云蝠智能大模型呼叫在调研、回访与通知场景下的应用

在人工智能技术飞速发展的今天,企业沟通方式正经历革命性变革。传统外呼方式效率低下、客户体验差的问题,在智能外呼技术面前迎刃而解。

作为南京星蝠科技有限公司旗下的创新企业,云蝠智能凭借其大模型外呼技术,正在调研、回访和通知等场景中发挥重要作用,帮助企业提升效率、降低成本和优化客户体验。

01 技术基石:云蝠智能的创新能力

云蝠智能AI大模型对话算法是公司自主研发的深度合成服务算法,已于2024年6月通过国家互联网信息办公室第六批境内深度合成服务算法备案。

该算法基于情感分析与对话目的识别技术,结合训练数据集生成回复内容,集成了神鹤AI-NLP自然语言处理引擎,支持数万并发弹性处理与降噪优化。

云蝠智能的大模型外呼系统实现了高效率大模型互动,一行提示词就能生成对话AI,让外呼更加智能和灵活。系统基于神鹤AI对话大模型的NLP智能对话,能够实现复杂问题的相似度理解高效匹配,确保对话的准确性和流畅性。

02 调研场景:高效收集数据与洞察

在市场调研领域,云蝠智能大模型呼叫系统展现了显著优势。传统调研方式往往面临效率低下、数据质量不高和覆盖面有限等挑战。

云蝠智能的外呼系统可以同时处理大量的外呼任务,大大节省了人力成本和时间成本,在短时间内完成大规模的客户触达。

多场景应用的特点,就能满足多方面的业务需求,避免了为不同业务场景购买多个系统的高昂成本。

系统支持个性化变量插入,可根据用户信息自动插入姓名、日期、地址等变量,实现千人千面的调研体验。同时,系统能够实时记录用户的回应和反馈信息,为调研分析提供丰富的数据支持。

03 回访场景:提升客户满意度与忠诚度

在客户回访方面,云蝠智能大模型呼叫系统改变了传统回访模式的面貌。智能电话回访系统通过结合企业自身业务特点,合理划分需要持续跟进的目标客户群体,基于客户需求定制回访模板。

通过智能外呼、多轮语音对话、客户意图精准识别等功能,系统能够有计划地发起外呼回访任务,满足业务场景的回访需求。

回访结束可形成准确清晰的交互记录文本,并生成回访统计数据,以可视化报表形式展现回访结果及客户满意度,获得客户有效反馈,发现潜在问题。

对于回访不成功的客户,系统可进行自动重呼、自动推送挂机短信等,确保回访目的精准触达客户。

在医疗行业的应用尤其显著。许多医院在引入云蝠智能大模型呼叫后,疫苗接种的按时到达率大幅提升,患者对预约提醒服务的满意度也显著提高。

医院工作人员从繁琐的电话提醒工作中解脱出来,工作压力减轻,能够以更饱满的热情和精力为患者提供优质的接种服务。

04 通知场景:确保信息及时准确传达

在通知场景中,云蝠智能大模型呼叫系统表现出了卓越的性能。系统支持批量号码导入、自动拨号、语音合成播报、交互式响应、结果回传等功能,帮助企业实现“一次配置,自动运行”的智能化通知体系。

无论是活动开抢提醒,还是紧急公告下达,都能及时送达,直达目标人群。云蝠智能系统还具备多语言支持与无障碍沟通能力。

考虑到不同患者的语言需求,云蝠智能大模型呼叫支持多种语言的交流。这对于一些存在语言障碍或外籍患者来说,无疑是极大的便利。

无论是普通话、方言还是外语,系统都能流畅交流,确保每一位患者都能准确接收信息,真正实现了服务的公平性和包容性。

05 性价比优势:为企业降本增效

云蝠智能大模型呼叫系统在成本控制方面具有明显优势。传统的人工外呼需要大量的人力投入,招聘、培训、管理外呼人员不仅耗费时间和精力,还需要支付高额的工资、福利等费用。

