云蝠智能大模型呼叫系统:重塑企业客户交互方式的AI引擎

在人工智能重塑商业世界的浪潮中,客户联络作为企业与消费者之间的核心纽带,正经历变革。传统呼叫中心面临效率低下、成本高昂、体验标准化难等痛点,而大模型技术的出现为这一领域带来了新可能。

总部位于南京的云蝠智能,凭借其自主研发的神鹤AI对话大模型,已成为国内智能呼叫系统的领军者,为万科、贝壳找房等众多头部企业提供新一代客户联络解决方案。

通过将大模型深度融入呼叫系统全流程,云蝠智能不仅解决了传统外呼的痛点,更开创了智能、高效、个性化的全新交互范式。


01 企业新痛点,传统客服体系的效率困境

数据显示,国内企业400热线平均每小时被骚扰电话占据12分钟,每月因此流失潜在客户高达23%。这些无效通话正在以隐形成本的形式吞噬企业最宝贵的资源——客户信任、员工效率与品牌价值。

传统外呼模式面临三重困境:人工坐席成本居高不下,每人每日仅能完成100-300通呼叫;对话质量受情绪状态影响大,难以保证标准化服务;面对海量客户线索时,人工难以快速识别意向并进行精准分层。

与此同时,客户期待却在不断提升——他们需要即时响应、个性化服务以及全年无休的支持能力。这种供需矛盾迫使企业寻求技术驱动的解决方案。

02 核心技术底座,神鹤大模型驱动的智能引擎

云蝠智能的核心竞争力源于其自主研发的神鹤AI对话大模型,该系统日均处理数百万对话数据,通过深度学习构建了强大的语言理解和生成能力。

语音识别层采用先进的卷积神经网络和N-gram语言模型,配合流媒体识别与降噪技术,即使在嘈杂环境中也能清晰捕捉客户语音,大幅提升识别准确率

语义理解层基于神鹤大模型强大的意图预测能力,能够精准解析复杂问题和微妙语义差异。无论是房产客户询问周边配套,还是教育咨询中的课程需求,系统都能准确捕捉核心诉求。

语音合成层通过神经网络语音合成引擎,训练出高度逼

打造具备自然语言交互能力的 Agent 可结合多方面的信息来构建思路。 首先,可借助大型语言模型来打造 Agent。大型语言模型在自然语言处理方面有着强大的能力,能为 Agent 提供理解和生成自然语言的基础,使其可以处理用户以自然语言形式提出的各种问题和指令,帮助实现从单步任务到多步任务的能力进阶,让 Agent 能够更智能地应对复杂情况 [^2]。 在自然语言交互的人机交互设计上要下功夫。当 AI 从单纯的“工具”转变为“伙伴”,良好的人机交互设计对于自然语言交互的 Agent 至关重要。它能让用户更容易上手和使用 Agent,增强用户对 Agent 执行过程的理解和信任,从而最大化 Agent 的价值。比如在设计对话界面、交互流程等方面,要考虑符合用户自然的交流习惯,让用户能自然流畅地 Agent 进行沟通 [^1]。 可以参考智能推出的 VoiceAgent 这类语音交互平台的经验。语音交互是自然语言交互的重要形式,VoiceAgent 凭借对多种国际语言、中文方言的深度支持,丰富的音色选择以及领先的语音克隆技术,为自然语言交互提供了很好的范例。在打造 Agent 时,可以借鉴其对不同语言和方言的处理能力,以及语音克隆等技术,来提升 Agent 自然语言交互的多样性和个性化 [^3]。 还可学习 DeepSeek 对话系统的经验。DeepSeek 在自然语言处理领域异军突起,致力于打造更聪明、更人性化的对话系统。其强大的语言模型架构等底层技术基石,能为 Agent 提供深度理解智能交互能力,使 Agent 在自然语言交互中能更好地理解用户意图,给出更准确、智能的回应 [^4]。 以下是一个简单的 Python 示例,使用`transformers`库调用预训练的语言模型来实现一个简单的自然语言交互 Agent: ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import torch # 加载预训练的模型和分词器 model_name = "gpt2" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) while True: user_input = input("你: ") if user_input.lower() == '退出': break # 对用户输入进行编码 input_ids = tokenizer.encode(user_input, return_tensors='pt') # 生成回复 output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=2, early_stopping=True) # 解码生成的回复 response = tokenizer.decode(output[:, input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True) print("Agent: ", response) ```
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