阿里云跨境AI语音开发-阿里云跨境ai语音开发

1. 人工智能语音客服的趋势与走向是怎样的？
2. 一键ai怎么弄？
3. 国内ai有哪些？
4. 去泡沫、连产业，阿里云AI在下怎样一盘大棋？

人工智能语音客服的趋势与走向是怎样的？

要回答这个问题，得从技术趋势与行业趋势两方面看。

技术趋势毫无疑问的利好

客服工作以低科技含量与高重复性著称。对于大部分客服工作也确实如此，随着人工智能中人机对话技术（以自然语言处理为核心的若干技术组合）的成熟，低端的客服工作会逐渐被智能客服机器人所取代。人类的客服的工作会由常规、重复性工作转向非常规、特殊性工作转移，工作价值会得到提升。

上述趋势已经在发生，我们在拨打的不少电话时，已经是由客服机器人在与我们做沟通了，虽然多数体验并不好。而在一些高端的客服岗位中，工作的复杂性不逊于都市白领，这部分工作短期内并不会被取代。

另外，对于有些客户更希望得到有温度的服务，这是智能机器人永远都无法给予的，这就决定了客服的职位并不会消失，而是越走越高端。

行业趋势取决于国家政策

现在国家对机器人外呼造成的骚扰非常重视。这将直接影响到电销行业的发展，而电话客服又是与电话销售紧密绑定的，所以政策的变化对整个电销行业的打击，也会直接影响到语音客服的发展。

目前语音外呼，各企业***取的方法仍是扬汤止沸，或是员工实名注册，或是注册多公司，仍在处理一个与政策斗智勇的过程。未来会怎样发展，前途还不明了。

最后，智能语音客服的趋势一定是进步的，但对于客服工作的影响，也不全是积极与乐观的。需要配套政策与技术共同形成一套完善的解决方案，才能为之后的客服工作指明方向。

AI客服的进展，可以说是惨淡！在巨大的预期下，受制于NLP、尤其是多轮语义识别技术限制，紧紧能够在外呼营销等有限次数交互的简单封闭场景有所应用，至于开放性的客服场景，效果惨不忍睹，鲜有实际成功的商用案例！

语义识别、复杂场景交互、多轮交互等，都需要技术的突破！

目前比较可行的方案，是在现有NLP的技术条件下，提高更多的过程数据应用，让用户得交互更简化，从而显得更“智能”。

现在你打给任何一家大型企业的客服热线，都会先转接到人工智能客服那里，其实从这里我们就可以看出来人工智能语音客服的前景是很好的，不单单是大型企业，现在很多中小型企业也已经用上智能客服系统，毕竟跟智能沾上边嘛，显得高大上一点。不过还是要选实用的商家，如果没有这个需求只是为了跟风去用智能客服，其实也没必要花这个钱

AI人工智能科技不断进步，智能客服的使用企业逐渐增多，智能客服除了满足企业对客服工作的基本需求外，也为企业带来了一系列营销优势，帮助企业从传统营销逐步拓展到智能营销。

借助智能客服，企业便可通过追踪客户的来访轨迹、进行客户名片识别等，及时获取到该客户此前的咨询纪录、上线情况、消费记录及行为习惯等，通过多维度的客户画像贯穿整个路径，建立客户数据积累，通过数据支持，提高客户的转化率与复购率。

首先，面对海量来访客户，智能客服可以快速识别客户意图，筛选潜在意向客户，帮助企业建立内部客户数据库，从而方便企业进行规模化、系统化地主动销售线索获取；除此之外，***企业打通营销、产品、设计、研发、管理等环节，并对企业的内部及外部数据库进行整合分析，以此建立销售预测分析模型，并通过数据的不断积累试错，持续提升销售线索预测的准确率，从而助力企业实现低成本推进销售业绩快速增长。

其次，在企业营销中，用户画像的建立非常重要，通过用户画像企业才能更有针对性的对客服进行培训，为客户提供更精准、高效的客户服务。智能客服通过自动抓取客户信息，分析客户活动路径等就能精准描绘客户画像，促进企业营销活动的智能化。

举个例子：某客户在某企业***，先后浏览了产品页、案例页，最后在价格页发起咨询。智能客服在接待时，就能了解到这名客户的浏览轨迹，并通过轨迹分析进行客户购买需求的初步判断，因该客户最终在价格页发起咨询，便可判定为有购买意向的价格敏感用户。根据这些信息，智能客服在接待时就可以将价格相关的信息，比如产品促销、优惠活动等，率先告知该客户，吸引客户的最终购买，以此实现精准营销。

未来随着人工智能技术的再进步，智能客服所带来的智能营销优势将会更加凸显。客服中心也将从过去的被动服务转为主动服务，逐渐由幕后走向台前，由从前企业的配角成为企业核心，由企业成本中心转向利润中心，为企业的发展提供有力驱动。

智能语音客服代替人工客服是必然的，因为人力成本的增加，使得人工客服的雇佣资本加大，而且智能语音客服的工作效率比人工客服高很多，一个智能机器人的工作效率相当于五到十个人工客服。

一键ai怎么弄？

一键AI是指利用人工智能技术对图像、文本等进行一键处理的功能。实现一键AI需要先选择合适的平台，如阿里云、腾讯云等，然后上传需要处理的文件，选择对应的AI处理模型，设置处理参数，最后点击“一键AI”即可完成处理。例如，一键美颜、图片压缩、语音识别等功能。

