劉澤陽(yáng)：各位下午好！很高興代表云之訊來(lái)參加CTI論壇主辦的交流活動(dòng)，我接到這個(gè)主題之后，就在想給大家分享一些什么樣的內(nèi)容，能讓大家有所收獲，而不僅僅是作為一個(gè)乙方來(lái)推廣產(chǎn)品和應(yīng)用。今天我想給大家分享，云之訊在探索人工智能、大數(shù)據(jù)過(guò)程中，遇到的問(wèn)題和收獲，以及人工智能這個(gè)技術(shù)在呼叫中心領(lǐng)域有哪些可以實(shí)現(xiàn)的比較好的應(yīng)用。“AI+通訊，智能通訊服務(wù)平臺(tái)助力客服產(chǎn)業(yè)升級(jí)”是我此次分享的主題，下面我給大家匯報(bào)一下。
云之訊一直以來(lái)在通信行業(yè)做深根，后來(lái)隨著市場(chǎng)的逐步變革，云之訊也轉(zhuǎn)型到企業(yè)通訊，向這個(gè)行業(yè)領(lǐng)域去探索、去進(jìn)軍。云之訊基于公司在通信行業(yè)的積累，以及在云計(jì)算、大數(shù)據(jù)方面的探索，我們定義自己為通信能力服務(wù)平臺(tái)，這個(gè)平臺(tái)其實(shí)是融合了人工智能、大數(shù)據(jù)、融合了安全管控中心，來(lái)幫助客戶解決他們的問(wèn)題。
在基礎(chǔ)技術(shù)的應(yīng)用上，如語(yǔ)音合成、語(yǔ)音識(shí)別、大數(shù)據(jù)分析，這幾個(gè)在時(shí)下都非常火熱的人工智能詞匯，目前，我們已經(jīng)具備。而這些技術(shù)的應(yīng)用，會(huì)產(chǎn)生怎樣的火花？通過(guò)在通信平臺(tái)上的集成，我們其實(shí)有4個(gè)主要應(yīng)用，第一個(gè)是在2018年非常火爆的智能客服機(jī)器人，其次是智能通知、智能安全管理，最后一個(gè)是智能碼號(hào)狀態(tài)監(jiān)測(cè)，就像剛才劉博濤劉總（電話邦副總裁）講到的，通過(guò)號(hào)碼的標(biāo)識(shí)，我們可以提升在呼叫過(guò)程中的效率。而我們的目標(biāo)和愿景是把這些能力開(kāi)放給全社會(huì)的呼叫中心企業(yè)。
在多年的發(fā)展過(guò)程中，我們服務(wù)了很多標(biāo)桿企業(yè)，包括頂尖的互聯(lián)網(wǎng)巨頭、保險(xiǎn)、銀行，以及證券、物流這些行業(yè)企業(yè)，他們?cè)诤艚兄行姆矫娑寂c我們有廣泛的合作。
下面分享一下我們對(duì)現(xiàn)在的AI包括通訊這個(gè)行業(yè)的看法和思考。之前在探索AI的過(guò)程中，我們總覺(jué)得它是一個(gè)玩具，不能商用，而隨著AI技術(shù)的進(jìn)步，尤其是在2017年底-2018年的發(fā)展過(guò)程中，它從一個(gè)高高在上的技術(shù)逐漸走上了商業(yè)化的道路。從2018年開(kāi)始，AI在呼叫中心這個(gè)行業(yè)的商業(yè)化進(jìn)展是非常迅速的，我們看到在整個(gè)行業(yè)內(nèi)出現(xiàn)了幾百家AI外呼企業(yè)，而反過(guò)來(lái)，商業(yè)化也是可以驅(qū)動(dòng)技術(shù)的成長(zhǎng)和前進(jìn)的。我們?cè)诟蛻艚涣鞯臅r(shí)候，幾乎所有的客戶都愿意去嘗試，看看這個(gè)機(jī)器人可以帶來(lái)什么樣的效果。然而在這個(gè)過(guò)程中我們也發(fā)現(xiàn)了一些問(wèn)題，在座都是行業(yè)內(nèi)的，業(yè)內(nèi)在試用過(guò)之后覺(jué)得它好像未必可以達(dá)到我們理想的狀態(tài)。那人工智能+通訊到底有沒(méi)有用呢？答案是肯定的，但是我們要選擇它適合的場(chǎng)景，它能做什么，我們就讓它做什么。隨著技術(shù)的不斷革新，這種情況會(huì)變得更好。
