AI能给呼叫中心带来什么？（中）

继前篇

飞向天空

天高任鸟飞，AI也需要找到自己的天空。专注机器人对话的爱因互动，将AI的落地场景率先瞄准在银行金融领域，因为不涉及实体交互，金融是一个由数据往来构成的行业，银行业的数据化和信息化发展程度相对领先，数据资源多，具备AI落地的基础。

在联络中心领域，AI作用更加突出，成为提取分析语音数据的必不可少工具。程锋认为，AI主要有两个场景，呼入场景和呼出场景。在呼入层面，通过AI来优化运营管理，持续提升企业对外服务能力。

主要的场景应有有：智能IVR、智能知识库

智能IVR：相信我们都有过给企业客户热线打电话打经历，你打电话咨询某公司客服，首先听到的是一段标准的语音，接着就是语种选择，接着业务选择，再接着业务细分选择，最后可能听了老半天得到的就是一段官方的对话。自己的问题还是没有得到解决。倒不如直接选择人工，解决的快。这个时候我们的智能IVR能通过语音识别和自然语言处理，快速并且高效的理解你的需求，并通过该公司业务系统的智能知识库，进行关键词检索，锁定该业务的答案，并通过TTS、系统录音或者最原始的短信将当前业务的答案发送或者触达给你。

在呼出场景下，实现智能营销，通过转写分析语音数据，充分挖掘潜藏的客户需求。包括营销过程中的话术推荐，这些都是建立在智能质检和智能知识库的基础之上的。天润融通的人工智能系统同时更注重无效客户识别，通过识别无意向的客户，降低骚扰标记的同时，提高座席产出效率。

未来AI还会在哪些行业有所突破。人工智能落地首先是在语音层面，因为语音离人最近也最直接，大家都喜欢用语音去做一些更有效率的事情。除了语音层面，AI还可以在图像识别技术，或在替代人工基础重复的工作场景下发挥作用。

AI已经可以察“颜”观色，但要想听懂“弦外之音”，仍然任重道远。同一图像，人和计算机的理解层面是一致的。同一张图片，同一个像素，人类和机器的理解不存在跨越。通过强大的算力图片表达的意思剥离出来不难。但对于声音语言，尤其是语境语义的理解，计算机的处理方式和人类的处理方式是完全不一样的。在AI领域流传着一句论断：自然语言处理是人工智能皇冠上的一颗明珠。等到AI能够真正理解人类语言，并正确处理各种问题，这时的人工智能才拥有真正的智能、真正的意识。