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科沃斯機器人自動接待服務(wù)模塊正式投入使用

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  經(jīng)過3個月試運行,科沃斯公共服務(wù)機器人旺寶可全自主接待顧客的智能模塊正式投入使用,這項自動接待顧客、自主應(yīng)答的功能是通過添加語音和語義的智能識別及分析模塊來實現(xiàn)的。這一功能可以幫助機器人針對不同場景下的客戶需求,快速靈活地提供機器人全自動接待與人工管理后臺專業(yè)接待兩種不同服務(wù)模式,并且兩種模式可無縫切換、高效耦合,從而使得機器人系統(tǒng)能以更可控的成本、更高的效率為用戶提供更高價值的服務(wù)。
  自動接待服務(wù)模塊推出的現(xiàn)實需求
  科沃斯公共服務(wù)機器人旺寶面向金融、零售、養(yǎng)老等多個行業(yè)市場,應(yīng)用環(huán)境復(fù)雜,需要面對不同場景下千差萬別的需求。過去,這些服務(wù)需求的滿足都較多地依賴人工管理后臺來完成,隨著機器人自動接待服務(wù)模塊的上線,機器人已經(jīng)能夠在沒有人工干涉的情況下完全自主地與人進行語音交互。
  當(dāng)然,專業(yè)的行業(yè)應(yīng)用與無目的閑聊完全不同,即使現(xiàn)在旺寶的全自主接待服務(wù)在理論上可以做到無需人工干涉,但真實的行業(yè)應(yīng)用環(huán)境和專業(yè)且復(fù)雜的服務(wù)需求卻絕不允許機器人完全脫離人工管理后臺。目前在科沃斯旺寶應(yīng)用較多的銀行這一場景下,已經(jīng)完全能做到1名管理員同時管理至少4臺正在接待顧客的機器人。
機器人全自動接待模式
  自動接待服務(wù)實現(xiàn)人機合理“分工”,開啟機器人最佳服務(wù)模式
  科沃斯公共服務(wù)機器人旺寶的自動接待服務(wù)模塊運用了領(lǐng)先的智能技術(shù),機器人先通過語音識別、自然語言理解等技術(shù)識別并理解人的需求,機器人大腦根據(jù)真實場景應(yīng)用模擬新增了專門的行業(yè)語音知識庫,基于對語音庫中數(shù)千個場景話術(shù)的分析比對,最終通過語音合成技術(shù)輸出最佳答案,實現(xiàn)切實可靠的機器人自主應(yīng)答。這項功能的應(yīng)用,將人和機器人的職能進行了有效劃分,面對不同場景下的需求,二者相互配合開啟最佳服務(wù)模式。
  當(dāng)人工管理后臺繁忙或顧客的需求僅為娛樂閑聊時,機器人自動接待服務(wù)模式將會開啟,它會與顧客實現(xiàn)自主聊天式的自動應(yīng)答。當(dāng)然,即使是在自動接待服務(wù)模式下,機器人仍舊沒有忘記自己的“正務(wù)”,它會在幾輪對話后主動給顧客推送與其咨詢業(yè)務(wù)有關(guān)的商品或服務(wù)信息,以達到即時營銷的效果。
  若終端顧客的需求多為業(yè)務(wù)咨詢時,機器人自動接待服務(wù)模式將與人工管理后臺接待模式緊密配合,共同提供服務(wù)——當(dāng)顧客在機器人自動接待模式下由閑聊轉(zhuǎn)變?yōu)樽稍儚?fù)雜業(yè)務(wù)和問題時,系統(tǒng)將立刻跳轉(zhuǎn)至人工管理后臺接待模式,由專業(yè)人工管理人員為用戶提供復(fù)雜咨詢服務(wù)。同時,無論處于哪一種服務(wù)模式,機器人與顧客的對話,都會即時轉(zhuǎn)化成文字顯示在后臺,人工管理后臺可全程監(jiān)測機器人的服務(wù)狀態(tài),確保給顧客帶來完整良好的服務(wù)體驗。
  機器人自動接待服務(wù)模塊的應(yīng)用,極大地降低了人工管理后臺的成本,同時又不會影響用戶體驗,并且,兩者既合理“分工”又能緊密協(xié)作,從而發(fā)揮人機協(xié)同服務(wù)的最大價值。
機器人全自動接待與人工管理后臺配合模式
  機器人的發(fā)展需要人與技術(shù)和諧共存
  機器人產(chǎn)品在當(dāng)前的初階智能階段,還在較多地依賴人,但智能技術(shù)的快速迭代與進步也是不容忽視的,并且在越來越多地進入到機器人一線應(yīng)用領(lǐng)域,總體上,技術(shù)在進,而人在退。但這并不意味著人與技術(shù)是兩個要分割的領(lǐng)域,即使是未來人工智能發(fā)展到高階時期,機器人作為一個為人類提供服務(wù)的產(chǎn)品或系統(tǒng),同樣需要由人來掌控大方向,只是程度由強轉(zhuǎn)弱、投入的人力由多變少而已。
  科沃斯公共服務(wù)機器人正是一邊對智能技術(shù)的發(fā)展積極期待、勇于創(chuàng)新嘗試,一邊又嚴格遵循著商業(yè)市場的進化法則,逐步地引入成熟的智能技術(shù),在提升產(chǎn)品價值前提下,實現(xiàn)用戶體驗和成本控制的雙贏。

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