目前，它所應(yīng)用的行業(yè)有教育、汽車(chē)、金融、房產(chǎn)等，客戶服務(wù)和營(yíng)銷(xiāo)外呼，都在這些行業(yè)中。我們認(rèn)為現(xiàn)在呼叫中心產(chǎn)業(yè)迎來(lái)了第五代產(chǎn)業(yè)升級(jí)，第一代呼叫中心它可能基于傳統(tǒng)硬件，像華為，是傳統(tǒng)硬件的一個(gè)代表，可能在2010年之前以傳統(tǒng)硬件為主。后面的軟件+硬件，我們稱(chēng)之為第二代呼叫中心。第三代是純軟件的時(shí)代，在2010年的時(shí)候，純軟件的呼叫中心，由于受限于一些技術(shù)上的瓶頸，它在通話質(zhì)量以及各種能力上并沒(méi)有達(dá)到當(dāng)時(shí)的商用水平，但是隨著軟件化的逐漸提升，有了第三代。第四代是多媒體，第五代是人工智能呼叫中心。那第五代呼叫中心需要具備哪些能力呢？有大數(shù)據(jù)的能力、業(yè)務(wù)應(yīng)用的能力以及AI的能力。在這幾方面的能力，云之訊都有一些積累，并且可以把這些服務(wù)提供出來(lái)。其實(shí)人工智能在語(yǔ)音識(shí)別，在文本，在語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字，在智能識(shí)別，在知識(shí)圖譜還有圖片識(shí)別各個(gè)方面都有了階段性的突破，AI將會(huì)引領(lǐng)第五代呼叫中心的產(chǎn)業(yè)升級(jí)。
下面我給大家介紹一下，在這樣的大背景下，人工智能和通訊結(jié)合的具體應(yīng)用場(chǎng)景，就是我們前面講到的4個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。
第一個(gè)是智能對(duì)話機(jī)器人的場(chǎng)景，在這個(gè)工程中，有很多同仁都已經(jīng)體驗(yàn)過(guò)這個(gè)機(jī)器人，它會(huì)面臨很多問(wèn)題，比如說(shuō)訓(xùn)練過(guò)程復(fù)雜。我了解到像某銀行的信用卡中心，它做智能客服的時(shí)候，有12000個(gè)需要完成的問(wèn)題，每一個(gè)問(wèn)題有5100個(gè)相似的，基本需要半年的時(shí)間去訓(xùn)練，如果不經(jīng)過(guò)訓(xùn)練好像未必能達(dá)到我們想要的效果。因?yàn)橛幸痪湓捴v得比較有道理：人工智能有多少產(chǎn)品，產(chǎn)品就會(huì)有多少智能。第二個(gè)影像效果，語(yǔ)音識(shí)別的技術(shù)，我接觸過(guò)很多這種做語(yǔ)音識(shí)別的，像傳統(tǒng)的廠家，其實(shí)會(huì)有一個(gè)問(wèn)題，他們?cè)谧鰧?shí)體機(jī)器人的時(shí)候，如銀行的實(shí)體機(jī)器人、醫(yī)院的實(shí)體機(jī)器人，還有電話機(jī)器人，他們遇到的最大的問(wèn)題是，語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率并沒(méi)有達(dá)到要求，很多時(shí)候會(huì)受到環(huán)境噪聲的影響。什么時(shí)候你打斷，什么時(shí)候你不打斷呢？環(huán)境噪聲該把它識(shí)別到什么，降噪要降到什么程度，還有反應(yīng)速度慢，這些都是行業(yè)中普遍遇到的問(wèn)題。
