做智能外呼機器人的企業現在已經挺多了，比如各個答案中提到的各家的產品。它的市場認可度也比較高，大家都知道它能用于通知、回訪、問卷調查、營銷等業務場景。外呼機器人的價值很好衡量，用了外呼機器人后，能給企業賺多少錢，或者能給企業省多少錢，簡單地算算收益和成本差異就知道值不值得用了。

總的來說，構建智能外呼機器人的所有產品都是在成本和效果兩個坐標上找平衡點。在現有技術水平下，機器人如果功能簡單是可以通過機器人平臺自主構建的，但如果要求機器人更加智能(比如精準理解用戶說的話并提供對應答復)，就需要做深度定制。

有些產品走的是低價和平臺策略，比如百應、硅基、環信、智齒、百度智能云、京東數科，你只要交點錢就可以用他們的平臺自己去配置外呼機器人，平臺是不怎么負責幫你優化外呼機器人效果的。這樣配置出來的機器人，基本只能做簡單的通知，不允許用戶與機器人有復雜的自主交互。這種產品適用于構建通知類外呼機器人，比如現在很多快遞公司都使用機器人打電話通知取快遞。

還有另一類外呼產品主打的是機器人的效果，也即平臺提供深度定制服務以構建更加智能的外呼機器人。這類產品有：愛因互動、捷通華聲、思必馳。這類產品適合業務場景比較復雜，或者(潛在)客戶價值較高時的情況。定制開發的機器人能更精準地理解用戶說的話，比如對營銷產品的意向度、情感傾向，用戶畫像如性別、年齡、教育程度等。

說說愛因互動做外呼機器人的原因和優勢。從算法技術框架上看，智能外呼機器人和文本對話機器人(聊天機器人)差異不大，只是在文本處理邏輯的基礎上增加了語音轉換的流程：語音轉文字(ASR)和文字轉語音(TTS)，即下圖中的紅色部分。

相比于大家對文本機器人不切實際的期待(“我們沒歷史數據，機器人不是會自主學習嗎干嘛還要數據訓練”，“這兩句話雖然沒有一個詞相同，但它們明明是一個意思機器人怎么識別不了”，“為什么機器人不能跟我閑聊”)，外呼機器人的使用場景通常簡單單一，且價值容易衡量。這使得外呼機器人中要求的文本處理技術更加簡單，在較低成本的定制化后機器人就能達到很高的準確率。作為從文本機器人起家的愛因互動，我們實施過數百個業務定制的復雜文本對話機器人，從中積累了大量快速精準定制的工具和方法論。這些積累都可以直接移植到外呼機器人的研發上。

愛因互動也把文本處理中最新的BERT技術推廣到語音處理領域，我們利用自己的數據訓練了外呼場景的大規模語音處理模型 audio-BERT。基于audio-BERT技術我們開發了基于語音信號的情緒識別、性別檢測、年齡檢測等模型。基于我們的語音處理模型和我們在文本處理的積累，我們不僅能精準識別用戶意圖，在對話中提供靈活打斷和答疑等能力，還能為對話打上用戶畫像的多種標簽。

愛因互動的外呼機器人主要包括三大類：

愛因互動也為諸多行業提供了詳細的解決方案。比如對于教育行業，我們提供了智能獲客的全場景覆蓋。

總結

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