## 一、背景与需求场景中小企业在电销、客服回访等场景中,常面临以下痛点:- **人工外呼效率低**:手动拨号耗时,客户筛选成本高 - **系统开发门槛高**:自建外呼系统需对接运营商、处理合规问题 - **数据孤岛**:外呼记录与业务系统(如CRM)分离 企鱼外呼API提供了完整的通话管理能力,开发者可通过快速集成实现:✅ **一键外呼** ✅ **通话录音** ✅ **状态回调** ✅ **AI 机器人对接**---## 二、企鱼外呼API核心能力解析### 1. 外呼任务发起```python# 示例:通过API发起单次外呼(Python)import requestsurl = "https://api.iyu.cn/openapi/v1/call/makecall"headers 录音文件下载通过`/record/download`接口获取录音,建议:- 存储至OSS(如阿里云OSS)并生成临时访问链接 - 关联通话记录供质检分析 ---## 三、智能外呼系统搭建实战###
三、自动外呼技术的定义:自动外呼技术的定义:自动外呼技术是一种基于计算机的通信系统,可以自动拨打并处理大量的电话呼叫。 通过预设的参数和规则,自动外呼系统能够自动识别目标客户,进行批量拨号,并提供相关信息和服务。四、自动外呼技术优势:自动外呼技术的优势:自动外呼技术带来了许多优势,使其成为客户服务的理想选择。 此外,自动外呼技术还可以应用于预约提醒、公共服务通知等场景。六、最大化自动外呼技术的效益:最大化自动外呼技术的效益:为了最大化自动外呼技术的效益,以下是一些最佳实践值得注意。 其次,合理设置拨打规则和优先级,根据客户的价值和需求进行智能调度。此外,及时收集和分析呼叫数据,以优化呼叫策略和提升客户体验。 mod_cti基于FreeSWITCH)-使用指南 | 顶顶通 - 呼叫中心二次开发接口,smartivr,mod_vad,FreeSWITCH,语音识别,呼叫中心中间件,电话机器人,空号检测,智能外呼
这里我们第一个阶段做的是售前行为预测,包括一些挖掘,评分了之后就会告诉客户,高价值的这些人可以拿去做直接的外呼,一对一的外呼,这个成功率非常高。我们其他的高价值转换只占10%,最多占20%。 [st0lol3asi.png] 我们刚才提到售前,怎么去挖潜在的人群,潜在高价的人群,形成人工外呼流程的功能。 但是对于我们对他的意向评估不是太完善,对这样一些人可以走短信营销,在这里我们还可以从短信营销链路里面把他意向拆分出来是强意向还是中意向,在对短信营销做二次过滤意向的人群做一个外呼,经过外呼,在座可能有很多做这方面的东西同学 [jdpw9l6rhu.png] 这里面是我们当前外呼这一块的服务框架,我们能力是偏向于在后端链路逻辑处理,像FS软交换服务器,我们当前也是在建设中,更多会希望外部的合作伙伴建立一些合作的机制,我们更希望借助与智能设备做整体大数据方面的解决方案 附件如下: 9.15 谭安林 大数据在智能外呼系统的应用.pdf
相信大家可能接到过一些电话,听上去不象是真人打过来的,比如:通知“您的信用卡到期了”,或者“您订的飞机航班取消了,请尽快改签或取消行程”,这种就是所谓的“自动外呼”系统,技术上讲,可以通过 esl inbound 模式实现(注:对esl不熟悉的朋友,戳这里) 大概思路: 先把一些要外呼的任务计划,落地存储(比如:在某个时间点,应该去拨打哪些号码,放哪些语音) 搞个job去轮询,把这些任务定时取出来 (注:1-2这二个步骤 也可以用延迟队列来处理,或者db+延迟mq结合实现,远期任务存db,近期任务用job捞出来,扔到延迟MQ中) inblound模式连接到FS上,然后发命令给FreeSwitch 方法1:调用lua脚本,实现外呼 setAutoHangup(false); session:execute("bridge","user/1001"); 这只是1个示例,调用这个脚本会先拨打1000分机号,等它接起来后,会再让1000呼分机