云之訊是怎么思考這些問(wèn)題的呢？其實(shí)在智能機(jī)器人，語(yǔ)音識(shí)別，還有可視化的流程設(shè)計(jì)中，我們可以把業(yè)務(wù)的訓(xùn)練從業(yè)務(wù)端轉(zhuǎn)化到客戶這一側(cè)。我們推出了自己的核心模塊，用模塊組成，盡可能緩解我們面臨的問(wèn)題。
下面主要介紹跟大家一下在這些模塊中我們遇到的像NLU意圖識(shí)別，我們是怎么解決的。在人工智能這個(gè)領(lǐng)域，我們會(huì)跟很多做語(yǔ)音識(shí)別的公司交流，比如說(shuō)像追一，像三角獸，我們發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的AI大部分是應(yīng)用于超大型的客戶，他們會(huì)投入很長(zhǎng)的時(shí)間去做機(jī)器人的嘗試。但是現(xiàn)在社會(huì)上僅僅是他們需要嗎？其實(shí)有很多中型企業(yè)或者小型企業(yè)也面臨這樣的訴求。我們之前在NLU遇到的主要問(wèn)題，這些傳統(tǒng)的廠商更多是在單一的行業(yè)做深耕，將機(jī)器人訓(xùn)練成非常聰明的狀態(tài)。假設(shè)我要提供產(chǎn)品化的服務(wù)，我怎么辦？云之訊就做了這樣一個(gè)NLU意圖分層的邏輯，這個(gè)比較好理解，我們針對(duì)各個(gè)不同的行業(yè)，每個(gè)場(chǎng)景都有一個(gè)自己全行業(yè)的通用數(shù)據(jù)庫(kù)，它是基于很豐富的語(yǔ)料訓(xùn)練和積累，經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的沉淀，獲得的一個(gè)行業(yè)通用數(shù)據(jù)庫(kù)。針對(duì)每一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，假設(shè)他進(jìn)來(lái)的話，我把他作為一個(gè)意圖分層中的分支，它的FAQ是怎么樣的，對(duì)于同樣一個(gè)詞的理解，它的意圖一定是要分區(qū)塊。然后再下一層去區(qū)分具體的客戶分層，這樣其實(shí)可以大大地減少企業(yè)做訓(xùn)練的周期，給企業(yè)做成一個(gè)產(chǎn)品化的服務(wù)，而非項(xiàng)目式的服務(wù)。我們經(jīng)過(guò)了幾層，在多輪對(duì)話的時(shí)候看有沒(méi)有上下輪關(guān)聯(lián)，是基于關(guān)鍵字，還有搜索近似匹配這兩個(gè)模塊。統(tǒng)計(jì)模型是基于復(fù)雜場(chǎng)景。最后是實(shí)現(xiàn)意圖的分化和匹配，到各個(gè)不同行業(yè)的意圖庫(kù)里面。我們逐步優(yōu)化每一個(gè)庫(kù)，形成一個(gè)強(qiáng)大的NLU知識(shí)儲(chǔ)備，有知識(shí)儲(chǔ)備這個(gè)機(jī)器人才能成為智能可用的機(jī)器人。NLU是逐步強(qiáng)大的，公共庫(kù)越強(qiáng)，我們的產(chǎn)品能力就越強(qiáng)。
這是我們服務(wù)保險(xiǎn)客戶的場(chǎng)景--保險(xiǎn)續(xù)費(fèi)，有很多保險(xiǎn)公司都很在意這個(gè)成本。我們當(dāng)時(shí)跟保險(xiǎn)客戶聊的時(shí)候，他們已經(jīng)把續(xù)費(fèi)環(huán)節(jié)從人工客服的環(huán)節(jié)去掉了，這主要是出于節(jié)省成本的考慮。我們跟他們聊了機(jī)器人之后，他們發(fā)現(xiàn)在續(xù)費(fèi)的場(chǎng)景是可以用得到的。在續(xù)費(fèi)場(chǎng)景，機(jī)器人會(huì)查詢?cè)谝粋�(gè)月內(nèi)即將到期的客戶，比如說(shuō)車(chē)險(xiǎn)到期了需要續(xù)費(fèi)，可能客戶自己不會(huì)想到這一點(diǎn)。