今天給各位分享電話機器人搭建方案圖的知識，其中也會對電話機器人介紹進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！

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1、減低人力成本：一個電話銷售員從工資、培訓、補貼、獎金一個月做少要4000以上，而一個電銷機器人相當于3-5電話銷售員，這樣算來怎么都是電銷機器人劃算。

2、提高工作效率：電銷機器人可以一天24小時不間斷工作，每天撥打電話量在800-2000通，是人工的3-10倍。

3、不被情緒影響：人工銷售每天撥打電話，被拒絕是常遇到的事，這經常會營銷到電銷人員的工作激情，但是電銷機器人卻不會被影響。

4、精確篩選客戶：電銷機器人通過模擬銷售專家的語氣與客戶進行交流，并通過客戶的語義對產品是否有意向對客戶的信息進行分類。

電銷機器人可以幫助企業進行前期客戶的篩選工作，大大的節約了人工，提高效率，降低成本。適合各行業使用，效果好！

什么是電話機器人?

是營銷電話，一般都是電話機器人打的。

電話機器人就是利用人工智能批量給客戶打電話篩選出意向客戶，解放人力，代替人去做那些重復而又繁雜的事，讓人回歸到人本身當中，去做更多其他的事。但是這里有一個要點，那就是它不是真正的機器人，而且一套系統而己。

這種營銷電話其實就是騷擾電話，可以在手機設置白名單，在白名單中的用戶電話會優先通過，而不在名單內的電話號碼會被屏蔽掉。

發展基礎

數據庫營銷（Data Marketing）就是基于數據，尋找具備需求的客戶集，以此展開商務活動。數據庫的來源有兩種：企業自己積累或從外部購買。它不同于DM。每天塞到郵箱中的廣告非常多，有出售房屋的，日用品的，生命保險的等等，它們被稱為DM（Direct Mail）。

DM的反應非常低，一般在1%左右，絕大部分DM都直接進了垃圾箱。但是如果根據調查到的數據只將DM發給那些有需求，可能成為客戶的人，反應率會大大提高，一般可提高10倍～20倍以上。

聊天機器人，是一種通過自然語言模擬人類，進而與人進行對話的程序。

1950年，圖靈（Alan M. Turing）在 Mind 期刊上發表的文章 Computer Machinery and Intelligence ，這篇文章開篇就提出了“機器能思考嗎？(Can machines think?)”的設問，提出了經典的 圖靈測試（Turing Test） 。通過圖靈測試被認為是人工智能研究的終極目標，圖靈本人也因而被稱為 “人工智能之父” 。

1966年，最早的聊天機器人程序 ELIZA 誕生，由麻省理工（MIT）的約瑟夫·魏澤鮑姆（Joseph Weizenbaum）開發，開發用于臨床模擬羅杰斯心理治療的 BASIC腳本程序 。實現技術僅為對用戶輸入計算機的話語做關鍵詞匹配，并且回復規則是由人工編寫的。

1972年，美國精神病學家肯尼思·科爾比（Kenneth Colby）在斯坦福大學（Standford University）使用 LISP 編寫了模擬偏執型精神分裂癥表現的計算機程序 PARRY 。

1988年，英國程序員羅洛·卡彭特（Rollo Carpenter）創建了聊天機器人 Jabberwacky ，項目目標是“以有趣、娛樂和幽默的方式模擬自然的人機聊天”，這個項目也是通過與人類互動創造人工智能聊天機器人的早期嘗試，但 Jabberwacky 并未被用于執行任何其他功能。技術是使用 上下文模式匹配技術 找到最合適的回復內容。

1988年，加州大學伯克利分校（UC Berkeley）的羅伯特·威林斯基（Robert Wilensky）等人開發了名為UC（UNIX Consultant）的聊天機器人系統。UC聊天機器人目的是幫助用戶學習UNIX操作系統。

1990年，美國科學家兼慈善家休·勒布納（Hugh G. Loebner）設立了人工智能年度比賽------勒布納獎（Loebner Prize）。勒布納獎旨在借助交談測試機器的思考能力，它被看做對圖靈測試的一種時間，其比賽的獎項分為金、銀、銅三等。目前為止，尚無參賽程序達到金獎或銀獎標準。

在勒布納獎的推動下，聊天機器人迎來了研究的高潮，其中較有代表性的聊天機器人系統是1995年12月23日誕生的 ALICE（Artificial Linguistic Internet Computer Entity） 。隨著 ALICE 一同發布的 AIML（Artifical Intelligence Markup Language） 目前在移動端虛擬助手的開發中得到了廣泛的應用。

2001年，SmarterChild在短信和即時通信工具中廣泛流行，使得聊天機器人第一次被應用在了即時通信領域。2006年，IBM開始研發能夠用自然語言回答問題的最強大腦 Watson ，作為一臺基于IBM“深度問答”技術的超級計算機， Watson 能夠采用上百種算法在3秒內找出特定問題的答案。

