智能外呼機器人雖早已屢見不鮮，但很多人對其固有的認知仍然停留在簡單的電話撥打上，而智能外呼就是機器人替人打電話嗎？其實不然，我們從外呼場景來看，就可以有比較明晰的認識，并且隨著外呼機器人的底層支撐性技術的不斷更新迭代，類似得助智能等一些優秀人工智能企業，所研發的智能外呼機器人的功能也在持續地優化升級，應用場景亦在無限拓寬。
以得助智能外呼機器人為例，我們可以了解智能外呼機器人在真實的使用場景中，具體發揮了怎樣的效能：
01 某銀行內的使用場景
描述：
以往，銀行員工進行催收的作業方式主要通過人工電話外呼進行欠款的催繳清收，為了提高賬戶的催收效率，會進行統一話術標準，需要對員工進行長時間的培訓，將優秀員工的催收經驗進行系統的轉化和推廣等，但人工催收的效率有限，培訓也需投入大量的時間、空間成本，且人員的流動性大，淘汰率高。
解決方案：
使用得助智能外呼機器人進行智能催收提醒，得助智能外呼機器人利用最新的語音識別、語音合成、自然語言處理等人工智能技術，可按照事先設定的外呼策略，通過自動化的機器外呼，實現批量智能外呼催收，并能快速應答客戶提問，支持多輪交互，有問必答，耐心細致，親切自然，通話過程中還支持隨時打斷，當客戶提出沒錢還款時，會告訴客戶應急解決方案，比如指導如何辦理分期等，非常人性化。此外，得助智能外呼機器人可直接引用行業內的優秀催收語料，無需培訓直接上崗，也不存在離職問題。
效果：
得助智能外呼機器人催收上線后，客戶還款率較人工催收提升了約20％。
02 某金融機構內使用場景
描述：
核資業務、失聯查核以及首次觸達話術內容雷同率高，業務人員工作量較大。催收談判涉及到的業務類型比較復雜，需要從大量的催收通話記錄中搜集話術模板進行深度加工。
解決方案：
使用得助智能外呼系統擴充機器人知識庫，增加催收相關語料，實現智能應對客戶的各種回答。
效果：
應用了得助智能外呼機器人的分公司外呼的呼出量最高，催收回款率大幅提升。
03 某保險公司內使用場景
描述：
通過熱點問題統計分析發現提前一個月通知續保較晚，需要進行續保時間的優化；通過用戶掛斷階段的統計發現在開場白時用戶掛斷率高達20%，話務員話術使用不標準，接待態度參差不齊。
解決方案：
使用得助智能外呼機器人，標準話術標準狀態應答，并選擇甜美的聲音以提高接聽率。
效果：
通過機器人續保通知、結案支付回訪情況的自動記錄數據分析，調整最佳續保通知時間，在使用得助智能外呼機器人后可實現日有效呼叫量3500余通，成功回訪比例達72%，月均人力成本節省約80%。
以上僅為得助智能外呼機器人的一小部分使用場景，目前，得助智能外呼機器人的功能已經能夠支撐多行業內眾多企業的對外服務、對內運營，以及經營銷售活動等，為企業帶來人工智能技術的科技賦能。
