如何利用生成式 AI 改进 VoIP 通信

生成式 AI 的一个常见应用场景是将其与语音服务（例如 VoIP）集成。基于 AI 的 VoIP 并非新鲜事物。多年来，这项技术一直被用于驱动企业电话和呼叫中心的聊天机器人。

但由于 GenAI 拥有智能响应用户请求的能力，VoIP AI 有可能让企业通过让 AI 处理以前由人类处理的任务来大幅削减内部通信费用。

让我们来探讨一下将 GenAI 添加到 VoIP 服务中的一些关键功能和业务优势。

VoIP AI 功能

企业客户沟通流程包含多个步骤：管理呼叫路由数据、存储消息、记录客户信息以及收集其他信息以培训员工。AI 可以执行数据分析，生成预测分析报告，从而有效地对客户行为、参与度、需求和模式进行分类。在客户通话期间，聊天机器人可以快速检索分析后的数据，以便提供更优质的服务。

此外，用于内部沟通的 VoIP AI 可以提供员工行为和参与度的概览，从而确定绩效指标。企业可以利用这些数据来改进其政策、职业道德、营销策略，甚至对其主要产品和服务进行调整。

员工之间的沟通障碍可以通过执行行政任务的 AI 功能来解决。

VoIP AI 可以被编程为虚拟助手，并反复执行智能高优先级任务，包括以下任务：

这是GenAI的一项关键优势，因为模式识别能够识别重复的行为和需求。AI 技术可以收集并存储各种交互形式的客户数据，包括文本、语音和视频通话。然后，数据会被转换为语音转文本或视频转文本以进行分析。当客户来电时，AI 会检索来电者的数据，以识别模式并预测来电原因。

模式识别能够提升内部沟通效率和客户来电路由效率，尤其是在市场营销和销售领域。此外，该技术还可用于识别和拦截欺诈或垃圾来电。

拥有交互式语音应答 ( IVR ) 系统的企业可以利用 VoIP AI 为客户提供更加个性化的体验，从而缩短平均等待时间并加快工单处理速度。借助大量现有数据，AI 驱动的聊天机器人可以处理更复杂的客户咨询、解决问题并提供自助服务。

AI 聊天机器人还可以处理不同的沟通渠道和格式，包括文本、音频和视频。

企业可以通过集成自然语言处理（NLP）技术来提升客户互动，实现自动语音识别、翻译和转录，从而在实时会议中生成智能回复。非结构化的来电者数据用于训练 AI 模型，以实现高度定制化的交互，例如，使聊天机器人能够以全球客户的首选语言提供帮助。

利用 AI 确定呼叫路由方式有助于企业提升客户服务水平。这项技术不仅运用机器学习进行预测分析和基于技能的呼叫路由分类，还能通过语音或行为模式识别客户，从而更高效地转接电话。如果出现错误，VoIP AI 会自动将呼叫重新路由到相关部门。

VoIP AI能够排查预测到的技术问题，例如带宽不足、延迟过高和网络配置不当。AI还能通过检测潜在威胁并标记任何偏离正常运行的情况来抵御网络攻击。

利用 VoIP AI 实现日程安排、考勤和授权等底层业务流程的自动化，企业可以专注于更复杂、优先级更高的任务。它可以接收文本、图像、语音或视频形式的服务请求或提示。此外，它还支持语音搜索、语音命令以及相应的语音结果。VoIP AI 能够理解语言并提供相关结果。这可以帮助企业节省成本并降低运营支出。

AI 能够收集通话数据并从中提取有意义的洞察，这有助于企业为大量用户提供定制化的个性化体验。例如，通过交互式语音应答（IVR）系统提供更加个性化的体验可以提升客户满意度。内部员工沟通也可以通过个性化来促进协作。