机器人源代码性价比高|河北机盟(图)

来自于技术方面的挑战是多轮对话。人的自然语言特别依赖上下文关系。比如说“我想订一个房间”， “什么位置?”， “中关村附近”，“什么时间?”，“周六”... ...这个例子里面，关于订房间的信息是散落在多轮对话之间的。如何综合全1面考虑上下文信息一直是学术界的一项挑战。

还有就是人类的对话行为模型非常复杂。因为在外呼机器人场景下，人们期待的是和另一个人之间的交流而不是一台机器。研究显示，人们自然沟通的场景中，发音会含糊，会省略很多字词，也会在句子中突然修改前面的对话信息，这些都给语音识别，语义理解造成了较大的困难

利用语音合成技术让机器能发出像人自然对话中的抑扬顿挫，并且骗过人是一件非常困难的事情。人的耳朵对于音频的敏感程度远**过人眼对图像的敏感程度，这也让语音合成这件事情的难度更高。

除了技术上的挑战之外，在业务层面外呼机器人的产品形态也存在着诸多风险。

我们今天大部分的外呼机器人都是以营销为主，如果外呼机器人普及而又没有加以限制的话，一般用户将不胜其扰。

今天外呼机器人的接通率已经很低了，接下来的情况可能更糟糕。一方面用户被长期培养出来的习惯是只要是陌生电话就完全不接。另外国家也不会坐视不理，甚至可能出现一刀切的管理，让整个行业都遭受重创。

外呼机器人是一种人工智能产品形态

数据、信息、知识、决策、行动是数据系统发展的几个重要阶段，也是一个递进关系。数据就是我们常说的0和1，是对物理世界的客观表现。信息是融合了更多上下文的数据，知识是信息中蕴含的规律，决策告诉你应该怎么做，而行动是决策的执行。

在语音数据系统中也可以得出产品不同的进化思路，录音数据在呼叫中心系统中保存下来，是数据层面的工作;

将录音数据与销售代表打通，可以把同一个座席的所有录音信息都找出来，AI电销机器人好用，这样的系统就在信息层面;

接下来如果我们做了一个统计分析的BI系统，或者智能质检系统，这些都是知识层面的能力;

外呼机器人是行动层面的产品，可以替代人工完成一段对话，所以说这是一种终1较的产品形态。