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捷通華聲靈云智能外呼機器人重塑外呼業(yè)務(wù)模式

--貸款催收、房產(chǎn)售賣、人員招聘

2018-02-05 09:10:15   作者:   來源:CTI論壇   評論:0  點擊:


  自捷通華聲2016年推出國內(nèi)首款智能外呼機器人以來,智能外呼機器人憑借外呼效率高、成本低等優(yōu)點,已在金融催收、電話營銷等領(lǐng)域掀起一股熱潮。
捷通華聲靈云智能外呼機器人重塑外呼業(yè)務(wù)模式
  捷通華聲靈云智能外呼機器人,已成功應(yīng)用于銀行信用卡逾期賬單催收、互金小額貸款催繳、房地產(chǎn)售賣、人員招聘、基金理財產(chǎn)品售后回訪、問卷調(diào)查等領(lǐng)域,實現(xiàn)外呼業(yè)務(wù)的智能化、標準化、流程化,有效助力企業(yè)提升了業(yè)務(wù)處置能力、運營管理效率和客戶體驗。
  為什么是智能外呼機器人?
  隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,金融、房地產(chǎn)等領(lǐng)域企業(yè)的用戶量快速增加,給企業(yè)帶來了巨大的業(yè)務(wù)量。
  尤其消費金融領(lǐng)域,覆蓋人群廣泛,大量的網(wǎng)貸公司放的小額貸款,逾期率、壞賬率約在2%左右,這給企業(yè)帶來了大量的催收工作。
  單純用人工電話催收,如果每天有一萬件逾期貸款,每個人工坐席每天處理客戶量在300件左右,全部處理完則需300名人工坐席。
  這給企業(yè)帶來了巨大的人力成本,如果引進智能外呼機器人的話,一個機器人每天能夠處理6000件逾期貸款,是人工的二十倍。
  同樣,在房地產(chǎn)、保險等電銷領(lǐng)域,智能外呼機器人可以快速篩選出意向客戶,隨后人工進行精準營銷。
  智能外呼機器人如何勝任外呼工作?
  從技術(shù)層面來說,靈云智能外呼機器人通過應(yīng)用語音識別、語義理解技術(shù),能準確聽懂并理解用戶意圖,然后應(yīng)用語音合成或播放錄音的形式,完成與客戶的語音交互過程。
  其中,語義理解是保證交互效果的核心。靈云語義理解技術(shù)支持上下文關(guān)聯(lián)、智能反問等功能,滿足外呼場景常見的復(fù)雜多輪對話要求。
靈云智能外呼機器人催收場景演示
  從產(chǎn)品層面來講,靈云智能外呼機器人提供靈活的外呼流程和策略配置。例如,在貸款催收場景,可以通過配置外呼邏輯樹,依次進行借款人欠款催收,父母、親戚、朋友欠款轉(zhuǎn)告等工作。
  智能外呼機器人通話全程錄音并記錄數(shù)據(jù),口徑統(tǒng)一,讓外呼業(yè)務(wù)更加標準化和流程化。同時,外呼機器人可批量快速完成海量電話的外呼工作,是人工無法企及的。
  不止是外呼,是業(yè)務(wù)模式升級
  靈云智能外呼機器人可以在使用中,應(yīng)用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行自學(xué)習(xí),越用越聰明,外呼效果在不久的將來可以達到甚至超過人工水平。
  除了完成外呼任務(wù),靈云智能外呼機器人可以將所有外呼通話轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的外呼大數(shù)據(jù)。企業(yè)管理者可以利用這些數(shù)據(jù),構(gòu)建多維度的業(yè)務(wù)研究模型,對外呼策略及企業(yè)業(yè)務(wù)進行優(yōu)化升級。
捷通華聲靈云智能外呼機器人重塑外呼業(yè)務(wù)模式
  通過應(yīng)用靈云智能外呼機器人,很多企業(yè)重新構(gòu)建了其外呼業(yè)務(wù)模式。例如,在某網(wǎng)貸企業(yè),用靈云智能外呼機器人催收貸款人信譽較好、愈期率較低的貸款,讓經(jīng)驗豐富的催收工作人員向催收專家轉(zhuǎn)型,專注處理疑難復(fù)雜的逾期貸款,提高整體催收效能。
  在某知名房地產(chǎn)公司,用靈云智能外呼機器人向數(shù)據(jù)庫中的購房者推薦樓盤,并邀請有意向的客戶到門店看房,客戶到了門店再由房產(chǎn)經(jīng)紀人接待看房,形成“智能外呼機器人泛篩選+房產(chǎn)經(jīng)紀人精準接待”的新型房產(chǎn)售賣模式。
  同樣,在呼叫中心/客服中心領(lǐng)域,捷通華聲已用人工智能重塑了服務(wù)模式:智能客服解答85%的常見問題,回答不了的靈活轉(zhuǎn)接人工;智能語音分析100%坐席全覆蓋,進行泛質(zhì)檢,質(zhì)檢得分低的工單再轉(zhuǎn)給人工精質(zhì)檢。
  在金融、房地產(chǎn)、招聘、交通、快遞、教育、調(diào)研等眾多領(lǐng)域,捷通華聲正在構(gòu)建“AI+人工”,人機協(xié)同工作的客戶服務(wù)新模式。
 
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