8月3日，由3W企服和企服头条主办的Open Forum活动——AI企业应用专场“AI技术商业应用中的机遇与挑战”在广州羊城创意产业园成功举行。

云之讯产品总监罗杰就“抓住时代的机遇，开创互联网智能语音时代”话题展开了干货分享。

他谈到图象识别、语音识别是一种模式识别。而真正另外一层可以将整个数据进行归纳、推理，数据理解方面属于另外一层，也就是智能语音处理。

云之讯产品总监罗杰

以下内容为罗杰演讲实录，企服行业头条（微信ID：wwwqifu）略有删改。

我不知道大家有没有这样的感受，像搜狗、360、百度，基本上靠挨个打电话，这种互联网公司也需要通过很传统的方式获客。

企业有5个特别大的痛点：

1、运营成本很高，就像工资、提成、社保、电话费、场地让企业管理者头疼不己；

2、客户难寻。电话销售时，挂斗率居高不下，需要花费大量的时间来筛选意向客户；

3、人员流动大，新业务员离职率高，老业务员时间久了难以控制，增加了招聘成本和管理成本；

4、培训时间长，新员工销售经验不足，没有标准的销售话术，需要花费大量的时间进行培训；

5、数据不准确。客户意向实时变化，员工跟踪记录不真实，无法统计客户说的每句话，没办法形成一个客户画像。

现在大家都在讲人工智能，从1956年开始就提出人工智能的概念，已经过了60多年，这个过程经历了3个主要的时期。

第一个时期，因为它的计算能力不够，没有进入机器学习的算法，也没有深度神经网络的算法，也没有目前来说很高级的数据算法。

第二个时期，在八零年代，那个时候比较典型的是深蓝下象棋的机器人，是一个专家模型，把很多种可能的结果全部模拟出来，然后找到一个最优的解决方案不断的往下推。

就像小时候玩过下象棋的小霸王，它会有选择，电脑可以选择简单、中级和高级，它唯一的差距就是时间不一样，其实这是一种追溯的算法。

这是现在整个智能语音识别的现状，就电销这个非常典型的劳动密集型的行业。

就一段录音的场景，其实它就只有三个技术点：

1、ASR，智能语音识别，把语音可以转化为文字的形式；

2、NLP部分，智能语音处理或者叫做智能语音理解；

3、TTS部分，把要回答的文字转化成录音的形式，然后放在我的客服厅，这样就形成一个通话。

这个过程中，目前的技术也很成熟，包括微软、IBM、亚马逊、腾讯、阿里、科大讯飞的技术都有很成熟的技术。应用价值就是用人工智能辅助销售提高业绩，或协助客服提高服务满意度。

图象识别、语音识别，这是一种模式识别。而真正另外一层可以将整个数据进行归纳、推理，数据理解方面属于另外一层，也就是智能语音处理。

这里面需要通过底层数据引擎，包括把词库做纠偏，分词器模块，关键字模块，概率分析模块，情感分析模块，逻辑控制器，控制机，有监督学习，无监督学习这样一个过程，最终形成强化学习，生成一个模型达到交付的效果。

 以上就是分享内容，谢谢大家！