在人工智能(AI)技术迅猛发展的今天,AI外呼系统已成为呼叫中心领域的新宠。本文将剖析AI外呼产品的基本架构,帮助读者理解其背后的技术逻辑和应用价值。 这些技术使得AI外呼系统能够准确识别用户的语音信息,并以自然流畅的方式进行回应。随着NLP技术的不断进步,AI外呼系统已经能够支持实时打断、变量呼叫和多轮对话等高级功能。2. 智能引擎智能引擎是AI外呼系统的核心组件,负责处理和理解用户的意图。 外呼管理外呼管理能力涉及到呼叫任务的配置和管理,包括呼叫策略的制定、任务的调度以及黑名单管理等。通过智能路由和调度,AI外呼系统能够确保每个呼叫都能够得到及时和有效的处理。3. 结语AI外呼系统的基本架构涵盖了支撑能力层、基础服务层和业务层,通过各层的协同工作,实现了高效、智能的外呼服务。
其中,云蝠智能外呼系统凭借其先进的技术和强大的功能,在市场上备受关注。本文将深入探讨什么是外呼系统以及云蝠智能外呼系统的工作原理。 二、云蝠智能外呼系统的工作原理(一)数据准备与导入数据收集:云蝠智能外呼系统支持从多种数据源收集数据,如企业的客户关系管理系统(CRM)、数据库、电子表格等。 云蝠智能外呼系统采用先进的拨号算法,能够快速、准确地拨打大量电话,同时还能自动过滤掉空号、停机号等无效号码,提高外呼效率。线路连接:云蝠智能外呼系统通过与电信运营商的线路接口,实现与电话网络的连接。 智能应答:基于语音识别和自然语言处理的结果,云蝠智能外呼系统生成智能应答。 云蝠智能外呼系统通过数据准备与导入、呼叫发起与控制、语音交互、数据记录与分析以及系统管理与维护等多个环节的协同工作,实现了高效、智能的外呼功能。
一、智能外呼架构简介智能外呼在国内已发展多年,整体的技术早已非常成熟。那么一个简单的智能外呼系统应该包含哪些东西呢?运营商:运营商的线路资源是外呼系统的基础,国内就是移动、联通、电信,也有一些集成商。 外呼SAAS平台:用来串起来整个通话流程,这部分的实现相对来说最容易,国内各厂商基本都是自研AI能力:语音识别、语音合成、以及智能对话平台能力,关乎到智能外呼系统核心的体验、是否智能、拟人化等智能外呼简单流程上面介绍了智能外呼系统的大概组成 下面是一个简单的疫情调研外呼电话例子。示例中,存在两轮对话,方框内容为机器人语音播报,两次回答“是否本人”、“是否阳性”是客户回答,走语音识别后进行判定。 在智能外呼系统中,对接语音识别和语音合成的部分,通常来说有两种方式:外呼SAAS平台直接调用语音识别、语音合成这种方式一般用完整的客户音频流去做语音识别(以便支持播报中打断、播报中关键词逻辑、播报中打断 无MRCP-Server流程该方案的开发成本较高,通话流程的控制逻辑很大一部分在“外呼SAAS平台”内,且要对接语音识别、语音合成、智能对话平台等部分外呼通话接通的时候,客户的音频流就持续推到外呼SAAS
随着人工智能技术的快速发展,AI外呼系统凭借其技术创新和成本优势,正在重塑这一行业。对于企业而言,理解AI外呼的技术逻辑与商业价值,不仅能提升技术视野,更能为构建高效、智能的解决方案提供新思路。 而AI外呼系统通过算法并行处理能力,可实现24/7不间断运行,单日处理量高达800-1000通,效率提升4倍以上。 二、成本重构:从线性增长到边际趋零人力成本是传统呼叫中心的核心支出(约占60%-70%),而AI外呼的边际成本极低。 AI外呼不仅是技术落地的场景,更是企业参与行业变革的契机:垂直领域定制:针对金融、电商等行业训练领域专属模型。 AI外呼的崛起印证了技术如何将高成本、低效率的传统模式转变为智能化、规模化的服务网络。随着NLP、大模型等技术的持续突破,AI外呼将不再局限于“替代人力”,而是成为企业数字化转型的核心引擎。
