智能外呼与智能客服相结合如何为企业赋能呢？我们可以从以下几个方面来看。

一、客户开发与推广智能外呼系统可以用于大规模的客户开发和营销活动，智能外呼可根据客户属性、历史行为和购买模式自动拨打电话进行推广、邀约或销售。一旦收集到客户意向信息，智能外呼可以将他们引导至智能客服系统，智能客服系统通过自然语言理解和语音识别技术，跟客户进行进一步的沟通和服务，解答常见问题，提供产品和服务信息，引导客户，实现转化。

二、客户服务和支持智能客服系统一般用于处理客户的常见问题、投诉和咨询，7×24小时全天候提供服务。当智能客服系统无法解决问题时，可以自动将客户转接至人工客服来解决。智能外呼系统可以对用户进行回访，比如了解产品的使用感受，对服务的满意度等问题，帮助企业维护客户关系，促进客户留存和忠诚度。 虽然AI大模型在智能客服领域的落地应用有着很高的价值，但同样也面临着挑战。上海联通智能客服

智能客服机器人通过提供全天候、高效、成本效益和个性化的服务，为用户提供了便利和满意的客服体验，同时也为公司节省了成本。

1、成本效益：智能客服机器人可以节约公司成本，因为它可以自动化许多常见的客服任务，减少人力资源的使用。它可以为大量用户提供服务，而无需额外的人力成本。

2、个性化体验：智能客服机器人可以根据用户的个人喜好和需求提供个性化的建议和解决方案。它可以学习和记忆用户的偏好，为用户提供定制化的服务。

3、多渠道支持：智能客服机器人可以在多个平台和渠道上提供支持，包括网站、手机应用、社交媒体等。用户可以通过他们喜欢的方式联系智能客服机器人，获得帮助和支持。 福建联通智能客服中国大概有500万名客服人员，根据智能客服厂商给出的数据，机器人正在以40%到50%的比例替代人工客服工作。

    现在很多服务电话，转接来转接去，都是机器的声音，怎么都找不到人工客服，只能和智能客服鸡同鸭讲，时间都耗掉了，什么问题都没解决。企业这边被越来越多的投诉整得也很焦虑。所以，能快速找到人工客服也是衡量服务质检的一个重要标准。虽然智能客服能解决大部分重复、简单的问题。但是还是有很多复杂且个性化的问题需要人工来根据实际情况解决。杭州音视贝智能客服，可以在机器人三次听不明白客户问题时，自动转接至人工客服，省去客户寻找人工服务入口的麻烦，提升客户体验感。客户与机器人对话留存，客服可了解客户问题，无需客户二次表述，服务更贴心。同时，系统还支持自定义坐席分配策略，可选择业务类型、熟客优先、顺序分配等多种方式。帮助客服中心智能分流，提高服务效率，优化服务质量。

智能客服在问题解答和指导领域中有广泛的应用，可以为用户提供快速、准确和个性化的问题解答和指导。

智能客服可以回答用户的常见问题，如产品使用指南、服务流程、支付方式等。它可以通过自然语言处理技术理解用户的问题，并给出具体的解答和步骤，帮助用户解决问题。

智能客服可以提供技术指导和故障排除支持。它可以回答用户关于软件操作、设备故障、网络连接等方面的问题，并给出相应的解决方案和步骤，帮助用户自行解决技术问题。

智能客服可以为用户提供产品使用指导。它可以通过文字、图像、视频等多种形式，向用户展示产品的正确使用方法、操作步骤和注意事项，帮助用户充分利用产品的功能和特性。 智研数据显示，目前中国大概有500万名全职客服人员，客服机器人正在以40%到50%的比例替代人工客服工作。

智能客服系统可以应用于各种场景，为客户提供快速、高效、准确的服务，提高客户满意度和企业竞争力。除了常见的电商领域、自助服务领域外，智能客服还可以在技术支持领域、预约和预定领域、问题解答和指导领域有不错的表现。

智能客服在技术支持领域中的应用，可以为用户解答常见问题、提供故障排除指导，并通过远程支持等方式进行问题解决。它可以提供帮助和培训资源，帮助用户更好地应对技术挑战，并提供持续的支持和跟踪，以确保问题得到解决。

智能客服在预约和预订服务领域的应用，智能客服可以简化预约过程，减少用户等待时间，提高用户满意度。同时，智能客服还可以通过收集用户反馈和评价，改进服务质量，提供更好的预约体验。

智能客服在问题解答和指导领域的应用，智能客服能够准确理解用户问题，并根据用户的具体情况提供具体的解决方案和指导意见。这样可以提高用户满意度，降低用户等待时间，同时减轻人工客服的负担，提高问题解决效率。 如何确保数据安全和隐私保护也是金融机构在应用金融大模型时需要重视的问题。厦门微信智能客服

大模型打造了功能更为强大的智能化工具，使传统客服在多个层面上获得能力升级。上海联通智能客服

虽然说大模型在处理智能客服在情感理解方面的问题上取得了很大的进步，但由于情感是主观的，不同人对相同文本可能产生不同的情感理解。大模型难以从各种角度准确理解和表达情感。比如同一个人在心情愉悦和生气的两种状态下，虽然都是同样的回答，但表达的意思可能截然相反。此时，如果用户没有明确给出自己所处的具体情感状态，大模型就有可能给出错误的答案。

但我们仍然可以借助多模态信息处理、强化学习和迁移学习、用户反馈的学习，以及情感识别和情感生成模型的结合等方式来改善情感理解的能力。然而，这需要更多的研究和技术创新来解决挑战，并提高情感理解的准确性和适应性。 上海联通智能客服