然后機(jī)器人就需要根據(jù)客戶信息合成話術(shù)，自動(dòng)提醒客戶應(yīng)繳費(fèi)信息，如某某先生，你的保費(fèi)已到期，現(xiàn)在需要幫您代扣，您是否接受這樣的代扣。在這個(gè)過(guò)程中，客戶需要有全部的名字，并且保存錄音，作為日后查證的一個(gè)依據(jù)。第三步是機(jī)器人根據(jù)反饋的信息做一個(gè)標(biāo)記，“你幫我續(xù)費(fèi)”，“你不需要幫我續(xù)費(fèi)”，“我不需要了”，出現(xiàn)幾種不同類(lèi)型的客戶。如果客戶答復(fù)說(shuō)可以扣款，就可以直接調(diào)用銀行的接口扣款。對(duì)于其他類(lèi)型的的客戶，再轉(zhuǎn)到人工去受理這個(gè)業(yè)務(wù)。在這個(gè)過(guò)程中，我們通過(guò)智能機(jī)器人的中心不斷去優(yōu)化錄音，優(yōu)化管理和訓(xùn)練，去提升整個(gè)機(jī)器人的智能度。這個(gè)場(chǎng)景非常好，給客戶帶來(lái)的效果也非常好。
下一個(gè)場(chǎng)景是智能通知。我們發(fā)現(xiàn)，在今年7月份的時(shí)候，智能通知的百度搜索量翻了2-3倍。在高度市場(chǎng)化的過(guò)程中，大家都積極探索人工智能能夠應(yīng)用在哪些方面，相比機(jī)器人，智能通知更加簡(jiǎn)潔，它只是根據(jù)一段錄音，來(lái)實(shí)現(xiàn)跟客戶意向度的溝通，或者是通知型、生產(chǎn)型的這種。那智能通知現(xiàn)在的痛點(diǎn)是什么呢？其實(shí)好多客戶都需要文字轉(zhuǎn)語(yǔ)音，他們面臨的問(wèn)題，是失真程度很大。根據(jù)我們了解來(lái)看，目前市面上所有的TTS技術(shù)都沒(méi)辦法做到跟人一模一樣，機(jī)器的聲音給用戶的體驗(yàn)是非常不好的。我們是怎么做的呢？我們通過(guò)人工智能技術(shù)去把機(jī)械化的聲音變得更加智能，更加像人說(shuō)話，這樣可以給客戶更好的體驗(yàn)。應(yīng)用場(chǎng)景像催收、快遞用得比較多。
這里我講的是TTS的同音同色技術(shù)。市面上很多公司可能也在做，像阿里，在TTS同音同色的上面也下了很多功夫。TTS技術(shù)，所有的文字轉(zhuǎn)成的語(yǔ)音其實(shí)都是有一個(gè)音色庫(kù)，像百度地圖有林志玲的聲音，這些聲音并不是林志玲說(shuō)的，他們只是把她的聲音提取參數(shù)，通過(guò)文字轉(zhuǎn)語(yǔ)音去實(shí)現(xiàn)了同音同色。我們?cè)谧兞亢蛯?shí)際錄音的時(shí)候，沒(méi)辦法通過(guò)人去錄，而是將文字去轉(zhuǎn)的聲音和人工來(lái)錄的聲音結(jié)合，如“某某先生，你下個(gè)月需要還款多少錢(qián)”，中間溝通是人錄音，而人名、時(shí)間、錢(qián)數(shù)，則是通過(guò)同音同色技術(shù)實(shí)現(xiàn)的，它可以使TTS變量聽(tīng)起來(lái)像人一樣去溝通，這樣客戶體驗(yàn)比較好。
