- 现代 IVR 系统结合了语音识别和 NLP，超越了笨拙的菜单，可处理基本查询、收集信息和路由呼叫。
- 成本低于完全自主的语音代理。
- IVR 遵循确定的路径并使用预先录制的提示，因此更易于维护简单的使用案例。
- 为避免让用户失望，应保持菜单简短、测试和完善流程，并始终提供通往即时代理的清晰路径，以备客户需要人工帮助时使用。
"如果你想和人类说话 就说'人类'"
"人类"
"抱歉，我找不到符合'古巴'的选项。如果您想说......"
唉
交互式语音应答（IVR）系统的好名声现在已经毁于一旦。
我的意思是，公平地说，你当然可以称它们为人工智能语音代理家族中丑陋的继子。
它们笨重、过时、不实用。当我们可以通过手机使用最先进的应用软件时，与机器人进行语音对话却让人觉得这是最不方便的使用方式。
我为什么还要写这篇文章？
哦，是的[清嗓子]
......不过，作为一名语音技术行家和时尚应用设计的爱好者，我有几点见解，希望能对自动电话流程有所帮助。
它是客户支持的最低门槛，而且支持技术--NLP（自然语言处理）和 ASR（自动语音识别）已经取得了长足的进步。
有了适当的设计，听错的关键词和永无止境的菜单都可能成为过去式。
因此，请跟我一起踏上旅程，我将带您了解该系统的各个部分、它们目前的使用情况，并重点介绍这项技术的一些独特优势。
因为虽然你肯定想过 IVR，但我打赌你从未真正想过 IVR。
什么是 IVR？
IVR（交互式语音应答）是一种自动电话系统，企业将其用作引导客户完成支持呼叫的菜单。这些系统能够回答常见问题、执行基本任务并转接给真人代理。
IVR 将现场座席人员从基本的查询、调度和信息收集中解脱出来，将现场座席人员留给更细微或敏感的情况。
有了信息库（通常是预先录制的）和读取用户输入的能力，这些数字代理就能卸下客户支持的大部分人工工作。
IVR 系统如何读取用户输入？
传统系统使用（双音多频）DTMF 来读取用户输入。这就是拨号盘按键与选项的对应关系。
(这也是键盘上不同数字发出不同声音的原因）。
你知道，"英语请按 1"。
有些人仍在使用。但在大多数情况下，🌶️。
随着语音技术的进步，这些系统可以集成更强大的机制来识别关键词，甚至运行自然语言处理（NLP），从用户的语音中提取意义和情感。
IVR 如何工作？
1.首次呼叫
当客户拨打专用电话线时，就会启动 IVR 流程。
2.问候语和菜单
客户会看到一系列选项。同样，这些选项也是事先录制好的。
这些功能包括检查银行业务的账户余额、有关公司政策的简单常见问题或在转接给真人代理之前填写初步信息等。
3.用户输入
用户选择一个选项。系统可以通过几种不同的方式读取用户的输入。
双音多频 (DTMF)
DTMF 是经典之作。它简单明了。可以理解的是，它不太受欢迎--如果你打电话，你就想说话。
另一方面，这也是对资源要求最低的收集用户输入的方式。
它被广泛应用于政府服务机构--这些机构尚未建立全面的帮助门户网站，但无论如何，它们都希望最终能将咨询转给真人代理。
语音命令识别
这就是要求用户说出与其所选选项相关的单词，例如 "如果您想查看账户余额，请说出'余额'"。
自该技术问世以来的几十年间，它取得了长足的进步。
您可能已经习惯了令人沮丧的低准确率识别（如导言中的例子），但这与过时的 IVR 系统有很大关系，而不是语音命令识别的能力。
自动语音识别（ASR）和 NLP
先进的系统可能会选择使用 NLP 系统进行全面语音识别。
这就是用户用简单的语言说出他们的选择，然后使用基于深度神经网络的算法对用户的输入进行转录和分类，例如，"是的，呃，我想存款"。
资源相对较少的系统也能运行相当快速和准确的 ASR 和 NLP 模型，公司通过这种设置看到了惊人的积极成果。
4.路由选择
根据系统结构和客户的反应，客户将被转到下一个步骤。
他们可能会被提示输入个人信息，如信用卡号或出生日期。他们还可能会被发送到一个具有更多具体选项的后续菜单。
IVR 与人工智能语音代理
那么，如果在客户支持聊天机器人上加一个语音包装，它就成了 IVR 系统吗？
我想，技术上是这样的。
虽然 IVR 是指具有预定流程和预录信息的系统。
在这种情况下，话务员会使用预先录制的信息，提示用户从多个选项中选择一个，并据此进行路由。
在语音人工智能代理的情况下，用户对代理说话，代理会动态生成回应。代理可自主决定何时（如果有的话）唤起何种工具。
IVR 使用预先录制的信息和严格的用户输入来引导用户完成一个流程。每一步都会向用户提供一系列选项，用户必须选择合适的选项。