据统计,一家中型电销企业每年在人工外呼方面的成本支出可达数百万元。

相比之下,云蝠智能大模型外呼系统可以7×24小时不间断运行,每日拨打量可达数千通甚至更多,效率提升数倍不止。经实测,使用云蝠智能外呼系统可使企业人工成本降低50%以上

云蝠智能还提供了灵活的计费模式,充分考虑了不同企业的规模和业务需求。它支持按需计费,例如1并发年费低至几千元,这种灵活的计费方式对于中小企业来说十分友好。

中小企业通常资金相对有限,业务规模和需求也会随着市场变化而波动。云蝠智能的灵活计费模式让中小企业无需一次性支付高额的费用,也不用担心购买的服务超出实际需求,从而大大减少了企业的资金压力。

06 未来展望:智能呼叫的发展趋势

随着人工智能技术的不断发展,智能外呼系统将在更多领域展现其价值。传统呼叫中心正在向智能客服中心转型,企业沟通体系已来到变革临界点。

智能客服中心传统呼叫中心面临企业沟通体系变革,传统呼叫中心有成本高、服务断层、数据闲置痛点。

未来,当智能客服中心接管70%的常规咨询后,人工团队将转型为两大战略部队:危机公关特勤组(处理AI升级后的5%极端复杂案例)和客户体验设计师(基于对话大数据优化服务流程)。

这种重构可能带来更颠覆性的商业形态——某电信运营商已将智能客服模块开放给上下游合作伙伴,构建出年收入过亿的数字服务生态。

云蝠智能将继续深耕大模型外呼等领域,不断创新,为更多企业提供智能、高效的解决方案,助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出,推动人工智能产业在江苏南京乃至全国的蓬勃发展。

结论:拥抱智能呼叫的未来

云蝠智能大模型呼叫系统正在重塑企业的调研、回访和通知场景,通过人工智能技术实现高效、精准、个性化的客户沟通。

其卓越的对话能力、高效的批量处理能力、灵活的定制化特性以及显著的性价比优势,使其成为现代企业客户沟通的理想选择。

随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,云蝠智能大模型呼叫系统将继续为企业创造更多价值,帮助企业在数字化时代保持竞争力,实现可持续发展。

