如何从零开始搭建智能外呼系统？

女爷i 2022-04-15 04:41 598阅读 0赞

> 本文作者是“AI产品经理大本营”团员何静 ，她用非常接地气的文字介绍了智能外呼系统的必备入门信息，对于不是这个细分领域的AI从业者来说，非常值得一看。

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## 一、序言 ##

随着人工智能技术的发展，近半年来涌现了大量基于人工智能的呼叫中心业务服务商和集成商。仅电销机器人这一个方向就至少有近百家公司正在推广运营，包括百度、讯飞、智齿、硅基、百应、箭鱼、容联等。商务上的需求非常强烈，整个市场都飞快地热闹起来。

一套可提供saas服务的智能外呼系统，看起来功能并不复杂。一个网站可注册、充值缴费开票，登录后在后台页面选择或者定制外呼话术脚本，新建外呼任务并导入外呼号码列表，明确外呼策略（时间段、重呼次数），设置外呼机器人数量（同时拨出几个号码），点击开始。然后就可以看着进度条走完，外呼机器人按照列表一个个打电话出去。任务完成后，可以查看外呼结果列表。

那么如何**从零开始搭建一套对外可以提供saas服务的智能外呼系统**呢？

## 二、总览 ##

我们先列出，搭建这样一整套系统需要哪些技术和资源：

*  **运营商线路：**提供方包括三大运营商、集成线路商，这是我们打电话出去要交电话费，必须涉及的供应商。
 *  **呼叫中心设备：**商用设备原厂包括avaya、genesys、cisco、华为等，集成商很多，开源的也有一些。在发起外呼任务时，saas平台是把外呼请求发给了呼叫中心设备经由运营商线路而拨出去的。
 *  **AI能力：**包含语音识别、语音合成、语义理解。这就是外呼机器人的核心组成部分，它能听懂接电话的人所说的话、表达的意思，并回复和引导对话。
 *  **saas服务平台：**即用户可以注册、登录、缴费、上传呼叫列表、发起外呼任务、外呼结果查看的网站，这个是终端用户唯一可以看得到的前端界面。

简单关系示意图如下：

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上图中四个主要模块，其中一些难以自研，只能选择供应商：

1.  **AI能力**部分（中文ASR/TTS）基本已经格局稳定，没太多可挑选的。
2.  **运营商资源**这块儿，可以选择大牌老厂的码号线路资源多的然后便宜的去谈合作，一方面外呼应用在催收场景时容易被封号，同时话费再便宜也好几分钱一分钟，也是重要的成本。
3.  **呼叫中心设备**，因为涉及不少接口对接调试，优先选自己熟悉的，其次选便宜的且技术资料多的。
4.  最后是**外呼saas平台**，可能这是各个电销机器人服务商/集成商最容易实现自研的部分。

明确了涉及到的技术和资源之后，再明确一下建设步骤。由于各个厂商都有各自的资源和能力，建设方式也各不相同，简单来说可以分成以下几类：

1.  有运营商资源的，等着别人找上门来就行了。
2.  呼叫中心厂商，必然有已长期合作的运营商线路资源，手里也有呼叫中心设备+职场，也有技术人员。于是就选择自研saas平台，然后找AI能力厂商合作提供ASR/TTS/NLU。
3.  AI能力厂商，尤其以NLU起家的在线客服类厂商，通常会选择接入百度/讯飞的语音能力，然后去找呼叫中心类厂商合作。
4.  啥都没有，只有几个技术人员的，选择自研saas平台，接入呼叫中心设备、AI能力、运营商资源。

作为初学者，为了自行从零开始搭建一套对外可以提供saas服务的智能外呼系统，身份必然是第四种，啥都没有，啥都要干。

以上这四部分，核心角色是呼叫中心。AI只是插上了想象力的翅膀，但是没这翅膀，呼叫中心还是呼叫中心，但是AI就只是空中楼阁了。业务明确可落地的呼叫中心才是想象力的基石，这一点与CV和安防的关系很像。

## 三、呼叫中心搭建 ##

### **1. 通信原理** ###

目前对呼叫中心比较普遍接受的定义是：呼叫中心是以计算机电话集成（CTI）技术系统为基础，将计算机的信息处理功能、数字程控交换机的电话接入和智能分配、自动语音处理技术、 Internet技术、网络通信技术、商业智能技术与业务系统紧密结合在一起，将公司的通信系统、计算机处理系统、人工业务代表、信息等资源整合成统一、高效的服务工作平台 。

