AI智能语音机器人的功能有哪些？

智能语音，即智能语音技术，是实现人机语言的通信，包括语音识别技术（ASR）和语音合成技术（TTS）；电话通信是通过声能与电能相互转换、并利用“电”这个媒介来传输语言的一种通信技术。那么两者结合起来是一个什么什么样的产品呢？就是智能语音电话机器人，简称“智能语音电话”。智能语音电话，它能做什么呢？1、真人式语音交流销售上班后只需一键启动，机器人就会以真人式的语音对目标客户进行群呼，帮助销售制定标准化服务，提高工作效率，同时创造时间，创造更多价值。2、筛选分类与过程录音灵声机器人在多线路进行群呼时，会筛选出意向客户，并将其根据ABCD分类存储在系统里面；整个过程都有录音试听，可以清晰地进行聊天挖掘，为客户管理提供有效决策 。3、拨号时间管理和目标客户分析销售或企业可通过拨号时间设置来管理机器人的上班时间，保证在最合适的时间段与目标客户进行交互，对客户问题进行收集挖掘分析，给客户提供更精准化标准化的服务提高成交率。4、驱动销售业绩过程流程管控，把控节奏，提高转化，可视化数据分析，支持销售，提升商机转化，增加销售收入，建立信任，激发需求，促成立项，引导指标，管理期望，完成收款。5、 善用资源，精准营销多渠道获取销售线索，全程、可控、高效的规范化管理，从线索的收集、分配、跟进、转化到最终成单进行全生命周期管理，多维线索管理，优化资源配置，提升线索转化，全生命周期管理，自动分配线索池，智能表单生成。

小蓝鸽智能语音机器人通过专业级真人式模拟销售或客服专家，和客户进行多轮互动高效沟通交流，快速完成ABC类意向客户的筛选和分类；帮助企业更快更有效定位更多意向客户。

人工智能未来的发展前景怎么样？

人工智能未来的发展前景非常广阔，有四大发展趋势，具体分析如下：1. 预测行为变化：人工智能工具和平台已经在帮助企业了解客户适应新现实的方式。此前在商业和关系培养方面对数字渠道的采用滞后的机构逐渐认识到这种局面的紧迫性，并在迅速掌握行为分析和个性化等概念。 2.更智能的大数据分析：通过发展我们的能力来把机器学习解决问题技术应用到这些庞大 。我们将更容易发现疫情，跟踪密切接触者，实现更准确的诊断，并通过预测病毒未来可能演化的方式，开发更有效和持久的疫苗接种。 3.自动检测和预防：面部识别比较有争议的一点是，它把重点放在识别个体、而非人群中的模式，因此警方利用这项技术来发现逃避封锁和隔离的人，并追踪人群中出现症状的个体活动。 4.把下一次疫情消灭在萌芽状态：人工智能研究将在未来18个月取得进一步突破，从而提高我们发现和应对病毒暴发危险的能力。 想了解更多有关人工智能未来的发展前景怎么样的详情，推荐咨询达内教育。达内教育是引领行业的职业教育公司，致力于面向IT互联网行业，培养软件开发工程师、系统管理员、UI设计师、网络营销工程师、会计等职场人才，拥有强大的师资力量，实战讲师对实战经验倾囊相授，部分讲师曾就职于IBM、微软、Oracle-Sun、华为、亚信等企业，其教研团队更是有独家26大课程体系，助力学生系统化学习，同时还与各大高校进行合作，助力学生职业方向的发展。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

