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IBM和Oracle都预测，到2020年，企业和用户之间的互动将达到80％。尽管该预测可能有点过于乐观，但是机器人流程自动化（RPA）当前在各个行业中广泛使用，以加快平凡的流程并以虚拟助手（例如聊天机器人）的形式改善客户关系。下一步合乎逻辑的步骤是实施RPA辅助的“语音机器人”，但是采用速度很慢。那么，为什么没有更多的组织和企业部署语音助手来进一步自动化客户交互呢？

使用语音机器人的感知问题

尽管到2023年将有80亿个基于 AI的语音机器人（这意味着地球上几乎每个人都将与AI交互），但许多企业目前担心语音机器人会由于多种原因而挫败并排斥客户：

用户可能会因为与机器人通信而感到沮丧而挂断电话。

机器人可能是“笨蛋”，无法理解复杂的口头问题和答案。

机器人的“铁嗓门”可能会惹恼用户。

这些天大家都喜欢通过文本/聊天进行交流时，为什么要打电话？

这些担忧似乎主要来自消费者与基于双音多频（DTMF）按键用户输入的交互式语音响应（IVR）技术的交互。通过DTMF进行的IVR在通信行业已经广泛使用了数十年，但是使客户服务和交互自动化的高级技术正在迅速变得更加强大，并且可以被所有类型的企业使用。

不使用语音机器人的实际问题

语音助手或“语音机器人”有潜力为零售，酒店，金融服务以及实际上任何面向客户的行业的企业提供众多优势-因此，几乎所有企业都可以从语音助手的实施中受益。

当前大多数雇用各种性质的机器人（聊天机器人，文本阅读机器人，语音机器人）的企业都引用了自动助手提供的几个主要优势。首先-机器人可以24/7全天候工作，无需休假（机器人在节假日剩余的劳动力大部分都无法使用时也可以使用）。其次-僵尸程序永远不会感到疲倦或感到压力大-这意味着它们可以及时处理大量任务和请求。许多企业承受高峰负荷，并且机器人可以快速有效地通知客户任何更改，例如航班取消，新产品，交付等。机器人–机器人所需的人力资源几乎与雇用员工所需的时间几乎相同。新员工。训练机器人可能需要几天的时间，但是一旦经过全面训练，一个漫游器可以用于尽可能多的同时请求。机器人也不需要进行管理或付费，这意味着其部署速度比新员工入职快三倍。

大多数企业对语音机器人的主要担忧与机器人能够有效地理解信息和传达响应的能力有关。如上所述，一些企业担心语音机器人过于“笨拙”，无法理解复杂的问题并制定答案。

具有讽刺意味的是，“笨拙”的机器人通常比“聪明”的机器人更有效。智能机器人可以提出并回答开放式问题，通常需要机器人在其给定算法的参数范围之外运行。笨拙的漫游器只能理解“是”，“否”，“我不知道”或类似的简短的预编程答案。尽管智能机器人具有更广泛的功能和与客户的互动，但与笨拙的机器人相比，它需要花费更多的时间进行培训，并且实现成本更高。此外，当向智能漫游器显示其算法无法识别的短语或请求时，该漫游器可能会感到困惑，并导致错误方向的对话-这意味着必须使用实时代理来处理任何越界请求。有时候，少即是多。在这种情况下，

由于语音识别和语音合成技术只会得到改善，因此，自动带走用户的“铁语音”的担忧也将逐渐消失。人工智能和深度学习方面的最新突破已经产生了可以模仿人类声音，语调和节奏的高效机器人。我们所有人都从一个听起来像合法人的垃圾邮件号码收到了机器人营销电话，只是让我们意识到，当它不断重复同样的短语时，它就是一个机器人。

如何创建和部署有效的语音机器人

要创建一个有效的语音机器人，您将需要许多组件：准确的语音合成和语音识别技术，以及将自然语言理解（NLU）平台（例如Dialogflow）连接到该机器人以帮助解决复杂的情况。

与机器人连接的NLU应该具有与各种消息传递和通信应用程序和平台集成的能力，并能够以多种不同的语言进行理解和响应。NLU还应该具有易于使用的界面，用于编程和开发机器人。界面应包括一个知识集成器，该集成器会自动用数据填充机器人；允许机器人自动处理交互而无需特定编程的交互功能；历史和性能改进工具。

部署语音机器人时，不要指望它在CRM中可以立即使用。但是请放心，集成非常简单。从头开始，再进行测试，根据机器人功能需求的复杂性，设置特定的自动语音机器人功能只需几天。开发机器人的总成本最终取决于所涉及技术的水平和规模，应根据机器人功能的特定需求进行选择。

现在有越来越多的情况需要自动呼叫和客户交互，这极大地增加了对有效语音漫游器的需求，因为现在通常将客户服务呼叫转移到虚拟助手中进行解决。得益于AI方面的最新突破，深度学习和语音合成技术使语音机器人比以往任何时候都更易于访问和部署。想要保持领先于CRM曲线的业务，以开始开发和部署其未来的自动化客户服务团队（即语音机器人）的企业要决定。