【应用案例】智能语音机器人
kameilonglz 发布于2021-05 浏览:681 回复:0
0
收藏

一 背景介绍:

      金融领域外呼是高度标准化的客服提醒业务,智能外呼机器人能够代替人进行大规模的批量外呼催收,智能外呼主要涉及语音合成、语义识别、人机对话等技术,如今已经可以达到从音色、情感、语 速等方面完全判断不出是个机器人了,并且话术合规标准,也能准确识别客户的意思。虽然机器永远是不可能替代人的,但可以节省30%左右的人力。

二 适用场景(语音类):

      场景1:M0提醒 / M1催收     

      能够实现定时客户还款提醒、逾期客户智能化催收、分析客户还款意愿,有效进行多次跟进。

      场景2:客服 / 机器人助理 

      通过对特定服务场景定制,可替代常规客服场景:客户接待、产品咨询、问题解答等;提升客服质量,降低运营成本,提高运营管理水平。

三 项目范围说明:

      结合百度智能对话引擎,引入催收策略、施压点、知识库、跟进策略等催收理念,让机器人具备自主的催收决策并提高电话催收效率。

四 方案详述:

  • 开场/结尾
      1、 喂、您好
      2、您好,在吗
      3、不好意思、我没听清
      4、我这边信号不好
      5、很抱歉,让您久等了
      6、您能重说一遍吗
      7、感谢您的耐心等待
      8、祝您生活愉快,再见
           ……
  • 产品问答
      1、 您在xxx的借款 
      2、您的欠款于x日到期
      3、您的欠款金额x元
      4、您可以通过支付宝/微信等渠道进行还款
      5、您可以登录我们APP查询具体的欠款利息
            ……
  • 制定技能
      1、 您的借款已经逾期
      2、您逾期已经x天了
      3、再不还款可能影响您的征信
      4、您可以让您的家人先代您偿还
      5、如果您再不还款,我们将启动法律程序
            ……
  • 特殊情况(制定兜底话术)
      1、内容无法识别
      2、没有匹配话术
      3、客户沉默
      4、声音太小
      5、噪音较大
      6、重复同一个问题
      7、骂脏话
            ……
  • 话术场景制定

五 预期效果

  1. 对拨打情况做精准分析,完成对重要数据或关键词的提取;
  2. 完成对客户拨打情况的自动标签;
  3. 对通话结果做数据细项的分析,包括接通率,有意愿率,还款率,客户满意率等;
收藏
点赞
0
个赞
TOP
切换版块