現(xiàn)在TTS有兩種方式去實(shí)現(xiàn)，第一種是我們講的拼接法，第二種是參數(shù)法。參數(shù)法是我剛剛講的林志玲給百度地圖做的方式，提取林志玲的參數(shù)，它的音色是怎么樣，基于電子來(lái)合成。這個(gè)是現(xiàn)在比較節(jié)約成本的方式，因?yàn)槟阒灰蟾胖肋@個(gè)音色，然后把它轉(zhuǎn)化出來(lái)就好。我們現(xiàn)在采用的是拼接法，它有好處和壞處，它的好處是，在變量比較少的時(shí)候，可以通過(guò)拼接法來(lái)完成一個(gè)短的通知，假設(shè)這個(gè)內(nèi)容非常的長(zhǎng)，非常的復(fù)雜，拼接法在字與字的停頓中會(huì)有一些問(wèn)題。但是在智能通知場(chǎng)景中，它通知的無(wú)非是十幾二十秒的對(duì)話，我們基于這種場(chǎng)景包裝了自己智能通知的產(chǎn)品，支持選擇音色，有自己的錄音室，有自己的音色庫(kù)，去給客戶做這種催收、物流、取餐語(yǔ)音通知等，對(duì)這個(gè)感興趣的到時(shí)候可以找我們體驗(yàn)一下。
我們?cè)诖呤請(qǐng)鼍按蟾攀沁@樣的:1、TTS音色庫(kù)錄音師預(yù)先完成主要通話內(nèi)容錄音，把常用的錄下來(lái)。大家可能不一定了解，其實(shí)所有的聲音一共有1604個(gè)音調(diào)，可能有的字是相同的。2、我們把這個(gè)內(nèi)容去做一個(gè)音色庫(kù)，當(dāng)客戶提出這個(gè)需求的時(shí)候，就把他想表達(dá)的內(nèi)容通過(guò)人工再去錄音，再加上調(diào)用的音色庫(kù)變量，實(shí)現(xiàn)催收欠費(fèi)的通知。這樣給人的感受不會(huì)像機(jī)器一樣很生硬，我們現(xiàn)在對(duì)這一點(diǎn)非常關(guān)注。如果讓大家感覺(jué)非常生硬，企業(yè)根本不會(huì)去嘗試這個(gè)產(chǎn)品。客戶滿意度比他實(shí)現(xiàn)這個(gè)內(nèi)容更加重要。
下面是大家都會(huì)關(guān)注的安全。我們把咱們工信部發(fā)的要求和規(guī)范提取出來(lái)了，首要的就是嚴(yán)格規(guī)范業(yè)務(wù)，這個(gè)信息明確可回溯，包括呼叫規(guī)范，杜絕虛假號(hào)碼，這個(gè)大家了解得比較多了。
我們其實(shí)是把通話過(guò)程分到幾類(lèi)。第一個(gè)主叫是誰(shuí)？這個(gè)是偏管理型的，包括主叫注冊(cè)用戶的認(rèn)證和號(hào)碼報(bào)備，或者你要求他允許你去回放他。第二是被叫，被叫涉及到數(shù)據(jù)庫(kù)的能力。有些用戶他可能比較喜歡投訴，比較喜歡標(biāo)記，建立一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)我們的呼叫中心的業(yè)務(wù)本身幫助是很大的。云之訊現(xiàn)在有600萬(wàn)的免打擾用戶，這些用戶是在各種環(huán)節(jié)中，他可能表達(dá)了自己不愿意接聽(tīng)這個(gè)電話，或者他可能接上你的電話會(huì)標(biāo)記你，這個(gè)是一個(gè)很大量的數(shù)據(jù)積累，我們做得時(shí)間比較久，在這方面積累比較多�；诖耍瑫�(huì)誕生黑名單和意向度比較高的客戶白名單。第三個(gè)是通話過(guò)程。我們?cè)谧龆绦诺陌踩O(jiān)控的時(shí)候，其實(shí)它相對(duì)要簡(jiǎn)單一些，因?yàn)槎绦诺膫鬏斒敲魑膫鬏�，在這個(gè)過(guò)程中，對(duì)于垃圾短信，我們能很快過(guò)濾它的內(nèi)容。但是語(yǔ)音是聲音，它不是文字，怎么辦？我們就把它轉(zhuǎn)化成文字，一個(gè)是基于錄音的監(jiān)聽(tīng)，第二個(gè)基于語(yǔ)音識(shí)別的技術(shù)，把通話內(nèi)容實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)化成文字，及時(shí)識(shí)別它在這個(gè)過(guò)程中所表達(dá)的傾向。