智能外呼與智能客服相結合如何為企業賦能呢？我們可以從以下幾個方面來看。

一、客戶開發與推廣智能外呼系統可以用于大規模的客戶開發和營銷活動，智能外呼可根據客戶屬性、歷史行為和購買模式自動撥打電話進行推廣、邀約或銷售。一旦收集到客戶意向信息，智能外呼可以將他們引導至智能客服系統，智能客服系統通過自然語言理解和語音識別技術，跟客戶進行進一步的溝通和服務，解答常見問題，提供產品和服務信息，引導客戶，實現轉化。

二、客戶服務和支持智能客服系統一般用于處理客戶的常見問題、投訴和咨詢，7×24小時全天候提供服務。當智能客服系統無法解決問題時，可以自動將客戶轉接至人工客服來解決。智能外呼系統可以對用戶進行回訪，比如了解產品的使用感受，對服務的滿意度等問題，幫助企業維護客戶關系，促進客戶留存和忠誠度。 雖然AI大模型在智能客服領域的落地應用有著很高的價值，但同樣也面臨著挑戰。上海聯通智能客服

智能客服機器人通過提供全天候、高效、成本效益和個性化的服務，為用戶提供了便利和滿意的客服體驗，同時也為公司節省了成本。

1、成本效益：智能客服機器人可以節約公司成本，因為它可以自動化許多常見的客服任務，減少人力資源的使用。它可以為大量用戶提供服務，而無需額外的人力成本。

2、個性化體驗：智能客服機器人可以根據用戶的個人喜好和需求提供個性化的建議和解決方案。它可以學習和記憶用戶的偏好，為用戶提供定制化的服務。

3、多渠道支持：智能客服機器人可以在多個平臺和渠道上提供支持，包括網站、手機應用、社交媒體等。用戶可以通過他們喜歡的方式聯系智能客服機器人，獲得幫助和支持。 福建聯通智能客服中國大概有500萬名客服人員，根據智能客服廠商給出的數據，機器人正在以40%到50%的比例替代人工客服工作。

    現在很多服務電話，轉接來轉接去，都是機器的聲音，怎么都找不到人工客服，只能和智能客服雞同鴨講，時間都耗掉了，什么問題都沒解決。企業這邊被越來越多的投訴整得也很焦慮。所以，能快速找到人工客服也是衡量服務質檢的一個重要標準。雖然智能客服能解決大部分重復、簡單的問題。但是還是有很多復雜且個性化的問題需要人工來根據實際情況解決。杭州音視貝智能客服，可以在機器人三次聽不明白客戶問題時，自動轉接至人工客服，省去客戶尋找人工服務入口的麻煩，提升客戶體驗感。客戶與機器人對話留存，客服可了解客戶問題，無需客戶二次表述，服務更貼心。同時，系統還支持自定義坐席分配策略，可選擇業務類型、熟客優先、順序分配等多種方式。幫助客服中心智能分流，提高服務效率，優化服務質量。

智能客服在問題解答和指導領域中有廣泛的應用，可以為用戶提供快速、準確和個性化的問題解答和指導。

智能客服可以回答用戶的常見問題，如產品使用指南、服務流程、支付方式等。它可以通過自然語言處理技術理解用戶的問題，并給出具體的解答和步驟，幫助用戶解決問題。

智能客服可以提供技術指導和故障排除支持。它可以回答用戶關于軟件操作、設備故障、網絡連接等方面的問題，并給出相應的解決方案和步驟，幫助用戶自行解決技術問題。

智能客服可以為用戶提供產品使用指導。它可以通過文字、圖像、視頻等多種形式，向用戶展示產品的正確使用方法、操作步驟和注意事項，幫助用戶充分利用產品的功能和特性。 智研數據顯示，目前中國大概有500萬名全職客服人員，客服機器人正在以40%到50%的比例替代人工客服工作。

智能客服系統可以應用于各種場景，為客戶提供快速、高效、準確的服務，提高客戶滿意度和企業競爭力。除了常見的電商領域、自助服務領域外，智能客服還可以在技術支持領域、預約和預定領域、問題解答和指導領域有不錯的表現。

智能客服在技術支持領域中的應用，可以為用戶解答常見問題、提供故障排除指導，并通過遠程支持等方式進行問題解決。它可以提供幫助和培訓資源，幫助用戶更好地應對技術挑戰，并提供持續的支持和跟蹤，以確保問題得到解決。

智能客服在預約和預訂服務領域的應用，智能客服可以簡化預約過程，減少用戶等待時間，提高用戶滿意度。同時，智能客服還可以通過收集用戶反饋和評價，改進服務質量，提供更好的預約體驗。

智能客服在問題解答和指導領域的應用，智能客服能夠準確理解用戶問題，并根據用戶的具體情況提供具體的解決方案和指導意見。這樣可以提高用戶滿意度，降低用戶等待時間，同時減輕人工客服的負擔，提高問題解決效率。 如何確保數據安全和隱私保護也是金融機構在應用金融大模型時需要重視的問題。廈門微信智能客服

大模型打造了功能更為強大的智能化工具，使傳統客服在多個層面上獲得能力升級。上海聯通智能客服

雖然說大模型在處理智能客服在情感理解方面的問題上取得了很大的進步，但由于情感是主觀的，不同人對相同文本可能產生不同的情感理解。大模型難以從各種角度準確理解和表達情感。比如同一個人在心情愉悅和生氣的兩種狀態下，雖然都是同樣的回答，但表達的意思可能截然相反。此時，如果用戶沒有明確給出自己所處的具體情感狀態，大模型就有可能給出錯誤的答案。

但我們仍然可以借助多模態信息處理、強化學習和遷移學習、用戶反饋的學習，以及情感識別和情感生成模型的結合等方式來改善情感理解的能力。然而，這需要更多的研究和技術創新來解決挑戰，并提高情感理解的準確性和適應性。 上海聯通智能客服