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人工智能话术：
1.人工智能核心要素，模型，算法，产品化。
2.模型很重要，因为人的思考也是建立在模型的基础上，话术的制作过程就是帮助机器人搭建模型，建立思考的逻辑，在哪一步回什么话，客户的问题跳转到那一条话术，这些都是建模的过程，当这些模型有了，机器人就具备了基本的思考能力。
3.算法，算法是AI的核心中的核心，为什么这么说？因为机器人是听不懂人的话，机器人的思考是建立在二进制的程序语言中，将我们建立好的模型变为编程语言，机器人就真正有了智能，而算法不是简单的关键词匹配，而是基于和数学概率论，机器人可以识别语音，可以自我进行跳转，可以记录下无法识别的问题，可以进行相对复杂的回，这些仅依靠关键词匹配是不可能实现的，那要建立多少个关键词？
4.产品化是终的展现在客户面前的产出物，算法和模型是看不见摸不到的，而只有产品是客户可以直接感受的，我们的产品比市面上大多数的产品更加的智能，是因为我们的研发团队来自于阿里云，并且由数据科学家领衔研发。

在我们熟悉的通信圈，AI电销机器人年初以来一路意气风发高歌猛进，利益趋动之下各种层出不穷，但大家可能都忽略了销售对象（人）的复杂性，销售也不单是靠量变就能引起质变的事情，终究预期的丰满抵不过现实的骨感、资本的推动也扛不过行业的监管，潮水退却之后留下了批裸泳者；但人工智能在通信行业的应用就止步不前了吗？不会！借助强大的基础能力平台，智能客服系统将是大势所趋蓝海所在，前途一片光明。

目前战驴机器人可以提供个性化特定场景话术配置，自带语音交互热库海量词汇，播音师融入销售场景的语音语调录制、自动批量（号码一键导入，定时自动拨打）、意向客户意向强弱分级等，并已和房地产、金融行业（、理财和等）、装修、客户满意度、教育培训行业等不同领域客户达成，反馈很好。

需要再次强调的是，组织架构的延伸是由于庞大业务量需求的驱动，就拿质量确保来说，一支由员工所组成的质检团队的工作质量应该是高于依赖于同时肩负很多其它工作的班组长来完成的质检项目的工作质量。当然，这样做的成本投入肯定也会增加。如果你的呼叫中心平均每月处理10000通电话，而专职的质检团队只是把差错率降低了1%的话，这项投资显得不是很值得。但如果你的呼叫中心每月处理100万通电话的话，这些额外的成本投入就会变成回报丰厚的投资。
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