2010年，蘋果公司推出了人工智能助手 Siri ， Siri 的技術來源于美國國防部高級研究規劃局公布的CALO計劃：一個簡化軍方繁復事務，且具備學習、組織及認知能力的虛擬助理。CALO計劃衍生出來的民用版軟件就是 Siri虛擬個人助理 。

此后，微軟小冰、微軟Cortana（小娜）、阿里小蜜、京東JIMI、網易七魚等各類聊天機器人層出不窮，并且這些聊天機器人逐漸滲透進人們生活的各個領域。

2016年，全國各大公司開始推出可用于聊天機器人系統搭建的開放平臺或開源架構。

2010年至今，標志性的聊天機器人產品如下圖所示。

總結：隨著人工智能相關技術“東風”漸起，自然語言處理研究碩果頗豐，聊天機器人相關技術迅速發展。同時，聊天機器人作為一種新穎的人機交互方式，正在成為移動搜索和服務的入口之一，畢竟搜索引擎的最終形態很可能就是 聊天機器人 。眾多人工智能領域的探索者和開發者都想緊緊抓住并搶占聊天機器人這一新的交互入口。

下面從幾個維度對齊進行分類介紹。

在線客服聊天機器人系統 的主要功能是自動回復用戶提出的與產品或服務相關的問題，以降低企業客服運營成本、提升用戶體驗。代表性的商用在線客服聊天機器人系統有小i機器人、京東JIMI客服機器人、阿里小蜜等。以京東JIMI客服機器人為例，用戶可以通過與JIMI聊天了解商品的具體信息、了解平臺的活動信息、反饋購物中存在的問題等。另外，JIMI具有一定的 拒識能力 ，因此可以知道用戶的哪些問題時自己無法回答的，且可以及時將用戶轉向人工客服。阿里巴巴集團在2015年7月24日發布了一款人工智能購物助理虛擬機器人，取名為“阿里小蜜”，阿里小蜜基于客戶需求所在的垂直領域（服務、導購、助手等），通過“智能+人工”的方式提供良好的客戶體驗。

娛樂場景下聊天機器人系統 的主要功能是同用戶進行不限定主題的對話（閑聊），從而起到陪伴、慰藉等作用。其應用場景集中在社交媒體、兒童陪伴及娛樂、游戲陪練等領域。有代表作的系統如微軟的“小冰”、微信的“小微”、北京龍泉寺的“賢二機器僧”的等。

教育場景下的聊天機器人系統 可以根據教育內容的不同進一步劃分。這類聊天機器人的應用場景為具備人機交互功能的學習、培訓類產品，以及兒童智能玩具等。

個人助理類 應用可以通過語音或文字與用戶進行交互，實現用戶個人事務的查詢及代辦，如天氣查詢、短信手法、定位及路線推薦、鬧鐘及日程提醒、訂餐等，從而讓用戶可以更便捷地處理日常事務。

智能問答類 聊天機器人系統可以回答用戶以自然語言形式提出的事實型問題及其他需要計算和邏輯推理的復雜問題，以滿足用戶的信息需求并起到輔助用戶決策的目的。不僅要考慮如 What、Who、Which、Where、When 等事實型問答，也要考慮如 How、Why 等非事實型問答，因此智能回答的聊天機器人通常作為聊天機器人的一個服務模塊。

從實現的角度來看，聊天機器人可以分為 檢索式 和 生成式 。檢索式聊天機器人的回答是提前定義的，在聊天時機器人使用規則引擎、模式匹配或者機器學習訓練好的分類器從知識庫中挑選一個最佳的回復展示給用戶。生成式聊天機器人不依賴于提前定義的回答，但是在訓練機器人的過程中，需要大量的語料，語料包含上下文聊天信息和回復。

盡管目前在具體生產環境中，提供聊天服務的一般都是基于檢索的聊天機器人系統，但是基于深度學習Seq2Seq模型的出現可能使基于生成的聊天機器人系統成為主流。

基于功能的聊天機器人可以分為問答系統、面向任務的對話系統、閑聊系統和主動推薦系統4種。

目前，對問答系統和主動推薦系統的評價指標較為客觀，評價方式也相對成熟。而面向任務的對話系統和餡料系統，在給定相同輸入的情況下，系統回復形式可以多種多樣，對于用戶的同一輸入，通常有多種合理且數目不固定的回復，這使得很難通過一種客觀的機制對其進行評價，所以在評價時需要加入人的主觀判斷作為評價的依據之一。

通常，一個完整的聊天機器人系統框架如圖，其主要包含自動語音識別、自然語言理解、對話管理、自然語言生成、語音合成5個主要的功能模塊。需要指出的是，并不是所有的聊天機器人系統都需要語音技術。

例如，以文字方式實現人機交互的聊天機器人系統，就不需要自動語音識別模塊和語音合成模塊。

Amazon Lex是一種可以在任何程序中使用語音和文本構建對話界面的服務。Amazon Lex提供可擴展、安全且易于使用的端到端(end2end)解決方案，以構建、發布和監控開發人員發布的機器人。下圖展示了聊天機器人如何通過對話的方式協助用戶完成訂花的需求。