另一方面，人工智能语音代理可以使用某些工具，并能解释用户的输入，以决定唤起哪一个。它还能动态生成回复，而不是播放预先录制的信息。
何时应使用 IVR 而不是语音代理？
房间里的大象：既然我们已经有了流畅、自主的对话式代理，为什么还要费力地使用循序渐进的声控系统呢？
如果您已经在使用人工智能对 IVR 中的用户意图进行分类，为什么不采用完全自主的系统呢？
很高兴你这么问。
预算紧张时
不算语音识别（两个系统都会有），人工智能在 IVR 中的应用归根结底是将用户的语音归类为n 个例子（通常大于 10 个）中的 1 个。
另一方面，自主代理需要调用多个LLM （大型语言模型）来确定用户的意图、撰写回复，并使用文本到语音（TTS）来生成相关音频，所有这些都可能耗费大量成本，并增加回复时间。
例如，您可能有一个很长的公司政策或常见问题解答页面，客户可能会提出数百个问题。
对它们进行预先定义，甚至让客户坐在录音菜单前寻找自己的问题，都是不可行的。在这种情况下，代理显然是最佳选择。
当你的流程尚未完全确定时
自主代理更强大，但可预测性较低。
请记住，它们会自行做出决定。这意味着每次都要运行一系列操作，导致错误难以调试。
我知道，因为我花了好几个小时调试它们。
这很好。这是开发的一部分，但最好把时间投入留到确定数据、工作流程结构和需求已经存在的时候。
而 IVR 是将所有这些要素整合在一起的绝佳方式。
明确定义步骤并引导用户逐一完成这些步骤，是组织数据和了解流程的一种更有帮助的方式。
我坚持认为，IVR 有其长处，比完全的人工智能代理更能解决简单的问题。
但是，如果不出意外的话，你可以把它当作实现完全自动化的垫脚石。
IVR 的优势
IVR 系统如此普及是有原因的。
尽管我们生活在一个拥有更大、更先进的语音客户支持技术的时代，但我认为 IVR 仍然值得一试。
安全
我们忙于谈论人工智能在哪些方面做得和人类一样好，却常常忘记了它在哪些方面超越了我们。
其中之一就是语音识别。比如，"啊，那是汤姆的声音 "与 "那不是汤姆"。
对于财务或个人信息等敏感事项，自动语音流可让公司有机会根据说话者的身份验证其声音，从而发现可能无法察觉的欺诈行为。
改善客户体验
当您没有足够的人手接听每一个来电时，您就需要有人来接听。
被帮助总比被搁置要好。
真人代理固然很好。但最理想的情况是，即时座席人员已经了解了来访客户的需求，并根据他们的专业知识进行了派遣。
降低成本
这个问题有两个方面。
首先，卸载客户服务琐事总是能节省成本。询问简单的客户不需要特别个性化的服务，而 IVR 可以执行简单的任务或提供快速回复。
双赢
另一方面，它是人工智能代理和聊天机器人的廉价替代品。
企业急于采用全人工智能代理来实现客户支持自动化，而不考虑 IVR 等成本更低的自动化方式。
与机器人相关的成本不仅仅是工具和技术。
设计一个具有明确工作流程的低成本系统，是收集客户需求数据的绝佳方式，也是在准备启动完全自主系统之前，学习如何以最佳方式实现流程自动化的绝佳方式。
更有效的路由选择
使用明确的工作流程步骤（最好再加上一点人工智能魔法）可以大大改善调度工作。比如，真正为客户提供所需的帮助。
人工智能善于从嘈杂的数据中发现规律。
人工智能并非 IVR 的固有组成部分，但添加一些机器学习功能以预测用户行为模式相对简单。
通过 IVR，您可以收集有关客户资料、客户关注的问题以及某些现场座席对客户关注问题的帮助程度的数据。
在路由选择时，IVR 必须确定将哪个即时代理移交给哪个即时代理。
也许一个代理更了解数据库迁移问题，另一个更了解登录凭证问题。尽管代理 3 最适合处理企业计划用户的凭据问题。
要学会所有不同的代理/顾虑/档案组合，将是一生的追求。
但对于人工智能来说，那只是数据而已。
全天候支持
即时代理可能无法全天候提供服务，但您可以在零散时间收集必要的信息，设置他们有空时的回电时间，并快速回答一次性问题。
这将减少客户端的摩擦，使即时座席人员的工作时间更有效率，并有可能释放资源，使您可以在非高峰时段雇用即时座席人员。
各行业 IVR 的使用案例
各行各业的公司都看到了效率和满意度的提高，尤其是当他们将 IVR 与 NLP 相结合时。
银行业
我在文章中多次提到银行业务，因为我认为这是 IVR 的一个重要用途。
不管怎么说，确保交易安全意味着至少要多次验证用户身份，然后指定交易细节。
其中大部分是相对简单但敏感的信息：信用卡号、存款金额。只要 IVR 可靠、安全，它就非常适合银行业务。
