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AI外呼机器人技术及应用介绍

作者:山东网客多网络服务有限公司 浏览: 发表时间:2021-06-10 08:43:43

AI外呼机器人技术及应用介绍


背景介绍


智能语音作为AI平台性技术,亦是AI重要入口,向下可实现AI底层运算能力调用,向上则与应用场景融合。当前智能语音已在个人用户领域,以及金融、医疗、教育、智能家具等行业市场得到广泛应用,可承担在线客服、电子病历转录、个人助理等功能,推动人机交互,显著提升业务效率。


作为智能语音与电话平台技术相结合的AI外呼机器人,亦在传统外呼客服的相关行业中备受关注。随着我国经济的高速发展,人力、场地设备等成本不断上涨,传统外呼客服的竞争压力越来越大,大量重复且机械的工作占据了客服的绝大多数时间,复杂案例则变得无暇顾及。

AI外呼机器人因此应运而生,其可协助客服完成重复任务,提升外呼效率,从而解放出更多人力来处理更为复杂案例,最终有效提升客户满意度。

技术介绍
1. 整体概述


AI外呼机器人的实现,涉及多方面的技术,既有传统的电话平台技术(PBXIVRVOIP),亦有智能语音技术(ASRTTS),同时也包括了自然语言理解技术(NLU)和对话策略(DM)


客户在接通AI外呼通话后,AI外呼机器人会根据对话策略选择对应话术,通过TTS技术转化成语音播报给用户,用户进行回应后,通过ASR技术识别成文字,机器人对文字进行语义理解后,根据知识图谱及对话策略,再选择应对话术。最终在通话结束后,根据通话记录对客户进行意图分析,得出呼叫结果。

 

2. ASR语音识别

ASR作为AI外呼机器人的入口,将用户的回答由音频信号转换为文字,其准确度较大程度地影响着语义的理解。ASR目前已有较长发展历史,其基本原理如下:



  • 通过语音激活检测后,截取有效片段,对音频信号进行预处理后,提取语音特征
  • 语音特征通过声学模型获取音素
  • 音素,再通过语言模型,还原成符合语言规则的文本
得益于技术革新及神经网络模型的应用,其识别准确率已经达到较高的程度,但专业领域、口音、环境杂音、断句等因素仍影响准确率的提升未来还需要不断地优化与发展
 

3. NLP语义理解

语义理解是AI外呼机器人中重要的组成部分,其主要功能是根据用户的回答预测出用户的意图。语义理解的准确性直接影响AI外呼机器人的用户体验,其基本处理流程如下图所示:


经过语义处理后能够得到用户的意图,对话策略利用该意图返回正确话术。当然,本文只谈到语义识别处理的过程,实际上,为了保证语义识别的准确性,在识别调用前后还需要大量的工作:

  • 根据业务场景大量地收集并正确标注语料
  • 根据语料进行模型训练及持续调优、验证
  • 业务场景上线后需要持续收集并标注语料迭代识别模型

此外,语义理解在实际应用中,也面临着需要AI侧与业务方持续地讨论、沟通、调整才能解决的两大难题:

  • 意图语料数量不足
  • 意图歧义问题,所谓意图歧义是指相似语义的用户回答却属于不同的意图
 

4. DM对话策略

DM,是AI外呼机器人中比较重要的一环,同时也是与业务结合最紧密的,可以等同于机器人的逻辑思维,帮助在分析语义后作出应答,引导着整个对话的流向。关于对话策略,我们根据对话场景进行了扫描,得出整个对话的大致结构:


5.TTS语音合成


TTS作为AI外呼机器人的输出口,将应答文字转换成语音,是用户得到的直接结果。因此,自然、真实、符合业务场景的TTS,才能让机器人更好地处理业务。


而一般来说,TTS转换过程经过前端系统和后端系统,前端负责把输入的文本转化为一个中间结果,然后把这个中间结果送给后端,由后端生成声音。


  • 前端系统:在经过文本结构分析、文本正则、文本转音素、韵律预测的处理后,生成“语言学规格书”,以供后端发声。
  • 后端系统:在拿到“语言学规格书”后,通过声学模型提取音频特征,尽量还原符合这个规格书里描述的声音。


小结


AI外呼机器人涉及多种人工智能技术,得益于AI理论及技术的日益发展,其逐渐能够胜任部分业务电话场景的工作。但同时,AI外呼机器人如何更好地赋能金融及保险业务,这仍是寿险AI不懈探索的方向。


也许某一天,我们会在接电话时意识不到是机器人在为我们服务,而能够与其流畅、自然地进行对话,未来可期。




 

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