最新一代呼叫中心架构NGCC（Next Generation Call Center）如下图所示：

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**具体如何理解呢？**

先从最简单的说起：个人A给个人B打了个电话。

*  流程：A→PSTN→B
 *  解释：PSTN是Public Switched Telephone Network，公共交换电话网络，也就是运营商的电话网络。

然后来个复杂点的：个人A给呼叫中心400xxxxxxxx打了个电话，拨通后先听到了录音，“您好，找B类接线员说话请按0号键”。按了0，然后听到录音，“排队中，请稍后”。几分钟后接通，B0026号接线员接了电话。

> 流程：A→PSTN→PBX→IVR→ACD→B
> 
> 解释：PBX是Private Branch Exchange，用户级交换机，这是企业内部的局端用户级交换机，整个呼叫中心的出入口设备。
> 
> PSTN到PBX之间是中继（分成模拟中继、数字中继、IP中继），这是将通讯公司的局端交换机与企业内部的用户级交换机（PBX）相连的通讯线路。
> 
> IVR是Interactive Voice Response，互动/交互式语音应答，我们把它叫语音导航。实现的是类似拨打10086后听到录音说，xx业务请按x，这个环节。主要用途是根据业务分流来电，进入对应的排队机。
> 
> ACD是Automatic Call Distribution，自动电话分配，也叫排队机。

再来个复杂点的：个人A给呼叫中心400xxxxxxxx打了个电话，拨通后先听到了录音，“您好，您想找哪类接线员？”

个人A说，“B~~”。

然后很快接通，“您好，这是B0026号机器人，有什么可以帮您？”

个人A说，“我不想跟机器人说话，泥奏凯~”

然后听到录音，“为您转接很贵的真人客服，排队中，请稍后”。

几分钟后接通，B1026号真人接线员接了电话。

> 流程：A→PSTN→PBX→IVR（→ASR→NLU）→ACD（→ASR→NLU→DM→NLG→TTS）→ACD→B
> 
> 解释：现在智能的部分，也就是我们说的语音机器人的部分，分别在IVR和虚拟坐席处体现。
> 
> IVR部分，不再需要提示按键，而是直接问来电方需要办理什么业务，然后识别语音、理解意图后，进入对应的业务队列排队。排队后可以等待真人客服接待，也可以由机器人先行接待。
> 
> 机器人（实际是服务器资源）资源空闲时，直接接待，进行语音对话，对话过程就是语音识别、语义理解、语音合成的多次调用，部分业务涉及业务数据接口对接调用，比如查询话费、积分。并可以根据需求自动或者选择转人工，再次进入排队，等候真人客服接待。

其中IVR部分示意图如下：

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### **2. 集成实施** ###

上面提到的全部流程中，PBX、IVR、ACD等部分基本都是由我们说的呼叫中心设备商提供，产品有三种类型:板卡式、交换机式、VoIP形式。

交换机式比较适合大型职场，例如三五百人以上，硬件价格五位数。交换机领域，主要有：avaya、genesys、cisco、华为、中兴，其中最常用的两家对比下来，avaya比genesys便宜（[参见文章][Link 1]）。

板卡式适合中小型职场，比如几十人到两三百人，硬件价格四位数。基于板卡建设呼叫中心的步骤，可以参考使用三汇板卡的这几篇（[主要前4篇讲原理][4]）。

选择板卡之前，先要确定选用哪种中继线路，比如：使用常规的数字中继，那么就需要选择数字板卡，这个找板卡的供应商问就行了。通常来说呼叫中心要购买的一条E1数字中继报价五位数/年，由用户级交换机将局端的光信号转换为30路模拟信号，也就是支持30个人同时接打电话，通话费会另外按照实际呼出分钟数收取。

近期一个实际落地项目是选择了数字中继+Asterisk（开源VoIP PBX纯软方案），（可参考：[安装配置][Link 2]，[调试][Link 3]）示意图如下：

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具体的软件业务细节，比如：常规客服中心需要的管理模块、配置模块、工单服务、坐席服务、报表模块、CRM，还有比如：坐席班长监听、通话插入、质检，录音文件管理等整套软件细节，不做详述。