国内ai有哪些？

国内AI企业包括百度、腾讯、阿里云、华为云、科大讯飞、商汤科技、旷视科技等。

百度AI平台以其优秀的语音识别和人脸识别技术著称，腾讯AI平台主要特点是将人工智能技术应用到各种产品和服务中，阿里云AI平台主要功能包括自然语言处理、语音识别、图像识别、视频识别等，华为云AI平台的主要特点是提供全栈式的人工智能

在国内，已经上市的AI相关专业公司有很多。其中一些比较知名的包括科大讯飞、科沃斯、虹软科技、商汤科技、创新奇智、格灵深瞳和云从科技等。此外，还有一些具有特色的平台或技术也值得关注，比如搜狗的AI分身、字节跳动的个性化信息流、美团点评的智能调度超级大脑、滴滴的智能交通大脑、云从科技的跨镜追踪以及思必驰的人机交互。

另外，国内AI初创企业也非常活跃，如旷视科技和寒武纪等，这些公司正在通过自身的力量推动着AI技术的发展。同时，许多新挑战者也在陆续加入这个领域，使得AI竞赛日趋白热化。无论是已上市的大公司还是充满活力的初创企业，都在以各自的方式推动着中国AI行业的发展。

去泡沫、连产业，阿里云AI在下怎样一盘大棋？

虽然在去年《我是歌手》第四季总决赛阿里小Ai一战成名，成功预测李玟的夺冠。这是第一次让我们知道阿里还有人工智能产品。相比在人工智能领域耕耘多年的Bai du，成为中国人工智能的领头羊，阿里的人工智能未来战略和研究重点在哪？

1.阿里人工智能发展背景

在当时，人工智能业界方兴未艾，除了Bai-du，还很少有公司能这么早就进行系统性的战略布局。很快，随着业界对人工智能领域在未来的不断看好，很多人的都意识到，就这项技术来说，如果你失去了这块领地，那你也将失去未来。

于是，阿里14年开始组建人工智能团队，开始系统性布局人工智能。阿里巴巴陆续从世界各大顶尖团队挖来了多位世界级人工智能专家。作为世界级的数据科学家，闵万里通过猎头的渠道回国加入了阿里，目前他是阿里云大数据孵化器团队的负责人。华先胜收到阿里的邀请，从西雅图回到了国内，加入了阿里巴巴。目前他则是阿里云视觉计算团队的负责人。

阿里开始争夺人才，成为人工智能领域人才争夺中一支重要的力量。

2.阿里人工智能发展后来者居上

阿里在很多公司和机构还在人工智能实验室研究讨论中，就在自己的电商专业领域开始了智能的雏形。

开始阿里在图片模型的基础上判断商品是否精品。后来[_a***_]部门感觉这个趋势，视觉团队的华先胜觉得技术还是需要我们自己在日常里掌握，作为图像搜索领域的世界级专家，他觉得图像搜索技术最合适的场景就是电商。

拍照购物这个场景是很有道理的，因为我们经常看到一些东西，可能我不好描述。比如我看到别人的衣服很好看，那我怎么描述它，但是我拍张照片就好了。

在华先胜的带领下，他主要负责的淘宝 App 中的「拍立淘」功能可以让用户通过拍照的方式实现「以图搜图」，以此来解决用户在不知道商品名称的情况下购买的问题。并在2015 年双十一当日，拍立淘的使用量超过千万。

一年以后，云计算云计算兴起不久，而且需求量逐步增加。而当时随着 PC 被大量的移动设备代替以后，移动设备上输入方法里面只有语音是最简单的。而语音背后，所有的事都发生强大的计算能力以及广泛的应用场景。

而人工智能基础就是算法和数据，这恰恰是阿里云的长处。从 2008 年开始，阿里云开发了强大的飞天系统，这套系统目前有 100 万个 CPU 的核，有 60 万块硬盘，相当于一个 EB 的存储能力。

人工智能的应用场景一定不仅限于电商领域，而这就需要阿里云发挥作用了。「行业的诉求和痛点的时候，用人工智能给出解决方案，成功案例就可以绽放异彩了」。目前，阿里云在自己的平台上开放了多个相关的 API，比如人脸识别、智能语音交互等等。外部的创业公司可以使用阿里云的服务去开发产品，而他们在使用产生的数据可以让阿里云 ET 变得更聪明。

但无论未来人工智能被阿里提到哪一个层级，阿里云都会是其中重要的一环。

3.阿里人工智能发展平台

从人工智能领域技术上来讲，各家都有特色，或者说侧重点不一样。但是从人工智能在业务领域、垂直行业的创新上来说，阿里巴巴现在应该走在全球的最前面。

杭州城市大脑项目正式发布证明这些能力加上正确的方法，能够在这个行业产生价值。才会有更多的公司愿意跟阿里一起把别人的痛点解决，这样承接各个场景，这种对业务领域的广泛布局成为了阿里的优势，也自然而然变成了他们未来的长远目标。

阿里云***上发布的部分 API 服务，这听起来很符合阿里的气质和地位。其实要找到技术的正确传递方式，算法、数据、用户、平台、商业模式这 5 个要素是一个成功的人工智能商业应用的必备要素。

未来人工智能，顶尖团队在算法上的差别会越来越小，大家比拼的是综合的***，你既要有算法和数据，还需要训练数据的能力，并且还需要通过正确的商业模式触达到足够多的用户，以此才能真正成为一个成功的人工智能商业应用。