萍乡

智能语音外呼机器人是基于 ASR、NLP、TTS 与大模型技术的自动化语音交互系统，可批量外呼、自然对话、意向分级与数据沉淀，核心价值是降本增效、合规可控、人机协同，广泛用于营销、客服、通知等场景。

核心技术与能力

• 技术底座：ASR 实时转写语音为文本；NLP + 大模型理解意图、情绪与上下文；TTS 生成自然语音，毫秒级响应。

• 关键能力：多轮对话、上下文记忆、随时打断、方言 / 多语种适配、情感识别、话术低代码配置与自学习优化。

• 合规保障：内置规则（如 22:00–8:00 禁呼、单日限 3 次）、敏感词实时过滤、全程录音留痕。

核心功能与应用场景

选型与落地要点

1. 技术指标：ASR 准确率≥95%、NLP 意图识别≥98%、TTS 自然度、方言覆盖、响应延时≤1 秒。

2. 行业适配：金融 / 医疗选合规强、话术风控严的产品；电销 / 会展选高并发、线索分级强的方案。

3. 部署与成本：公有云轻量化快上线，私有化适合数据敏感场景；单触达成本约为人工 1/10，按坐席 / 分钟 / 套餐计费。

4. 人机协同：AI 处理 80% 标准化任务，人工聚焦转化与复杂服务，提升整体 ROI。

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落地步骤

1. 明确场景与指标（如日均量、意向率、合规要求）。

2. 选择 2–3 家厂商 POC，对比识别准确率、对话流畅度、意向标注准度。

3. 定制话术与流程，配置合规规则，小批量测试后放量。

4. 建立数据复盘机制，按通话时长、挂断率、意向转化率持续优化话术与流程。

常见误区与避坑

• 误区 1：追求 “完全替代人工”→ 应走 “AI 标准化 + 人工个性化” 协同路线。

• 误区 2：忽视合规→ 优先选择具备合规资质与规则内置的产品，避免线路封禁与处罚。

• 误区 3：不做数据复盘→ 通话数据是优化核心，需定期分析并迭代话术与流程。