2018年以前,，你要給我說機器人可以替代人工,，我肯定說你無稽之談,、可笑至極。

但是,，2018年,，當我見證電話機器人這個存在時，我改變了我的觀點,。我們先看看下面這個通話片段：

這個云雀MM,，你肯定不會懷疑她不是真人吧。SO,，機器人現(xiàn)在都這么牛逼了,？能對答？迅速反應,？還能裝傻賣萌,？

我只能說，智能語音機器人的發(fā)展,，速度之快超出了很多人的想象。現(xiàn)在我就來講一講它的關鍵點,。

首先,，這個對話場景里的“云雀”MM的聲音，肯定是人聲無疑,，但這個聲音是提前錄制好的,，并和智能語音的“動態(tài)語音”技術(shù)相結(jié)合，巧妙拼接在一起,。之間的時間差可以縮短到0.1秒,，非常平滑的過渡,，人類的耳朵無法覺察。很驚喜,，現(xiàn)在的智能語音跟幾年前我們聽到的硬邦邦的播報式的,，已經(jīng)是天壤之別了。

第二,，在機器人打電話的過程中,，有兩個技術(shù)很關鍵。一個是語音識別ASR,，一個是自然語言處理（NLP）,，這兩個技術(shù)門檻都很高，需要持續(xù)投入巨大的經(jīng)費,。

ASR,，簡單來說就是 “機器的聽覺系統(tǒng)”，它解決的是如何通過識別和理解,，把語音信號轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳奈谋净蛎?。目前中科院聲學所語言聲學與內(nèi)容理解重點實驗室的識別率，在工程環(huán)境已經(jīng)達到了90%以上,。也就是說,，機器已經(jīng)可以做到大部分聽懂“人話”了。

NLP是第二步,，聽懂之后,，機器需要通過理解語音、上下文,、方言和發(fā)音以及更細微的差別,，來與人類產(chǎn)生交互。簡單來說就是有問有答,。這個技術(shù)在最近兩年也取得了突飛猛進的進步,，比如Amazon Echo、Alexa,、Cortana,、ogle智能助理和Siri，就是NLP進入消費領域的一些著名的例子,。

也就是說,，機器人現(xiàn)在既能做到“聽懂”，并且能夠在上下文的環(huán)境下“理解并回答”了,。

第三,，有多少人工，就有多少智能。這句話的意思是,，光有了語音引擎這些關鍵技術(shù),，機器人要想馬上開展工作也是不可能的。上面舉的云雀電話機器人的例子,，對話也都是事先錄制好的,。如果我們想要真人語音的效果，對話必須要提前錄好,。我們的話術(shù)庫越強大,、越豐富，機器人工作的效果就越好,。

話術(shù)庫的建設少不了話術(shù)設計師的功勞,。一般來說，像云雀的話術(shù)設計師,，都是做銷售或售前出身,，對客戶心理的把握、如何引導客戶購買,，那是相當?shù)挠薪?jīng)驗了,。

當然，智能語音電話機器人現(xiàn)在還不能做到完全替代人工,，而是與人工銷售有機配合,，共同發(fā)揮自身的特長，為企業(yè)服務,。不過,，智能語音機器人可是比人工便宜多了。所以說它也是企業(yè)降本增效的利器,。

云訊云雀智能語音外呼機器人 (ai.ytx.net),，依托母公司訊眾股份（新三板創(chuàng)新層）十年的通訊行業(yè)資源積累，以及與中科院聲學所多年的合作項目經(jīng)驗,，核心技術(shù)過硬,、管理體系正規(guī)，適用于電銷外呼和客服回訪業(yè)務,，可以多行業(yè),、多場景下的幫助企業(yè)去解決實際問題。在云雀官網(wǎng)上,，可以看到他們的以往案例以及關于智能電銷機器人的場景試聽,。