呼叫中心自动化与虚拟呼叫中心：你现在需要什么？
客户不想排队、想要即时答案，这就是你需要AI语音工具的原因。
呼叫中心自动化与虚拟呼叫中心并不冲突，反而相辅相成。要真正迎接未来的客户服务挑战，企业不仅需要一个灵活分布的虚拟呼叫中心架构，更需要借助AI驱动的自动化工具，实现更高效、更智能的运营。
数据显示，43%的消费者认为基于语音的AI技术将重塑未来他们与品牌的互动方式。事实上，越来越多的竞争对手已开始在呼叫中心部署AI，力求通过智能自动化抢占先机。
语音AI技术正在让呼叫中心自动化“加速进化”。想象一下，当客户拨打客服电话，通过语音指令快速导航菜单，与AI坐席对话并解决问题，全程无需人工介入。这一切的实现，正是因为现代AI语音助手具备自然语言理解与精准语音生成能力。
目录：
- 越来越多企业关注AI
- 什么是呼叫中心自动化？
- 虚拟呼叫中心与自动化呼叫中心的区别
- 呼叫中心可以自动化的流程有哪些？
- 呼叫中心自动化的优势
- 呼叫中心自动化是如何运作的？
- 在自动化之前，先梳理你的技术栈
- 是时候重视呼叫中心自动化了
越来越多企业关注AI
来自德勤的调研表明，越来越多的客户服务管理者正在将AI列为技术升级的优先选项：
- 74%的企业已部署或正在测试客户服务机器人
- 64%的企业已尝试虚拟语音助手
- 60%的企业开始为坐席部署AI助手
什么是呼叫中心自动化？
呼叫中心自动化是指通过人工智能（AI）和机器人流程自动化（RPA）等技术，来自动执行呼叫中心的关键运营任务，减少人工干预，让客户能更便捷地自助解决问题。
比如，在业务高峰期，一个自动化系统可以同时处理数千个来电，避免坐席因工单堆积而忙不过来。同时，客户也能在无需等待人工的情况下迅速获得帮助。
常见的自动化工具包括：
- 对话式AI语音助手：用于自动接听和处理客户语音请求
- 统一通信软件：自动完成通话录音、文字转录等任务
- ACD（自动呼叫分配）系统：智能匹配合适坐席，提升分配效率
虚拟呼叫中心与自动化呼叫中心的区别
- 虚拟呼叫中心：强调坐席分布灵活、远程办公
- 自动化呼叫中心：强调AI和自动化流程的能力，提升效率与客户体验
二者并非对立，而应融合使用，共同构建高效、可扩展的客户服务体系。
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Lily
呼叫中心可以自动化的流程有哪些？
呼叫中心中存在大量重复、规则明确的任务，非常适合通过AI进行自动化处理：
1. 常规客户服务咨询自动应答
如重置密码、套餐变更、功能介绍等，通过对话式AI即可处理，释放坐席资源。进阶的AI还能应对退款、退货等相对复杂的需求。
2. 通话预约自动化
当客户请求回电或意向客户产生需求时，无需人工逐一调度，AI可自动排程回拨任务。
3. 数据收集与趋势预测
呼叫中心积累了大量客户数据。通过自动化工具提取、分析这些数据，可以更科学地决策，比如优化回访时间点、识别流失风险等。
4. 通话路由与分配
ACD系统可根据客户语言偏好、过往沟通记录等要素智能分派，减少转接次数，提升首呼解决率。
5. 通话录音与文本转写
现代电话系统内建录音功能，配合AI转录与分析，可用于客服绩效考核与AI模型训练。
6. 工单自动管理
告别手动填写工单流程，自动创建、分配与追踪，大幅提升处理效率。
呼叫中心自动化的优势
提升生产力
Kearney研究显示，到2027年，AI与RPA可将人工交互时间缩短40%。比如，AI系统可自动识别客户问题并匹配合适坐席，避免无效转接，提升整体效率与客户满意度。
优化客户体验
43%的消费者认为等待时间是最令人沮丧的服务体验。然而，57%的客户表示曾等待超过1小时，26%更是超过2小时。引入AI语音助手，可实现即时响应，极大缓解排队压力。
例如，乘客因突发状况需改签航班时，若遇长时间等待将产生巨大焦虑。而AI坐席可在数分钟内完成改签操作，避免损失与投诉。
降本增效
AI可以处理80%以上的基础问题，使人工资源集中处理高价值客户或复杂问题，减少人力成本。同时，AI系统具备弹性扩展能力，旺季无需临时加人，系统可自动应对呼入高峰。
