从“人海战术”到大模型智能体
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告别低效的人工手动拨号。通过大模型语音智能体与预测式调度，实现拟人多轮对话、智能意向筛选与全天候高效触达。
服务能力的代际跨越
从传统外呼到 AI 驱动的智能外呼，全面提升触达效率与转化质量。
五大核心能力
构建具备深度语音交互与决策能力的智能外呼矩阵
大模型语音交互
ASR 识别准确率 96-98% (支持方言)，NLP 意图识别 90-99%，TTS 拟人音色 MOS>4.2。
预测式外呼与调度
马尔科夫链/LSTM 预测空闲坐席，基于 20万+ 数据训练最佳接通窗口，智能防封策略。
智能意向与分层
自动输出意向等级、关键槽位与情绪曲线。机器学习模型构建意向评分，优先对标高分人群。
情绪与复杂处理
判断愤怒、焦虑等情绪，自动触发安抚话术或转人工。在敏感中通过“智能留样”提升接通率。
多智能体
规划 Agent 拆解任务，分配给话术、风控等子 Agent，与 CRM/工单系统联动，形成全链路闭环。
行业场景应用概览
典型行业与核心场景的实际落地数据
电商 / 零售
金融 / 银行 / 保险
电信运营商
电商 / 零售
金融 / 银行 / 保险
电信运营商
落地实施路径
分阶段演进，兼顾落地速度、合规风险与投资回报节奏。
基础自助外呼
目标：先满足人力压力，用标准化、低风险场景快速减负。
- 明确 3-5 个极低风险场景
- 上线基础 AI 语音外呼
- 建立基础指标监控
阶段成果：人机协同基础建立，单人管理机器人数量提升。
增强型 AI 外呼
目标：从“会说”到“会筛选”，把有价值的人交给人工。
- 引入大模型对话能力
- 建立意向识别与分层
- 上线预测式外呼与调度策略
阶段成果：意向识别率大幅提升，人工坐席成交ROI显著增加。
Agentic AI
目标：建设“虚拟外呼团队”，全链路业务自动化。
- 业务流程拆解为“任务流”
- 引入多智能体协作
- 建立操作日志与风控
阶段成果：实现完全自动化的业务闭环，人工成本大幅削减。
落地实施核心收益指标
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