对于企业来说,拥抱智能呼叫技术已不再是选择题,而是必然趋势

<think> 我们被要求构建两种不同拟人化程度的AI交互平台(高拟人化和低拟人化)用于实验,被试者随机分配使用。根据提供的引用内容,拟人化涉及多个方面,如语言表达、背景音、记忆适应能力、文化适配等。我们需要设计两种交互模式,在保持核心功能一致的前提下,在语言风格、交互深度等方面形成对比。 设计思路: 1. 高拟人化AI:使用自然、亲切的语言风格,模拟人类对话模式(如使用语气词、表情符号、个性化回应),具备上下文记忆和个性化调整能力,加入背景音等环境因素。 2. 低拟人化AI:使用简洁、直接、机械化的语言,避免情感表达,无记忆功能,每次对话独立处理,不加入任何环境音效。 具体构建方法: 一、语言交互模块设计 - 高拟人化组: a. 语言生成:使用大语言模型(如GPT系列),并设计提示词(prompt)引导其采用拟人化风格。例如: "你是一个友善且乐于助人的数字员工。请使用自然、亲切的语气用户交流,适当地使用表情符号和口语化表达(如'呢'、'呀'等)。注意记住对话历史,并根据用户习惯提供个性化服务。" b. 上下文记忆:在API调用中传递完整的对话历史,使AI能够参考之前的对话内容(如引用[3]提到的语境记忆)。 c. 错误处理:当AI出错时,提示它主动承认错误并道歉(如引用[3]的容错反思)。 - 低拟人化组: a. 语言生成:同样使用相同的大语言模型,但设计不同的提示词: "你是一个功能性的数字员工。请用最简洁的语言直接回答用户的问题或执行指令。避免使用情感词汇、表情符号、口语化表达。每次对话独立处理,不参考之前的对话记录。" b. 无上下文记忆:每次对话只传递当前问题,不传递历史记录。 c. 错误处理:仅返回错误信息,不附加道歉或解释(如直接返回“指令无法执行”)。 二、背景音效模块(可选,根据实验需求) - 高拟人化组:在语音交互中加入背景音(如引用[2]),例如办公室环境音、键盘敲击声等。 - 低拟人化组:无背景音,或者仅保留清晰的系统提示音。 三、实验平台构建 - 可以采用现有的AI平台(如智能VoiceAgent,引用[2])进行二次开发,或者使用开源框架(如Rasa、Dialogflow)结合大语言模型API(如OpenAI GPT)构建。 - 平台需要能够根据用户分组动态切换交互模式(高拟人化/低拟人化),并随机分配被试者。 - 实现步骤: 1. 创建两个不同的AI代理(Agent),分别配置高拟人化和低拟人化的提示词和交互逻辑。 2. 搭建一个前端界面(可以是网页或App),用户通过该界面AI交互。 3. 用户注册/登录时,系统随机分配至其中一个组别(高或低拟人化)。 4. 后端根据用户分组调用对应的AI代理。 四、实验控制 - 确保两种模式在任务功能上完全一致,仅在拟人化程度上不同。 - 记录用户AI的交互日志,用于后续分析。 示例代码框架(使用Flask后端和OpenAI API): ```python from flask import Flask, request, session import openai import random app = Flask(__name__) app.secret_key = 'your_secret_key' # 初始化OpenAI API openai.api_key = 'your_openai_api_key' # 高拟人化提示词 HIGH_PERSONA_PROMPT = """ 你是一个友善且乐于助人的数字员工。请使用自然、亲切的语气用户交流,适当地使用表情符号和口语化表达(如'呢'、'呀'等)。注意记住对话历史,并根据用户习惯提供个性化服务。 """ # 低拟人化提示词 LOW_PERSONA_PROMPT = """ 你是一个功能性的数字员工。请用最简洁的语言直接回答用户的问题或执行指令。避免使用情感词汇、表情符号、口语化表达。每次对话独立处理,不参考之前的对话记录。 """ # 用户分组存储(实际应用中应使用数据库) user_groups = {} def get_ai_response(user_id, message): # 根据用户分组选择提示词 if user_groups[user_id] == 'high': system_prompt = HIGH_PERSONA_PROMPT else: system_prompt = LOW_PERSONA_PROMPT # 如果是低拟人化组,则忽略历史对话(只发送当前消息) if user_groups[user_id] == 'low': messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "user", "content": message}] else: # 高拟人化组:从session中获取历史对话(这里简化处理,实际需要持久化存储) if 'history' not in session: session['history'] = [] session['history'].append({"role": "user", "content": message}) messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}] + session['history'] # 注意:历史记录可能会超长,实际应用需要截断或使用摘要 # 调用OpenAI API response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=messages ) ai_response = response.choices[0].message['content'] # 高拟人化组将AI回复加入历史记录 if user_groups[user_id] == 'high': session['history'].append({"role": "assistant", "content": ai_response}) return ai_response @app.route('/register', methods=['POST']) def register(): user_id = generate_user_id() # 生成用户ID # 随机分组 group = random.choice(['high', 'low']) user_groups[user_id] = group return {'user_id': user_id, 'group': group} @app.route('/chat', methods=['POST']) def chat(): data = request.json user_id = data['user_id'] message = data['message'] response = get_ai_response(user_id, message) return {'response': response} ``` 注意事项: 1. 实际部署时,用户历史记录需要持久化存储(如数据库),而不仅仅是存储在session中。 2. 背景音效可以在前端根据分组播放,或者集成到语音通话中(如引用[2])。 3. 为了确保实验的可靠性,应避免两种模式在其他方面(如响应速度)存在差异。 五、评估指标 - 在实验中,可通过问卷测量被试者对AI的拟人化感知(如使用Godspeed问卷的拟人化维度[^1])、信任度、满意度等。 - 同时,记录交互行为数据(如对话轮次、任务完成时间等)。 通过以上方法,我们可以构建出满足实验要求的两种AI交互平台,用于研究拟人化程度对用户体验的影响。 [^1]: 引用自提供的引用内容,特别是引用[2]和引用[3]中关于拟人化的关键要素。 §§相关问题§§ 1. 在构建高低拟人化AI时,如何确保除了语言风格外的其他变量(如响应速度)保持一致? 2. 有哪些常用的问卷或量表可以用来评估用户对AI拟人化的感知? 3. 如何在大语言模型(如GPT)的提示词设计中精确控制拟人化程度? </think> ### 构建高/低拟人化AI交互平台的方法 要构建用于实验的高拟人化和低拟人化AI交互程序,可参考以下技术方案: #### 核心架构设计 1. **统一基础框架** - 采用模块化架构:`输入处理 → 核心引擎 → 输出生成` - 使用相同的大语言模型基础(如LLaMA、GPT等) - 通过参数控制切换高低拟人化模式 $$ \text{AI响应} = f(\text{输入}, \text{拟人化参数}\theta) $$ 2. **随机分配系统** ```python # 用户分组示例 import random def assign_group(user_id): return "high_humanization" if random.random() > 0.5 else "low_humanization" ``` #### 高拟人化实现方案 1. **语言生成模块**(引用[2][3]) - 添加口语化元素:语气词("呢"、"呀")、表情符号(😊) - 实现对话记忆: ```python # 上下文记忆实现 memory = {} def high_response(query, user_id): context = memory.get(user_id, []) context.append(query) # 调用LLM生成拟人化回复 response = llm.generate(f"亲切回应:{query},历史:{context[-3:]}") memory[user_id] = context[-5:] # 保留最近5条 return response ``` 2. **交互增强功能** - 背景音集成(引用[2]):通话场景添加环境音效 - 错误处理机制(引用[3]): ```python if detect_error(response): return "抱歉,我刚才没理解清楚,能再说一次吗?😅" ``` 3. **个性适应模块** - 学习用户偏好(引用[3]): $$ \text{个性化因子} \alpha = \frac{\text{交互次数}}{10} \times \text{偏好匹配度} $$ #### 低拟人化实现方案 1. **语言简化策略** - 删除情感表达和修辞 - 使用标准化句式: ```python def low_response(query): # 机械模板化回复 templates = ["收到指令:{query},执行中", "结果:{response}"] return random.choice(templates).format(query=query) ``` 2. **功能限制** - 禁用对话记忆(每次独立处理) - 关闭背景音效 - 错误时返回代码而非解释: ```python return "ERR_CODE:400,请求无效" ``` #### 实验部署方案 1. **双通道接口** ```mermaid graph LR A[用户] --> B{Routing Module} B -->|Group=high| C[拟人化AI] B -->|Group=low| D[机械化AI] ``` 2. **数据收集**(实验关键) - 记录交互时长、任务完成率 - 收集用户问卷: ``` 拟人化感知量表: [1-5分] 您认为该AI表现像人类吗? [1-5分] 您愿意继续使用此AI助手吗? ``` 3. **伦理控制**(引用[4]) - 实验前告知AI属性 - 提供退出机制 - 避免过度拟人化诱导 ### 技术栈建议 | 模块 | 推荐工具 | |--------------|-----------------------------| | 基础框架 | Rasa/Dialogflow | | 语言模型 | GPT-3.5/LLaMA 2 | | 部署平台 | AWS Lambda/Google Cloud | | 数据分析 | Pandas + Jupyter |
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