## 四、AI能力对接 ##

在具体落地中，这个领域的常规参与者通常具备呼叫中心能力或者AI能力其中一种，而主要的对接点也就在于AI能力与呼叫中心设备去对接，而ASR/TTS与呼叫中心设备对接的常规协议主要是mrcp/sip。

媒体资源控制协议（Media Resource Control Protocol, MRCP）是一种通讯协议，用于语音服务器向客户端提供各种语音服务(如语音识别和语音合成)。有两个版本的MRCP协议，版本2使用SIP作为控制协议，版本1使用RTSP。

实际对接的时候，会遇到不少技术问题，有的呼叫中心厂商会要求ASR/TTS引擎做私有云部署，这样避免了内外网穿透时防火墙的诸多设置和语音流的时延。这对基于语义起家（并购买语音能力）的公司是一个小小的难题。

### **1. 语音识别** ###

现有技术中实现一次性语音识别典型的流程时序，具体包括一下步骤：

*   MRCP Client发送INVITE消息给MRCP Server请求建立会话，携带MRCP Client侧的SDP；
 *  MRCP Server回复200表示请求已经成功接受处理，携带MRCP Server侧的SDP；
 *  MRCP Client随后发送ACK消息证实200消息已经收到，至此一个SIP会话成功建立；
 *  MRCP Client发送RECOGNIZE消息给MRCP Server请求语音识别，按照MRCP协议规定的格式携带相关的语音识别控制参数，并且指定语法文件路径；
 *  MRCP Server接收RECOGNIZE请求，编译语法文件，回复200消息给MRCP Client；
 *  MRCP Client此时开始根据之前协商好的SDP，开始源源不断的发送RTP语音流给MRCP Server；
 *  MRCP Server接收RTP语音流，当检测到用户开始说话时，发送START-OF-INPUT事件；
 *  当MRCP Server根据语法文件定义得到识别结果时，通过RECOGNITION-COMPLETE事件返回识别结果；
 *  MRCP Client发送BYE消息给MRCP Server结束会话；
 *  MRCP Server发送200消息给MRCP Client确认结束；
 *  MRCP Client通过上述流程获得MRCP Server提供的一次完整语音识别能力。

电话渠道的语音流采样率一般是8k 16bit，这种语音识别的准确率远远低于app等渠道采集音频的识别率。再加上人在打电话时说话方式相对随意，导致语音识别部分成为了影响电话机器人能力和效果的重要瓶颈。

### **2. 语音合成** ###

实现语音合成典型的流程时序，具体包括一下部分：

*  SPEAK:向服务器端提供文本,启动语音合成（c→s）。
 *  STOP:如果服务器正在语音合成资源,则停止语音合成与语音流（c→s）。
 *  PAUSE:通知服务器资源暂停语音合成与语音流（c→s）。
 *  RESUME:通知暂停的语音合成资源继续进行语音合成与语音流（c→s）。
 *  CONTROL:更改语音合成资源相关参数,从而影响合成的语音流（c→s）。
 *  SPEAK-COMPLETE: SPEAK请求已经成功处理（s→c）。
 *  SPEECH-MARKER:服务器正在处理语音标签时,遇到请求消息头字段 Speech Marker中标记的tag（s→c）。
 *  BARGE-IN-OCCURRED:客户端检测到barg-in-able事件或DTMF数字时,发送该消息通知服务器（c→s）。

现在主流厂商为了使通话效果尽可能模拟真人外呼，除了涉及业务接口调用的数据查询使用了TTS，基本采取整句录音的方式。

### **3. NLU部分** ###

准确来说，一个简单的对话机器人系统框图，包括语音识别（ASR）、语音合成（TTS）、自然语言理解（NLU）、对话管理（DM）、自然语言生成（NLG）几个模块组成。而这一部分就是智能外呼系统的主流玩家——NLU类（智能客服）厂商的强项了。

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对于呼叫中心从业者来说，ASR/TTS/NLU如同黑盒一般，只暴露出接口。而国内语音能力的供应商，要么很土豪，少量QPS不要钱，要么就是非常标准的报价五位数一条线路/年，实在也没有太多可以选择的余地。