趋势一：AI于各行业垂直领域应用具有巨大的潜力人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素，是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加，尤其是改善对终端消费者服务。当然人工智能市场要起来也受到IT基础设施完善、智能手机及智能穿戴式设备的普及。其中，以自然语言处理（NLP）应用市场占AI市场很大部分。随着自然语言处理的技术不断精进而驱动消费者服务的成长，还有：汽车信息通讯娱乐系统、AI机器人及支持AI的智能手机等领域。趋势二：AI导入医疗保健行业维持高速成长由于医疗保健行业大量使用大数据及人工智能，进而精准改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡、降低医疗成本、促进跨行业合作关系。此外AI还广泛应用于临床试验、大型医疗计划、医疗咨询与宣传推广和销售开发。人工智能导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高成长，预计从2016年的6.671亿美元达到2022年的79.888亿美元年均复合增长率为52.68％。趋势三：AI取代屏幕成为新UI/UX接口过去从PC到手机时代以来，用户接口都是透过屏幕或键盘来互动。随着智能喇叭（SmartSpeaker）、虚拟/增强现实（VR/AR）与自动驾驶车系统陆续进入人类生活环境，加速在不需要屏幕的情况下，人们也能够很轻松自在与运算系统沟通。这表示着人工智能透过自然语言处理与机器学习让技术变得更为直观，也变得较易操控，未来将可以取代屏幕在用户接口与用户体验的地位。人工智能除了在企业后端扮演重要角色外，在技术接口也可承担更复杂角色。例如：使用视觉图形的自动驾驶车，透过人工神经网络以实现实时翻译，也就是说，人工智能让接口变得更为简单且更有智能，也因此设定了未来互动的高标准模式。趋势四：未来手机芯片一定内建AI运算核心现阶段主流的ARM架构处理器速度不够快，若要进行大量的图像运算仍嫌不足，所以未来的手机芯片一定会内建AI运算核心。正如，苹果将3D感测技术带入iPhone之后，Android阵营智能手机将在明年跟进导入3D感测相关应用。趋势五：AI芯片关键在于成功整合软硬件AI芯片的核心是半导体及算法。AI硬件主要是要求更快指令周期与低功耗，包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神经元芯片，且须与深度学习算法相结合，而成功相结合的关键在于先进的封装技术。总体来说GPU比FPGA快，而在功率效能方面FPGA比GPU好，所以AI硬件选择就看产品供货商的需求考虑而定。例如，苹果的FaceID脸部辨识就是3D深度感测芯片加上神经引擎运算功能，整合高达8个组件进行分析，分别是红外线镜头、泛光感应组件、距离传感器、环境光传感器、前端相机、点阵投影器、喇叭与麦克风。苹果强调用户的生物识别数据，包含：指纹或脸部辨识都以加密形式储存在iPhone内部，所以不易被窃取。趋势六：AI自主学习是终极目标AI“大脑”变聪明是分阶段进行，从机器学习进化到深度学习，再进化至自主学习。目前，仍处于机器学习及深度学习的阶段，若要达到自主学习需要解决四大关键问题。首先，是为自主机器打造一个AI平台；还要提供一个能够让自主机器进行自主学习的虚拟环境，必须符合物理法则，碰撞，压力，效果都要与现实世界一样；然后再将AI的“大脑”放到自主机器的框架中；最后建立虚拟世界入口（VR）。目前，NVIDIA推出自主机器处理器Xavier，就在为自主机器的商用和普及做准备工作。趋势七：最完美的架构是把CPU和GPU（或其他处理器）结合起来未来，还会推出许多专门的领域所需的超强性能的处理器，但是CPU是通用于各种设备，什么场景都可以适用。所以，最完美的架构是把CPU和GPU(或其他处理器)结合起来。例如，NVIDIA推出CUDA计算架构，将专用功能ASIC与通用编程模型相结合，使开发人员实现多种算法。趋势八：AR成为AI的眼睛，两者是互补、不可或缺未来的AI需要AR，未来的AR也需要AI，可以将AR比喻成AI的眼睛。为了机器人学习而创造的在虚拟世界，本身就是虚拟现实。还有，如果要让人进入到虚拟环境去对机器人进行训练，还需要更多其它的技术。展望未来，随着AI、物联网、VR/AR、5G等技术成熟，将带动新一波半导体产业的30年荣景，包括：内存、中央处理器、通讯与传感器四大芯片，各种新产品应用芯片需求不断增加，以中国在半导体的庞大市场优势绝对在全球可扮演关键的角色。