降低人为错误风险
AI系统能精准处理信息，减少因姓名输入错误、坐席分派失误等导致的客户不满和重复工单，大幅降低纠错成本。
易于扩展
相比传统增加坐席方式，AI呼叫中心在节假日或促销期间，可轻松应对订单、退款、物流等高频咨询，保障客户体验，稳住业务基本盘。
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Lily
呼叫中心自动化是如何运作的？
呼叫中心自动化的核心在于系统之间的集成协同。这些系统能实现数据交互和任务自动执行，从而推动整个工作流程的自动化。举个例子，当客户来电询问上一张工单的处理情况时，如果呼叫中心系统与CRM系统集成，它就能自动检索相关记录并将信息反馈给客户。
然而，技术栈割裂的问题不容忽视。根据 Intercom 发布的《客户支持趋势报告》，有47%的支持团队每周都会因工具之间无法联动而效率受阻。如果你使用了五个以上的支持工具却彼此无法集成，自动化将举步维艰。
好在如今大多数现代呼叫中心解决方案都支持广泛的第三方集成，具体工作流因技术栈不同而有所区别，以下是一个常见的自动化流程示例：
第一步：用 AI 电话助理解答问题
AI 电话助理可以通过自然语言与客户沟通，回答问题，从而减少需要转人工的通话量。
例如，一家汽车销售公司接到客户来电：“我想给我儿子生日买辆新车。”AI 电话助理可以识别出“新轮子”指的是“新车”，并用自然语音回复客户。
部分公司仍在使用传统的IVR（交互式语音应答）系统，用户需通过按键或语音指令选择服务，比如“按1查询账户余额”。如果客户找不到所需信息，IVR会将通话引导至AI助理。
第二步：使用ACD智能分配来电
如果客户问题需要人工处理，就要通过ACD（自动呼叫分配）系统将电话分配给最合适的客服人员。ACD会基于预设规则、IVR选择项和坐席空闲情况，智能路由来电。
当然，最终目标并非仅仅是优化路由，而是尽可能用AI助理解决问题，提升自动化解决率。
第三步：转接至人工坐席
自动化的最终目标之一，是让人工只处理复杂问题。例如，客户希望构建一个与SaaS产品集成的自定义接口，这就需要技术支持。但随着AI技术不断进步，这类需求的比例也会下降。以Ada为例，其目标就是将转人工的通话量降为零。
通过系统集成，客服人员也能自动化很多日常任务，例如：
- CTI（计算机电话集成）：连接电话系统与电脑系统，实现IVR与ACD功能；
- CRM集成：可直接调用客户历史数据、姓名、账户类型等信息；
- 工作流自动化工具（如 Zapier）：可自动完成数据录入、任务提醒等重复性工作。
此外，一些呼叫中心软件还内建通话录音、转录、漏接短信自动发送等功能，这取决于你选择的解决方案。
第四步：数据分析与报告
每一次客户通话都能产生数据。这些数据可以被自动收集，并传入分析工具或系统内建的数据看板，帮助企业获得以下洞察：
- 趋势分析
- 客户偏好识别
- 客服人员绩效监测。
客户数据是极具价值的资产，不仅能提升服务体验，也是精准营销的基础。如今，个性化已不是“加分项”，而是“标配”。60%的客户表示他们能够识别出个性化推荐，并觉得有价值。
在自动化之前，先梳理你的技术栈
在实施呼叫中心自动化前，请先审视现有技术栈，确认系统间是否具备集成能力。数据孤岛将限制你对客户数据的利用能力。正如麦肯锡在一篇文章中指出：
“许多公司的呼叫中心仍处于信息孤岛状态，尽管有大量数据产出，却缺乏统一整合和战略视角。另一些公司则采用零散的工具拼凑解决方案，无法实现平台一体化带来的整体效益。”
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Lily
是时候重视呼叫中心自动化了
客户不想排队、想要即时答案，这就是你需要AI语音工具的原因。好消息是：你无需彻底替换现有的虚拟呼叫中心系统，就能引入AI语音自动化。
以 Ada 为例，我们的使命是构建一个能100%由AI处理客户问题的自动化方案，帮助企业将人力资源从重复性事务中解放出来，专注于战略性业务。
