使用生成式 AI 改善 VoIP 通信

随着生成式人工智能不断受到关注，其最吸引人的用例之一是它将如何与语音服务（例如 IP 语音）集成。基于人工智能的 VoIP 并不是什么新鲜事。多年来，该技术一直被用于为商务电话和呼叫中心的机器人提供动力。

但随着生成式 AI 拥有智能响应用户请求的能力，VoIP 人工智能有可能让企业通过让人工智能处理以前由人类处理的任务来削减其内部通信费用。

让我们来看看将生成式 AI 添加到 VoIP 服务的一些关键功能和业务优势。

员工之间的沟通差距可以通过执行管理任务的人工智能功能来解决。

VoIP AI 可以通过编程充当虚拟助手并重复执行智能高优先级任务：

企业客户通信流程包含许多步骤：管理呼叫路由数据、存储消息、记录人口统计数据以及收集其他信息以培训员工。人工智能可以执行数据分析来制定预测分析，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，聊天机器人会快速检索分析的数据以获得更好的帮助。

此外，用于内部通信的 VoIP AI 可以提供员工行为和参与度的概览，以确定绩效指标。企业可以利用这些数据来改进他们的政策、职业道德、营销策略，甚至改变他们的主要产品和服务。

这是生成式人工智能的一个关键优势，因为模式识别可以识别重复的行为和要求。人工智能技术可以通过各种交互形式收集和存储客户数据，包括文本、语音和视频通话。然后将数据从语音转换为文本或视频转换为文本以进行分析。当客户打电话时，人工智能将检索呼叫者的数据，以识别模式并预测呼叫原因。

模式识别可推动更有效的内部沟通和客户呼叫路由，尤其是对于营销和销售而言。此过程还可用于识别和阻止欺诈或垃圾邮件呼叫者。

拥有交互式语音应答 ( IVR ) 系统的企业可以使用 VoIP AI 为客户提供更加量身定制的体验，从而减少平均等待时间并更快地解决问题。利用大量现有数据，人工智能驱动的聊天机器人可以处理更复杂的客户查询、解决问题并提供自助服务。

人工智能聊天机器人还可以处理不同的通信渠道和格式，包括文本、音频和视频。

公司可以通过整合NLP进行自动语音识别、翻译和转录，从而在实时会议中生成智能响应，从而提高客户参与度。非结构化呼叫者数据用于训练人工智能模型以进行超定制交互，例如使聊天机器人能够以全球客户的首选语言为他们提供帮助。

使用人工智能来确定呼叫的路由方式可以帮助公司增强客户服务。该技术不仅使用机器学习进行预测分析和基于技能的呼叫路由分类，而且还通过语音或行为模式识别客户，并更有效地转接呼叫。如果出现错误，VoIP AI 会自动将呼叫重新路由至相关部门。

VoIP AI 可解决预测的技术问题，例如低带宽、高延迟和不正确的网络配置。该技术还通过检测可能的威胁并标记任何偏离正常操作的情况来对抗网络攻击。

使用 VoIP AI 实现调度、出勤和授权等低级业务流程的自动化，使公司能够专注于更复杂、高优先级的任务。它可以接受文本、图像、语音或视频形式的输入服务请求或提示。它还支持语音搜索、语音命令和相应的语音结果。VoIP AI 解释语言并提供相关结果。这可以转化为组织的成本节约和运营支出降低。

人工智能通过通话收集数据并创建有意义的信息的能力有助于企业为大量用户提供定制的个性化体验。例如，IVR 系统的更多定制体验可以提高客户满意度。内部员工沟通可以受益于个性化以支持协作。