对于只有NLU能力的厂商来说局面也是一样，除了需要接入ASR/TTS的能力，还需要去寻找可以合作的呼叫中心，并且想办法拿到尽可能低的话费报价。

## 五、行业现状 ##

经过一些调研和竞品分析，行业内虽然有至少近百家公司在推广和运营电销机器人，但毫不客气地说，大部分都不及格。

**一星级 ★ **

*  官网粗制滥造，类似有漂浮闪动flash，反复频繁提示你联系商务。
 *  对各类基础能力只有含糊其辞的描述，没有录音、演示、试用途径。

**二星级 ★★ **

有录音可以试听，但明显可以听出来，部分是真人直接对话录音，而并非机器人与真人的通话录音。部分若干家公司用于试听播放的录音文件完全一致，不知道谁抄谁的。

**三星级 ★★★ **

*  有录音可以试听，甚至也有演示视频。录音可能仍有作假嫌疑，演示视频部分能感觉出来是按照特定的对话脚本去走流程，但是可以完成多轮对话了，语音时延在2s以内，属于基本可用。
 *  不支持NLG，机器人所说的内容均为录音。

**四星级 ★★★★ **

*  支持NLG（Natural Language Generation），支持字段调用，支持TTS合成与录音无缝衔接。但由于TTS调用的是某几个大厂的api，而录音多数为自己根据业务需求去录的，会出现衔接生硬的问题。解决方案是直接全文TTS，或者选择与TTS音色相接近的播音员进行录制。
 *  对打断的处理有待优化，要么不支持打断，要么打断后处理方式粗糙（如重播、多次打断后多次直接播放对应录音）。
 *  语义理解能力相对较弱，但配合相对完善的话术策略，可以保持相对可接受的兜底。

**五星级 ★★★★★ **

*  支持对话中识别关键词打断。如介绍推销信息时被打断问价格，则直接停下并立刻回复价格信息。
 *  报价模式不局限于“线路xxxxx元/年，话费0.xx元/分，话术脚本xxxx/个”的模式。如纯录音外呼机器人0.xx元/分，含NLG的外呼机器人x.xx元/分。
 *  除了根据业务场景定制话术脚本之外，基于已有的积累（如呼叫中心金牌电销的通话记录等）形成特定行业的金牌话术模板，只需要填入特殊字段信息即可使用。
 *  语义层面，支持跨节点/返回节点问答（比如：先回答说我不是本人，进入到下一个节点后，客户再说一次我是本人，系统仍能处理）。
 *  外呼结果分析，目前阶段通常机器人外呼只用来做第一轮初筛，需要对通话内容进行语义判断，按需分析是否需要第二轮人工跟进。
 *  通话中转人工，是否允许在机器人外呼过程中被动或主动转人工，这一项在实现时接近于IVR部分机器人应答+转人工的模式，在流程设计和资源配置上相对有难度。
 *  根据通话内容自动判别二次回拨，如被告知“现在没空接电话，10分钟后再给我打”（机器人二次呼叫），或者表示“有兴趣，需转人工跟进”后经由预测式外呼后回拨到用户号码上（真人接线）。

## 六、商业落地 ##

商务模式比较简单粗暴，粗略的成本核算如下：

*  首先运营商的通讯资源，几分钱一分钟的话费成本，以及平均下来一千左右一路的中继线路费用。
 *  其次是呼叫中心厂商的服务器、带宽、呼叫中心设备license/运维等成本。
 *  再次是AI能力的使用费，比如：讯飞公开报价2w每线路每年。
 *  最后是外呼saas平台的建设和运维成本。

那么电销机器人厂商，竞争这么激烈，谁才会笑到最后呢？

**一是要有价格相对低廉的运营商资源和语音能力资源**，这样可以明确的报出一个行业内相对较低的价格。比如：完全不按照主流友商们1-3w/线/年的报价方式，直接来几毛钱一分钟随便打，随打随充。

**二是呼叫中心资源方，最好是带客进场**，别从0开始找客户，直接把现有的呼叫中心B端客户转化一部分成为机器人电销客户。

**三是语义的能力，尤其是话术模板的设计能力。**这一块儿很容易被忽视，但是这反而也是产品经理可以出成绩的地方。一般来说可以拿呼叫中心多年积累的语料去分析一套最佳话术模板（堪比金牌销售的万能对话体系），然后做ABtest也好。

从mvp开始逐渐增加主要话术分支也好，心理学基础必须要有，必要时可以从游戏成瘾机制等角度入手，《恋与制作人》的对话技巧学起来，一句话怎么说能让接电话的人最大概率的顺着自己的思路走，达成目的，从而形成特定细分领域机器人话术模板，得到最佳的外呼效果（接通率、通话时长、电销意愿、催收意愿）。