在数字化转型的浪潮中,电销外呼系统正经历着从传统呼叫工具向智能业务中枢的蜕变。作为企业获客转化的核心引擎,新一代外呼系统通过技术创新正在重塑销售效率的天花板。 本文将从技术实现角度,剖析现代智能外呼系统的8大核心功能模块。 语音转文本(基于DeepSpeech2模型)情感识别(LSTM+Attention模型)关键词触发(Trie树快速匹配)多维度数据看板预测式业绩建模使用Prophet时间序列预测基于历史数据预测团队产能三、智能路由与合规管理多线路智能调度运营商线路健康检查 对象存储)四、深度CRM集成方案OpenAPI设计规范RESTful接口标准化Webhook事件订阅机制加密传输(JWT+SSL双向认证)客户画像构建特征工程处理流程:技术选型建议演进趋势展望大模型赋能的智能话术推荐联邦学习驱动的隐私保护 开发者需要关注的核心不仅是功能实现,更要深入业务场景,在合规性、扩展性和智能化之间找到最佳平衡点。对于企业客户而言,选择外呼系统时建议重点关注系统的开放API能力、数据分析深度以及合规管控体系。
随着AI技术的快速发展,AI外呼智能体已成为企业降本增效、优化客户体验的重要工具。然而,面对市场上琳琅满目的解决方案,如何选择适合企业需求的AI外呼智能体? 一、明确业务需求:从场景出发定义核心目标选择AI外呼智能体的第一步是锚定业务场景,避免盲目追求“大而全”的功能堆砌。 数据驱动能力实时数据分析:提供外呼效果、客户画像等多维度报表。机器学习优化:系统能否基于历史数据迭代模型,持续提升外呼策略精准度?三、安全合规与成本效益的平衡术1. 结语选择AI外呼智能体并非简单的技术采购,而是一场业务与技术的深度对齐。企业需以场景为锚点,平衡技术能力、成本投入与长期价值,同时关注供应商的生态整合与持续服务能力。 随着AI代理(Agent)技术的成熟,未来的外呼系统将不再是“单向输出工具”,而是具备自主决策与进化能力的“智能伙伴”。如何在这场变革中抢占先机?答案或许就藏在企业当下的每一次理性选择中。
3.国内AI呼叫产品:云蝠智能在国内,云蝠智能凭借其强大的技术实力和创新理念,成为AI呼叫领域的佼佼者。云蝠智能的产品基于Prompt+RAG+智能体编排技术构建,能够实现真正的端到端实时呼叫。 技术特点:大模型驱动的呼叫智能体:云蝠智能的呼叫智能体完全基于大模型技术,通过Prompt技术实现灵活的对话生成,结合RAG(Retrieval-Augmented Generation)技术,能够实时检索和生成精准的对话内容 智能纠错与优化:云蝠智能的呼叫系统具备智能纠错和翻译功能,能够有效提升对话质量。其语音识别技术通过降噪模型和流媒体识别技术,确保在复杂环境下的高准确率。 应用场景:销售与营销:在房地产、教育、电商等行业,云蝠智能通过AI外呼实现批量触达潜在客户,筛选意向客户并提升转化率。客户服务:用于客户满意度回访和售后服务,帮助企业优化客户体验。 智能客服与接待:提供智能客服功能,支持即时转人工,减少客户等待时间。多模态交互:结合数字人技术,提供更生动的客户服务体验。
随着AI技术的快速发展,AI外呼产品逐渐成为企业客户沟通与业务拓展的利器。然而,面对市场上琳琅满目的解决方案,如何选择一款真正适合自身业务的AI外呼产品? 一、技术核心:从算法到落地的关键AI外呼产品的核心能力取决于其底层技术架构,尤其是自然语言处理(NLP)与大模型技术的应用水平。 • 关注厂商的技术迭代方向(如是否专注智能体呼叫、数字人交互等),确保技术路线与业务需求匹配。二、成本效益:如何平衡预算与需求?AI外呼的成本通常包含坐席费、服务费、话费三部分。 技术落地示例:某教育机构将AI外呼系统与自有CRM打通,外呼后自动生成客户画像,人工跟进效率提升50%。 未来,随着多模态交互与边缘计算的发展,AI外呼的智能化边界将进一步扩展,企业需保持技术敏感度,持续优化选型策略。
智能外呼作为高效触达客户的手段,也在积极适应企业在现阶段的营销诉求,不断调整产品方案形态。 火山引擎智能外呼基于行业领先的自研语音对话技术与丰富的细分场景运营经验,通过火山语音AI技术打造的真实互动语音外呼机器人,可以精准识别对话意图,构建自然流畅的语音服务体验,全面助力企业智能化营销,创造优势业务价值 在火山引擎智能外呼中,企业可根据用户的基础属性和偏好完成精细化分层,区分不同类型用户,精准触达外呼特征人群。 火山引擎智能外呼团队表示。 目前,火山引擎智能外呼正面向企业市场推出诸多福利活动,进入火山引擎官网【最新活动-新用户特惠-更多产品】的【人工智能版块-智能外呼】,即可了解更多信息。 点「在看」的人都变好看了哦!