事实上，实施基于自然语言的 IVR 已帮助银行实现了高水平的控制（无需转接真人代理），并提高了安全性。
医疗保健
COVID-19 期间的人员配置挑战表明，在医疗保健领域实现有效的自动化是多么重要。
GBANK Health 是爱荷华州的一个药房网络，在实施针对具体病例的 IVR 后，呼叫转移减少了 24%。
这提醒我们，医学是一个高风险、高度紧张的行业。而有效的自动化意味着改善人们的福祉。
客户支持
大多数客户支持询问都是重复性问题。对来电进行分类和过滤可节省时间并提高满意度。
在这方面，一家美国零售商利用自然语言 IVR 成功减少了 30% 的呼叫转移。
实施 IVR 还能让您获得更多信息。
同一家零售商利用预测算法推荐其他服务，成功率超过 70%，减少了后续电话的需求。
如何避免 IVR 的常见问题
IVR 并不都是有趣的游戏--IVR 可能会出现一些问题。好消息是，您可以采取一些措施来解决这些问题。
保持菜单简洁
IVR 菜单可能很长，选项也可能不清楚。有时你在等待其他选项时会忘记第一个选项。还有的时候，你不确定哪个选项适用于你。
解决方案： 迭代、迭代、再迭代。收集有关使用情况的数据，了解人们在哪些方面会遇到困难。
这可能意味着对选项重新排序，取消不常用的选项，或合并类似的选项。
您的重点应该是最大限度地减少呼叫时间、用户返回之前的步骤以及即时代理的切换。
透明
IVR 不是人类，这一点没有问题。
但有些客户更喜欢与真人代理通话。
如果不能读懂或回应用户的情绪，心怀不满的客户就会觉得自己被低估了。
解决方案：优化清晰度，尽早让用户知道如何与即时代理对话。
自动菜单终究不如人那么个性化。用户对此会有不同的感受。
你无法控制客户的感受，但你可以始终透明地告知他们的选择。
解决瓶颈问题
即使是自动系统也有等待时间。首先，IVR 一次可服务的客户数量是有限制的。真人代理的等待时间也各不相同。
解决方案：找出瓶颈问题，并设法加以解决。
在设计 IVR 工作流程时，既要考虑系统内部的需求，也要考虑系统外部的需求。
也许有些菜单选项比其他选项更紧俏。在这种情况下，可以考虑重新调整劳动力来解决这些问题。
客户可能会打电话询问一些简单的问题，而这些问题可以在您的网站上找到答案。确保这些信息清晰明了，易于查找。
利用 IVR 实现电话呼叫自动化
如果您还没有准备好进入人工智能自动化的深渊，我想没有比实施 IVR 更好的方法了。
IVR 是在保持控制的同时利用人工智能力量的绝佳方式。您可以收集数据并不断改进。
您所需要的只是一个构建平台。Botpress 有一个简单的拖放式生成器，有大量低成本型号可供选择，还能轻松集成电话。它甚至还能为你收集分析数据。
今天就开始建设。它是免费的。
常见问题
现代 IVR 对自然语音和不同口音的理解有多准确？
由于采用了先进的语音识别和自然语言处理技术，现代 IVR 系统在支持的语言中实现了 85-95% 的清晰语音准确率。如果出现强烈的口音、方言或背景噪音，准确率就会下降，因此必须进行真实用户测试。许多平台提供定制模型调整功能，以提高对特定口音和行业词汇的识别率。
小企业实施 IVR 技术的成本高吗？
对于小型企业来说，IVR 技术不再昂贵得令人望而却步；根据呼叫量和功能的不同，基于云的解决方案起步价可低至每月 50 至 200 美元。如果增加语音识别功能或与业务系统集成，成本就会增加，而最大的开支通常是设计和安装时间，而不是软件。
IVR 系统能否与 CRM 集成以实现个性化应答？
IVR 系统可以与客户关系管理（CRM）和后台工具集成，从而实现个性化体验，如按姓名问候来电者或根据客户历史记录进行路由选择。这些集成依赖于应用程序接口（API）或与数据库的直接连接，因此需要一些技术配置，但它们已逐渐成为现代 IVR 平台的标准配置。
IVR 系统能否安全地处理信用卡号等敏感信息？
IVR 系统可以安全地处理敏感信息，前提是其设计符合 PCI-DSS 标准和加密协议。许多现代 IVR 提供商都提供安全的 "支付捕获 "流程，在该流程中，敏感输入信息不会被人工座席看到，并进行端到端加密。
从零开始部署 IVR 系统需要多长时间？
如果使用具有预建模板的云提供商，公司可以在短短几天内部署一个简单的基于 DTMF 的 IVR 系统。而采用语音识别和复杂工作流程的更高级 IVR 系统则可能需要数周时间才能启动。
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