“請(qǐng)轉(zhuǎn)賬5000萬(wàn)”，這個(gè)可能是詐騙電話，可以通過(guò)與通信層的聯(lián)通，呼叫控制，把這個(gè)通話掛斷，保護(hù)客戶的財(cái)產(chǎn)安全。第四個(gè)是關(guān)鍵指標(biāo)。關(guān)鍵指標(biāo)是有一個(gè)行為分析的，包括呼叫頻次、平均通話時(shí)長(zhǎng)，還有應(yīng)答率的評(píng)估等。通過(guò)分析，我們可能發(fā)現(xiàn)外呼的用戶并不是他們的注冊(cè)用戶，有可能是盲打。我們基于各種信息的監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)上的安全。
要實(shí)現(xiàn)這個(gè)邏輯是我們有自己的錄音平臺(tái)，云之訊可以給所有客戶提供錄音服務(wù)。在這個(gè)過(guò)程中，我們有語(yǔ)音識(shí)別引擎，對(duì)錄音文件進(jìn)行實(shí)時(shí)的分析和檢索，同時(shí)推送到我們的大數(shù)據(jù)中心，和呼叫控制中心。在大數(shù)據(jù)中心，我們看到這個(gè)結(jié)果，如果不達(dá)標(biāo)就要整改。而在呼叫中心控制，我們可以及時(shí)地去避免很多不安全行為的發(fā)生。我們其實(shí)是把人工智能和通信給連接起來(lái)了，以此凈化我們的環(huán)境，給我們一個(gè)綠色、健康、規(guī)范的語(yǔ)音通話環(huán)境。
下面這個(gè)是我們系統(tǒng)的展示，我們可以根據(jù)用戶的通話內(nèi)容標(biāo)識(shí)出通話重點(diǎn)，如分期、信用卡、還款等。我們?cè)谶@里分類(lèi)的趨勢(shì)，有敏感詞，有教育培訓(xùn)，有詐騙的敏感詞，這些分析出來(lái)以后，可以分等級(jí)，一級(jí)二級(jí)三級(jí)四級(jí)，對(duì)于非常敏感的要立即處理，對(duì)于其他的則可以提示他去改進(jìn)他的業(yè)務(wù)。另外我們?cè)谔峁┓⻊?wù)的時(shí)候，有些客戶比如說(shuō)他是做貸款業(yè)務(wù)的，可能他又跑了一個(gè)催收的業(yè)務(wù)，系統(tǒng)可以甄別客戶使用的真實(shí)行業(yè)。假如客戶報(bào)備實(shí)名制的資料跟他所使用的通話并不匹配，一個(gè)拿了房地產(chǎn)的資質(zhì)，卻做了金融的業(yè)務(wù)，系統(tǒng)就可以發(fā)現(xiàn)，馬上杜絕掉。
剛才講的安全中心的能力，是第三個(gè)場(chǎng)景，第四個(gè)場(chǎng)景是號(hào)碼狀態(tài)的檢測(cè)。據(jù)了解，在2018年6月份，全國(guó)放出去的號(hào)段已經(jīng)有40.2萬(wàn)個(gè)，整個(gè)號(hào)碼容量有40多億，我們按人均一個(gè)號(hào)碼可能只有12億個(gè)在正常使用，其中有大量的無(wú)效號(hào)碼。在這個(gè)過(guò)程中，我們的客戶服務(wù)效率很低，因?yàn)槲覀儼l(fā)現(xiàn)有些客戶呼叫接通率沒(méi)那么高，很大的原因是有些客戶已經(jīng)銷(xiāo)號(hào)了，但是他還在聯(lián)系。在這個(gè)時(shí)候，我們通過(guò)人工智能的技術(shù)就可以完成一個(gè)號(hào)碼狀態(tài)的識(shí)別和檢測(cè)。這里要講一個(gè)技術(shù)背景，在實(shí)際情況中，運(yùn)營(yíng)商的反饋其實(shí)并不能標(biāo)識(shí)客戶到底是關(guān)停，未接通還是信號(hào)不好，它可能只會(huì)給你回一個(gè)408錯(cuò)誤。而我們可以給客戶提供一個(gè)基于號(hào)碼狀態(tài)識(shí)別的精準(zhǔn)服務(wù)，我可以告訴你，你打了這些號(hào)碼，他是關(guān)機(jī)或者空號(hào)或者停機(jī)，有的正在通話中你可以下次去聯(lián)系他，有的客戶是不是換了其他的號(hào)碼，這些都是基于號(hào)碼可以做的運(yùn)營(yíng)的事情。
