提速、提质、提效：大模型如何在智能外呼场景实现落地？

　　随着大模型的发展与垂直领域语料库的完善，与智能外呼场景的结合正引领业务运营的新变革。本文深入探讨了AI在实际业务应用中的构建路径与实践经验，涵盖以下五个核心议题：

1. AI外呼的商业价值：阐述AI外呼如何通过决策式AI与生成式AI技术，实现电话外呼及企业微信文字客服的智能化，并依托丰富的金融场景数据，构建闭环服务体系。

2. AI外呼的技术架构：详细介绍AI外呼及多模态ChatBot的技术构成，包括交互端、AI引擎模块与客服管理系统，特别是如何利用ASR、VAD、NLP/Bert模型及大语言模型等技术，实现高效对话管理。

3. AI实现外呼端到端的闭环优化：通过调整传统外呼流程，实现AI外呼的端到端闭环优化，包括名单托管、决策模型筛选、外呼执行及用户意向标签模型的应用，以实时优化外呼效果。

4. 大模型在AI外呼中的应用：探讨大模型如何简化流程意图搭建、加速知识库构建、优化冷启动阶段及提升质检效率，通过录音文件分析、通话记录解析等手段，提升外呼质量与成本控制。

5. 落地挑战与应对策略：分析ASR准确率与成本、机器人识别、客户意向标签准确率及高并发低延时性能等挑战，并提出相应解决方案，如自定义语料训练、声纹识别结合对话文字识别、精准分类等，以克服实施过程中的难点。

　　由百融云创副总裁冯勇精心分享，此篇内容旨在为企业提供AI外呼领域的实战指南与洞见。如需获取专家完整版视频实录，请扫描二维码领取。