场景描述
智能语音客服是一种利用人工智能和语音识别技术来实现自动化交互和问题解决的客户服务系统。在 AI 大模型出现之前，智能客服主要利用自然语言处理和机器学习算法来理解客户的意图，依赖于预设的规则和知识库来进行问题解答。随着 LLM 的发展，越来越多的智能客服接入了大模型的能力，LLM 技术使智能语音客服能够更好地理解对话的上下文，从而实现连贯的对话交流。
TRTC 技术的引入，为智能语音客服带来了实时通信的能力。这意味着智能客服可以更加迅速地响应客户的需求，提供即时的反馈和解决方案。同时，TRTC 还支持多人通话、屏幕共享等功能，进一步提升了客户服务的效率和质量。
场景需求说明
场景分类 | 核心场景 | 场景详情 | 核心需求 |
用户 | 和智能客服对话 | 通过语音、文字、图片等方式和智能客服对话，解决特定问题 | 更自然的对话体验：与智能客服系统的对话更接近人与人之间的自然交流，能够实时对话 个性化服务：通过智能客服可以获得个性化的服务建议和解决方案 |
企业 | 接入智能客服 | 保障客户体验，让智能客服具备独立为用户解决问题的能力 | 客户体验：企业对客服团队的核心考核指标依然是客户满意度、响应速度和接通率。通过LLM+智能客服的方案，可进一步识别客户意图，并生成自然、流畅的回答，帮助智能客服提高对话质量和流畅度 |
AI客服 | 和用户对话 | 及时、准确地回答客户的问题，并能帮助客户解决问题 | 多平台互动，可以多平台接入，支持微信小程序、Android、iOS、Web 等多平台，且能互通，降低多平台独立维护的成本 多语言支持：特别是对于开展国际业务，结合大模型可以很好地对买家和卖家之间的对话语言进行转换，例如买家用英语发文，而卖家用中文回复，但双方看到的都是自己的偏好语言 |
技术方案
核心功能
功能 | AI 智能客服场景应用 |
实时音频互动 | 流式传输技术可以确保语音和视频数据的连续性和稳定性，减少延迟和抖动，提供接近于真人客服通话的高质量体验。用户可以与智能客服系统进行更自然的对话，就像是在和真人客服交谈一样，这种互动体验可以显著提升用户满意度 |
STT | 在智能客服场景中使用 STT，可以提高语音识别和情感识别的准确率，且可以利用历史对话记录和全局语境来提高语音识别的准确性和语义一致性 |
多语言支持 | 智能语音客服在全球范围内使用，需要适应多种语言和跨文化交流。精准的 STT 识别支持多种语言，包括英语、西班牙语、日语、韩语、中文以及23种方言和130种国际语言。 |
LLM | LLM 技术使智能语音客服能够更好地理解对话的上下文，从而实现连贯的对话交流。LLM 可以捕捉对话中的语义和语境信息，识别用户意图，并将上一轮对话的内容与当前对话关联起来 |
智能打断 | 用户可以在任何时候打断 AI 的发言，表达自己的想法和感受。这种互动方式不仅增强了对话的自然性，还能让用户感受到更多的控制权和参与感 |
TTS | 仅提供通道，支持接入第三方 TTS，通过在模型中引入个性化的训练数据或调整模型的参数，可以生成符合特定要求的语音输出。智能语音客服可以根据用户的偏好或特定场景的需求，提供不同的语音风格 |
AI降噪 | 通过先进的 AI 降噪技术，确保对话在嘈杂环境中也能保持清晰，减少因噪声引起的语音中断或模糊，提升用户的沟通体验 |
弱网卡顿优化 | 即使在网络条件不佳的情况下，AI 实时对话也能保持流畅，确保用户在任何环境下都能获得稳定的客服支持 |
多平台互通 | 用户可以在微信小程序、iOS、Android、Web 等多个平台上无缝运行应用，随时随地发起和参与对话，极大提高了智能客服的便捷性和可达性 |
扩展功能
1. 在智能客服应用场景中添加文本、语音、图片的多模态交互
多模态交互能够提供更丰富、更自然的人机交互体验。通过结合文本、图像、音频等多种信息模态，AI 智能客服能够更好地理解用户的意图、情感和需求，从而提供更加个性化和适应性的响应。我们推荐用即时通信 IM 来实现该场景拓展，详情参见 即时通信 IM 产品 介绍。
2. 和通讯中心的互联互通
部分客服场景需要 RTC 和通话线路的平滑切换，从 RTC 线路切换到 SIP 线路，快速搭建集电话、在线交流、音视频通话为一体的客户联络平台。我们已有相应的解决方案，详情请见 云联络中心_TCCC 介绍。
