AI技术对呼叫中心的影响贯穿于服务交互的全流程，主要体现在以下三个层面：

1. 智能外呼：实现初步筛选与分流 基于自然语言处理和语音合成（TTS）技术，智能外呼系统可执行标准化的批量客户触达任务，如信息通知、满意度回访、初期意向征询等。其核心价值在于完成对海量线索的初步筛选和意向分级，并将其中判定为具有较高潜力的客户转接至人工坐席进行深度跟进。在理想的应用场景下，这种模式能显著提升外呼任务的执行效率。

2. 语音分析：洞察客户意图与情绪状态 通过应用语音识别（ASR）及情绪特征模型，语音分析系统能够对通话录音进行转写和分析。系统可识别客户在对话中使用的关键词、语速、音量及静默时长等声学特征，以辅助判断其情绪状态与潜在需求。这一功能为服务质量的量化评估提供了新的维度，帮助管理者洞察服务过程中的关键节点与风险点，进而调整培训策略与沟通脚本。

3. 坐席辅助：提供实时决策支持 坐席辅助系统（Agent Assist）在通话过程中为人工坐席提供实时支持。通过将知识库、客户关系管理（CRM）系统与实时通话内容联动，系统能够自动弹出客户历史画像、相关知识点、标准业务流程或合规话术提示。此举旨在降低坐席人员对记忆的依赖，统一服务口径，减少操作失误的可能性，并有望在一定程度上缩短单次通话的处理时长。

信息来源：合力亿捷