以下是对 AI 外呼系统技术优势的深度剖析:智能交互技术 先进的自然语言处理技术 :云蝠智能 AI 外呼系统采用了基于 “神鹤 3B” 意图理解模型的自然语言处理技术,能够实时解析客户对话中的情绪、兴趣点及潜在需求 高效外呼技术 多通道并发处理与智能路由 :云蝠智能 AI 外呼系统支持同时发起数百至上千路外呼任务,单日可完成数万次客户触达,效率远超人工外呼的数百倍。 同时,结合企业 CRM 数据与外部数据源,预测客户意向度并动态调整外呼策略,帮助企业从海量线索中精准锁定高价值客户,提高销售转化率。 隐私安全保障体系 :云蝠智能 AI 外呼系统严格遵循国家通信管理法规,内置防骚扰机制,自动识别和过滤敏感号码。通话全程加密存储,确保数据安全。 我们一起期待外呼行业越来越好。
外呼系统靠不靠谱?我的答案是:它确实靠谱,但前提是你用对了地方、用对了方式。外呼系统本质上是一个工具,它的价值取决于你怎么用它、用在哪。 技术层面:外呼系统是把双刃剑从技术上看,外呼系统已经非常成熟了,尤其是在语音识别、自然语言处理和数据分析这些领域。 这种情况下,外呼系统不仅没能拉近企业与客户的距离,反而可能让客户疏远你。所以,外呼系统的伦理问题其实是个平衡点:企业既要利用技术提高效率,又不能忽视客户的情感需求。这个平衡不好拿捏,但却是必须面对的。 社会接受度:场景决定成败外呼系统的社会接受度,其实和它被用在什么场景有很大关系。比如,在疫情期间,很多地方用外呼系统进行健康排查,单日完成数万次电话任务。这种大规模、高效率的应用,确实展现了它的价值。 所以,外呼系统的社会接受度,更多取决于它被用在哪,以及企业能不能用得“得体”。 选择和使用的智慧外呼系统靠不靠谱,最终还是看你怎么选、怎么用。如果你是企业主,我的建议是:1.
梁先生将在现场做【腾讯企点智能云客服,企业的待客之道】的演讲,与大家分享腾讯企点基于腾讯的大数据和社交平台优势,如何助力企业实现全渠道的客服沟通、高效进行精细化客户管理同时降低运营成本提升销售转化。
在智能通信技术快速发展的今天,AI外呼系统已成为企业触达用户、提升服务效率的核心工具。然而,构建一个高可用、高转化的AI外呼系统需要从底层架构到算法设计的全链路优化。 本文将从开发者视角,结合技术实现细节,解析如何系统性提升AI外呼效能。一、通信线路的动态调度与优化技术挑战:传统线路采购仅关注带宽和成本,但AI外呼需应对突发流量、区域运营商差异等问题。 结语AI外呼系统的技术纵深远超传统呼叫中心,开发者需在通信协议、NLP算法、资源调度等多个领域深度融合创新。 随着大模型与强化学习技术的成熟,未来的AI外呼将逐步进化为具备自主决策能力的“智能通信体”,而技术落地的核心,在于持续构建数据闭环与工程化能力。
记得拿到这个需求的时候,还是两年前。当时ai还没有现在这么强大,很多资料查起来都不全,而且稀奇古怪。 后面基本都是自己翻安卓文档,一点一点的实现的,😂。
作者简介 本文作者为携程基础业务研发部呼叫中心团队,其在传统呼叫中心基础上,结合软交换、智能分配、自动语音语义处理等技术,为携程用户提供人性化、人机互动、便捷的电话语音服务。 图1、预测式外呼工作流 原理简介 预测式外呼平台是一款根据业务定制的外呼任务自动执行呼叫的系统。它的执行特点是需要预先定义好外呼的策略和外呼号码列表。 图二、预测式外呼算法影响参数 预测算法: 外呼量=(当前空闲坐席数-正在外呼数*外呼成功率-当前排队个数*用户不放弃比例+N秒后员工挂断空闲个数+当前后处理数*配置系数) / (外呼成功率*用户不放弃比例 实际过程中仅有一台SoftPBX处理外呼,而单台SoftPBX能够承载的外呼通话量有限,外呼系统能够承载的业务外呼数量也因此受限。 截至目前: 酒店预测式外呼已经覆盖200+座席; 外呼成功率较传统的人工外呼提升了约7%; 单座席日均外呼能力由100多通提高了20%以上。 ?
一方面,10 亿参数足以让模型学习到丰富的语言模式和语义理解能力,在文本生成、智能客服、外呼系统等应用中表现出色;另一方面,相比千亿级参数模型,其训练所需的算力和数据量大幅减少,使得成本可控。 AI 外呼系统的出现为这一难题提供了解决方案,而 10 亿参数大模型的加持更是让外呼效率和成本控制达到了新的高度。 基于大模型的 AI 外呼系统能够实现自动化拨号、语音识别、语义理解和智能回复,极大地提高了外呼效率。 此外,云蝠智能也在算力普惠浪潮中积极作为,其凭借自主研发的 10 亿参数大模型技术,深度优化外呼系统。 云蝠智能通过灵活的 SaaS 模式,让中小企业按需付费获取外呼服务,进一步降低了企业使用大模型外呼系统的门槛。