另一個典型的聊天機器人框架是Facebook的Wit.ai。Wit.ai積累了大量高質量的對話數據，有效促進了聊天機器人系統的發展，并通過將人工智能和人類智能結合，進一步提升了聊天機器人的智能水平。

聊天機器人的4種分類，包括 問答系統、面向任務的對話系統、閑聊系統和主動推薦系統。

Siri被定位為面向任務的對話系統，為用戶提供打電話、訂餐、訂票、放音樂等服務。Siri對接了很多服務，且設置了 “兜底” 操作，當Siri無法理解用戶的輸入時就命令搜索引擎返回相關的服務。Siri的出現引領了移動終端個人事務助理的商業化發展潮流。

下圖是Siri的技術框架：

2011年2月，IBM耗資3000萬美元研發的IBM Watson登上了美國著名智力問答競賽節目《危險邊緣》(Jeopardy)，面對節目中充滿雙管意思的英文問題，IBM Watson能做出分析并在龐大的自然語言知識庫中尋找線索，將這些線索組合成答案。最終，IBM Watson壓倒性地優勢擊敗了節目中最聰明的人腦，同時創下了這個知識競賽系列節目27年歷史上的最高分。IBM Watson作為IBM公司研發的問答系統，集成了自然語言處理、信息檢索、知識表示、自動推理、機器學習等多項技術的應用，形成了假設認知和大規模的證據搜集、分析、評價的深度問答技術。IBM Watson可以分析自然語言形式的數據，通過大規模學習和推理，為用戶提供個性化服務。

2012年7月9日，谷歌發布了智能個人助理Google Now。Google Now通過自然語言交互方式為用戶提供頁面搜索、自動指令等功能。Allo是谷歌在前述工作的基礎上發布的語音助手。Allo具備隨時間推移學習用戶行為的能力。

2014年4月2號

主動推薦系統采用的是一種實現個性化信息推送的技術方式。主動推薦系統并不需要用戶提供明確的需求，而是通過分析用戶的歷史行為數據建立用戶畫像，從而基于用戶畫像主動向用戶推薦系統認為能夠滿足用戶興趣和需求的信息。在電商購物（如阿里巴巴、亞馬遜）、社交網絡（如Facebook、微博）、新聞資訊（如今日頭條）、音樂電影（如網易云音樂、豆瓣）等領域均有廣泛而成功的應用。主動推薦系統本質上是一項幫助人們解決信息過載(information overload)問題的工具。所謂信息過載，是指用戶真正需求、真正感興趣的東西被淹沒在其同類物品的海洋里。 主動的交互方式能夠顯著提升用戶體驗，且機器人主動交互的方式更接近真實的人與人之間的對話方式，使得對話更自然。

一種主動推薦的方式，是基于 知識圖譜（Knowledge Graph） 的主動推薦系統。例如，在建立音樂領域的主動推薦系統時，可以先建立音樂領域知識圖譜和用戶知識圖譜，然后在進行用戶信息搜索的過程中建立起用戶的音樂喜好畫像，從而更精準地對用戶進行音樂推送。

從圖中可看出，在用戶點播歌曲的過程中，主動推薦系統可以結合音樂知識圖譜、用戶個人知識圖譜，以及用戶的歷史對話數據，綜合給出最優的音樂推薦。

主動推薦系統與問答系統、面向任務的對話系統和閑聊系統被認為是聊天機器人產品的4種主要分類。

簡單來講電話機器人搭建方案圖，就是由智能機器人來代替人工進行電話銷售、客服。對比人工，有著巨大優勢。省時、省力、省心、省地、省錢。

近年來，隨著移動互聯網、大數據、云計算、傳感器等技術電話機器人搭建方案圖的加速突破和廣泛應用，人工智能的發展也進入電話機器人搭建方案圖了一個嶄新的階段。而智能語音技術作為人工智能產業鏈上的關鍵一環，AI應用最成熟的技術之一，在營銷客服、智能家居、智能車載、智能穿戴等領域都有著迅猛發展，智能電話機器人就是其中一種應用。目前市面上不錯的產品有靈聲、百業、悟空等。

具體步驟如下：

1、對語音信號進行處理和分析，將環境雜音、一些冗余無用的信息除去。

2、將處理后的信息通過語音識別技術，從中提取關鍵詞。在提取到影響語音識別的關鍵信息和表達語言含義的特征信息后，智能電話機器人會在話術庫中搜集與之匹配的回答。匹配成功后，后臺會按照不同的語法，依照先后次序識別字詞，隨后系統會圍繞特征信息，用最小的單元再次識別字詞。

3、在字詞識別工作完成之后，智能算法會利用事先設定好的語法邏輯進行語義分析，這樣就能夠聽懂客戶的意思了。

4、結合關鍵信息劃分回答話術的段落，取出從話術庫中調取的字詞并按照語法排列成句子，最后還會分析上下文的關聯，對適當的部位進行修正，就可以實現與客戶溝通了。

這個步驟看起來十分的麻煩，但實際上，在智能電話機器人工作的過程中，整個流程不過數秒就可以完成，沒有絲毫延遲，和真人進行交流一樣自然通順。

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