这一块儿虽然很细，但是反复迭代之后可以以一敌万，甚至达到现在各类智能音箱背后核心系统一样的地位。

**四是外呼saas平台。**这部分是web类产品经理的天下了，具体功能点就不详细列举了，友商们的网页和后台过一遍，基本好坏也能判断出来了。

至于现在此时此刻被视作亮点的可视化外呼脚本编辑，笔者个人认为其实是鸡肋，普通人根本用不好，脚本逻辑只能做得很简单，多轮对话、跨节点对话效果也不好，反而很容易导致客户放弃。还不如干干脆脆给个可设置变量的场景化标准模板（金牌话术模板由产品经理提供），外呼试用效果好，客户更容易买单。

## 七、结语与参考资料 ##

这一套智能外呼系统搭下来，不仅仅可以做电销机器人，可以做各类外呼，也可以做IVR语音导航、呼入电话客服。“NLU+CallCenter”就像这几年“CV+安防”的结合一样，也会如商汤科技联合创始人林达华所说：

> “中间也存在风险：一边是从应用端往前走，一边是从技术端往后走，大家都想占领技术上的制高点。这需要大家建立一种信任和共赢机制，只有这样合作才能长久”。

AI虽然火热受追捧，但具体项目落地并被市场认可和买单并不是那么容易。作为入行并不久的初学者，尝试借以此文抽丝剥茧梳理了从0开始搭建智能外呼系统的全流程，才疏学浅囿于见闻，疏漏和不当之处在所难免，权当抛砖引玉。

诸多细节限于主题和篇幅不做详述，如有任何问题，欢迎随时交流。

参考资料：

*  [《呼叫中心技术》，詹舒波等，人民邮电出版社，2015-09-01 ][2015-09-01]
 *  [MRCPv2概述 ][MRCPv2]
 *  [MRCPv2 – Speech Synthesizer Resource ][MRCPv2 _ Speech Synthesizer Resource]
 *  [MRCP协议学习笔记][MRCP]
 *  [MRCPv2 协议及其在分布式语音资源解决方案中的应用][MRCPv2 1]
 *  [华为在审专利：一种语音识别方法及装置 ][Link 4]
 *  [百度-智能呼叫中心 Java SDK文档 ][-_ Java SDK]

### \#专栏作家\# ###

hanniman，人人都是产品经理专栏作家，前腾讯、现创业公司PM；专注于人工智能领域的产品化研究，关注人机交互（特别是语音交互）在手机、机器人、智能汽车、智能家居、AR/VR等前沿场景的可行性和产品体验；擅长对创业团队管理、个人成长提出实战型的建议方案；知乎/简书/微博帐号，均为hanniman。

本文原创发布于人人都是产品经理，未经许可，不得转载。

题图来自 Pixabay，基于 CC0 协议

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[Link 1]: http://dwz.cn/8aUugf
[4]: http://tinyurl.com/y7ku35ms
[Link 2]: http://tinyurl.com/yaeu3k5y
[Link 3]: http://tinyurl.com/ybg53adp
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[yr8LIhd9azB6UioukTzc.jpeg]: /images/20220415/4b427a83d25a457586941da2639f49e9.png
[2015-09-01]: http://e.dangdang.com/products/1900702915.html
[MRCPv2]: https://blog.csdn.net/wangzhe03091252/article/details/78044587?locationNum=1&fps=1
[MRCPv2 _ Speech Synthesizer Resource]: https://blog.csdn.net/wangzhe03091252/article/details/78085665
[MRCP]: http://www.ctiforum.com/html/special/mrcp2018/?pc_hash=pYOnCI
[MRCPv2 1]: http://www.docin.com/p-107638212.html
[Link 4]: http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201310451614.7/2.html?page=1
[-_ Java SDK]: https://cloud.baidu.com/doc/ITMA/Java-SDK.html#.E5.8A.9F.E8.83.BD