來,這項能力可深入融入到企業與客戶交流的各項流程之中,助力企業降本增效,實現業績的持續增長。

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