這個(gè)背后的技術(shù)并不復(fù)雜，我們基于大數(shù)據(jù)的積累，在通話的數(shù)據(jù)量基礎(chǔ)上，分析哪些客戶是通的，哪些客戶反饋是不對(duì)的。這個(gè)積累，比如說(shuō)發(fā)短信有回復(fù)，運(yùn)營(yíng)商完全是知道用戶的狀態(tài)是什么，我們調(diào)用了三大運(yùn)營(yíng)商的接口。在判斷碼號(hào)狀態(tài)的時(shí)候運(yùn)用語(yǔ)音識(shí)別，通話的回鈴音這個(gè)數(shù)據(jù)是可以被采集到的，這個(gè)內(nèi)容里面都是標(biāo)準(zhǔn)的普通話，所以它的識(shí)別率和精準(zhǔn)率非常高，可以達(dá)到99%以上。號(hào)碼現(xiàn)在處在什么狀態(tài)，我們都可以反饋給你。
基于此我們有哪些應(yīng)用呢？第一個(gè)應(yīng)用是空號(hào)檢測(cè)。第二個(gè)是號(hào)碼狀態(tài)識(shí)別，關(guān)機(jī)，不在服務(wù)區(qū)，可以反饋。第三個(gè)是實(shí)名認(rèn)證。最后一個(gè)是羊毛黨的檢測(cè)，根據(jù)碼號(hào)行為分析，辨別出哪些是羊毛黨，哪些是正常的優(yōu)質(zhì)的用戶，幫助企業(yè)規(guī)避業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。
接下來(lái)我要談的是能力開(kāi)放。其實(shí)云之訊在這么久的技術(shù)積累中，也是通過(guò)不斷地探索和實(shí)踐，然后有了這些技術(shù)方面的能力和基礎(chǔ)，包括在AI，在大數(shù)據(jù)，在安全，在基本通訊能力上。我們非常愿意把這些開(kāi)放給整個(gè)行業(yè)，所有的能力都提供一個(gè)開(kāi)放的API接口，因?yàn)樵浦嵅恢故擒浖⻊?wù)的提供商，我們還希望成為一個(gè)服務(wù)能力的提供商。很多企業(yè)有自己的呼叫中心，有自己的能力，但是它又不想在通信，在人工智能上投入過(guò)多，這個(gè)時(shí)候就可以調(diào)用我們的接口。我們把接口的能力賦能給相應(yīng)的合作伙伴，比如像語(yǔ)音識(shí)別，包括NLP、語(yǔ)音理解的，基于關(guān)鍵字的，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器人學(xué)習(xí)的技術(shù)，以及話術(shù)能力，各行業(yè)的知識(shí)庫(kù)，還有通信方面的，像955，代理商運(yùn)營(yíng)商的能力開(kāi)放。我們支持所有能力向全行業(yè)開(kāi)放，支持大家去調(diào)用。
人工智能這個(gè)技術(shù)在高速地發(fā)展過(guò)程中，我們會(huì)面臨各種各樣的問(wèn)題和困難。但是我們看到人工智能從阿爾法狗到現(xiàn)在的智能機(jī)器人，它是在不斷提升和改變的。人工智能+通訊+數(shù)據(jù)會(huì)產(chǎn)生怎么樣的化學(xué)反應(yīng)，在呼叫中心行業(yè)里，我們可以一起去嘗試，去探索。我們現(xiàn)在可以提供第五代的全能力的呼叫中心系統(tǒng)，也歡迎大家能跟我們一起來(lái)合作，一起來(lái)溝通，一起來(lái)進(jìn)步。謝謝各位！以上是我的分享。
