及时行乐|语音机器人是如何帮助金融机构获取AI“超能力”的？( 四 )
把所有的客群分成两波之后 ， 上边人工去打 ， 下边是机器人打 。 机器人打的过程中 ， 也会识别出来一些借贷概率比较高的客户 ， 这部分客群继续给人工打 。 大数据预测有一定的准确率 ， 但有些也预测不准 。 在这种情况下 ， 用机器人跟他聊 ， 因为机器人的成本低 。 跟他聊完之后 ， 基于这些数据测算的概率是动态概率 。 这样既能够保证盈亏平衡线 ， 也能够最大化让人工去和高响应的客户交流 ， 会有价值 。
如果没有机器人 ， 没有这些模型去预测用户的概率 ， 人工可能要面对10万个客户 ， 一个一个按顺序打 ， 运气好的话还是赚的 ， 运气不好的话就赔了 。
在这个过程中 ， 不管人工还是机器人 ， 毕竟是一种营销 。 营销的过程中会涉及到投诉 ， 有些用户觉得很烦就会投诉 。 基于人工和机器人对话 ， 也可以预测用户的投诉概率 。 如果在打电话之前 ， 通过大数据机器学习预测投诉概率非常高的话 ， 那这个电话绝对不打 。
因为你一旦投诉我 ， 那对于一个企业影响是非常大的 ， 尤其在这种监管非常严的背景下 。 所以 ， 在这个基础上通过大数据预测用户的投诉概率 ， 包括和用户对话过程中 ， 如果用户情绪很激动 ， 把他筛出来 ， 这部分投诉敏感人群是不触达的 。
总之 ， 在电销场景 ， 机器人就是通过用户需求响应概率 ， 来帮助人发挥更大的价值 。
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