两个月前,我们重磅发布了全新的外呼智能体大模型加持,“听得准,懂客户,有问必答”的外呼智能体发布!,通过大模型能力加持,它在四项指标上实现了全面提升:
① 话术配置效率提升 80% 以上;
② 意图理解准确率提升 60%;
③ 对话互动深度提升 30%;
④ 信息采集准确率提升 40%。
我们正让外呼智能体在更多行业成为能为企业贡献业务价值的“外呼数字员工”。但是,也要提醒大家注意,目前外呼智能体和传统智能外呼之间仍各有优劣,并非绝对的替代关系,企业一定要根据业务场景慎重选择,以实现最佳效果。
今天我们就来通过直观的演示,详细讲解二者间的区别以及企业应该如何决策。
从实施上看,传统智能外呼的话术配置流程分为:“主流程话术→问答知识库→意向规则→话术测试→录音上传”五个步骤。而为了保障合理的对话逻辑和流畅的交互体验,我们的客户往往需要专门的 AI 训练师协助进行逐句的话术设计、流程画布配置和调试,这个过程可能需要几小时甚至数天。
(传统智能外呼话术流程画布示意)
那么,创建一名外呼数字员工又是怎样的体验呢?现在,通过与大模型的对话式交互,企业用户甚至可以在 30 秒内独立完成话术配置,并省去录音环节,直接进入外呼执行阶段。下面的视频很清晰地演示了该过程。
第一步,用户可以选择我们预设的 8 大话术场景或输入自己想要的场景。8 大预设场景强调“服务”导向,包括:满意度回访、问卷调研、订单确认、面试邀约、服务预约、活动邀约、意向客户筛选、私域引流。
(外呼数字员工话术创建流程示意)
第二步,输入外呼机器人的公司简称和人设姓名,如:某汽车品牌,小易。这将直接体现在开场白中,让被呼者快速建立信任感。
第三步,输入外呼机器人的岗位角色和沟通风格。系统能自动推荐丰富的预设选项,前者包括:福利官、客服、电话销售、客户服务代表、电话回访员、经纪人、行政、服务顾问等;后者包括:口语化、友好型、热情型、保守型、简短型、顾问型、严肃型、幽默型等等。
第四步,输入这通外呼话术的使用目的。用户此处需要详细列举出希望采集的信息维度以及行为目标。比如:调研购车用户的满意度,包括销售服务满意度、交车体验满意度、用户体验满意度、其他建议和意见。
完成这些信息输入后, AI 大模型将快速运转,根据你的要求定制话术提示词。这个过程中的大模型思维链直接外显,便于用户调试优化,并且在提示词生成后,大模型还会进行再一次的深度思考,分析指出提示词中可能存在的信息空缺与逻辑漏洞,让用户可以手动补充,以便提高外呼质量。
(外呼数字员工大模型生成提示词示意)
最终,你将得到结构化的完整提示词文本,包括外呼目标、角色定位、实用技能、对话流程树、约束条件。其中约束条件需要特别重视,因为这将极大地限制大模型幻觉,保证外呼的精确性。后续,用户如需进行调优,随时可以返回该页面对提示词进行二次编辑。
创建外呼数字员工的每一步都简洁清晰,保存后就可以进行外呼测试了。我们通过下面这则视频感受下实际效果(某汽车品牌满意度回访场景)。
可以看到外呼数字员工在执行核心信息搜集任务时,还能灵活应变,及时识别客户情绪,主动调动品牌知识库,给出解决方案,做到句句有回应。采集的信息也都以结构化的形式呈现。
看过演示,下面我们从四个维度,综合对比“传统智能外呼”和“外呼数字员工”的区别,并给出选型建议。
① 技术原理:
传统智能外呼依赖规则引擎运作,而外呼数字员工由大模型引擎驱动,能动态生成,实现了从“机械执行”到“认知决策”的飞跃。
② 话术配置难度:
如上面演示的,外呼数字员工的对话式生成模式,仅需 30 秒就可以完成话术配置,效率远超传统外呼。
③ 话术调优难度:
采用流程画布的传统外呼,更容易根据问题进行精确的定向调整;而外呼数字员工更像黑盒,需要不断调试提示词,调优难度更高,可以说是“易学难精”。
④ 外呼效果:
先看音色,外呼数字员工受限于 TTS 技术能力,在部分情况下,从气口/重音/停顿等细节上表现出的机械感仍会比较明显,而传统外呼,是真正的“原声大碟”,完全采用真人录音,每段单独的话术听起来更自然,可信度更高。
至于流程可控性,传统外呼依靠着 AI 训练师的实施经验,在利益点和话术内容的设计上更标准,播报 0 误差,能更好地掌控对话节奏,营销转化效果更好。相比之下,外呼数字员工的 AI 幻觉难以百分之百避免,需要通过提示词等手段进行限制,对话交互呈现更强的发散性,更适合用于提供服务和采集信息。
在意图理解、交互深度、信息采集三个维度上,外呼数字员工显然是绝对的胜者。传统外呼像是按部就班的“实习生”,擅长照本宣科,而外呼智能体更像“职场老司机”,能识别泛化意图,擅长随机应变,听得懂用户潜台词,对话更深入,挖得出更多非结构化的宝藏信息。
最后,用一张表总结一下:
(“传统智能外呼”与“外呼数字员工”选型建议)
如果是重营销的场景,流程简单、标准,强调零偏差,交互轮次在五轮以内,那么建议选择传统智能外呼。
如果是重服务的场景,需要在复杂、动态的深度交互中,理解用户意图,挖掘高价值信息,那么建议选择外呼数字员工。
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