2023年呼叫中心人工智能的发展趋势
呼叫中心人工智能是如何改变客户服务体验的？
麦肯锡公司的一项研究显示，对新冠疫情大流行的应对措施使数字技术的采用速度加快了好几年。然而，其中许多变化不是暂时的，他们是长期的。
无论是否受疫情驱动，数字创新都已将人工智能带入许多企业运营的核心。正如《哈佛商业评论》(HarvardBusinessReview)所报道的那样："人工智能和分析正在提高生产率，提供新的产品和服务，强调企业价值，解决供应链问题，并推动新的初创企业。"
这个曾经一度被认为是过时的呼叫中心发现自己在采用人工智能方面走在了前列。作为一个巨大且不断增长的客户数据存储中心，客户体验(CX)功能是许多业务范围内的战略人工智能计划成功的关键。然而，呼叫中心还可以抓住更多战术上的、容易实现的机会，以实际方式改进CX。
为了揭示呼叫中心现在如何利用人工智能实现更好的CX结果，考虑以下5个趋势。
IVR转变成为语音机器人
传统的交互式语音应答(IVR)服务是客户旅程中的一个重要痛点。太多的选择，令人困惑的选择，以及令人沮丧的死胡同都是消费者所熟悉的问题。
近年来，许多呼叫中心都在努力改善IVR体验，人工智能为其铺平了道路。由于人工智能驱动的自然语言处理(NLP)和自然语言理解(NLU)的进步，一些呼叫中心已经让客户可以仅用语音导航IVR菜单。这样的创新创造了更流畅的体验，减少了客户的努力，特别是那些通过智能扬声器互动的人。
然而，许多行动开始付诸行动。正如ContentGuru的副首席执行官兼联合创始人马丁·泰勒所说：
"让IVR真正智能化的是能够识别查询的意图并当场提供解决方案。"
基于这个概念，语音机器人诞生了。从复杂的嵌套菜单系统发展而来的呼叫中心，现在可以通过语音机器人来解决客户的查询。如果一个问题太棘手，机器人仍然可以理解客户的意图--从几个词或一整句话--并无缝地将询问传递给最合适的人类座席。
机器人流程自动化减少了常规任务
机器人流程自动化(RPA)通过简化座席和客户的手动和常规任务，在客户参与领域取得了显着的成就。因此，双方都能享受到更多轻松的体验。
考虑语音机器人，但在互动链上更进一步。一旦客户的身份和意图得到验证，RPA就会触发组织IT系统的工作流，使客户能够在没有帮助的情况下解决问题。因此，呼叫中心迎合了现代、自主的消费者。
然而，RPA应用程序不仅仅是促进简单的事务流程的自动化。它还在更复杂查询的解析过程中机械化特定元素。
再以语音机器人为例。一旦它捕获了联系原因，它不仅将客户转移到接电话的座席，简化了对话的开始，而且它还可以在一个或多个下游系统中自动化工单标记过程。
除了这个应用程序之外，还有很多RPA为呼叫中心带来价值的例子。例如，该技术通常在座席桌面中发挥作用，实现诸如启动应用程序、更新系统和跟踪操作项等过程的自动化。
AI增强呼叫中心系统
通过RPA、语音分析和其他人工智能技术，许多传统的呼叫中心解决方案正在以前所未有的速度发展。
想想自然语言处理(NLP)--一种誊写和评估客户对话以绘制上下文含义的人工智能工具--是如何改进座席屏幕弹出的。在这样做的过程中，该技术在将关键的见解巧妙地呈现给座席之前，对之前的交互进行了梳理，与此同时，客户联系人也被交付了。这种洞察力超越了基本的客户信息，使座席能够提供更快、更个性化的服务体验。
人工智能工具还可以向座席呈现实时信息。客户情绪洞察力是一个特别有吸引力的例子。然而，它并没有止步于此。正如泰勒所说：
NLP系统可以在通话结束时提供通话总结，让座席有更多时间关注与客户的互动。自动转录和摘要进一步减少了信息的不一致性。"
人工智能增强的另一个例子是呼叫路由软件。现在由机器学习驱动，该技术从历史交互中学习，将客户传递给具有兼容特征的座席。这种匹配增加了融洽的机会--这是大多数人的因素。
语音分析利用数据机会
多亏了全渠道通信技术的发展，客户对话数据不再局限于孤岛。相反，当客户在不同渠道间移动时，他们对话的背景会跟着他们。这种方法有很多好处，包括能够创建增加人工智能工具价值的数据流。
在NLP的支持下，这些工具之一就是语音分析。谈到这项技术的价值，泰勒说："使用NLP技术自动分析和分组大量的交互，组织可以从这些相对非结构化的数据集中提取有价值的见解。这使得他们能够保持合规，降低风险，提高座席性能，轻松优化CX。"
然而，随着语音分析的发展，出现了许多其他的用例。自动化质量监控记分卡，给予座席实时指导，以及预测客户行为，这些都是可以推动CX走得更远、更快的优秀例子。
当然，执行这些策略需要时间和计划。因此，？Gartner研究公司指出："在优化客户服务成本时，解决问题的根本原因是一个更好的开始。"这样做对于发现客户旅程中的痛点是非常宝贵的。
聊天机器人利用图像识别
在过去的十年里，聊天机器人并没有给很多客户留下深刻印象。也许这是一种掩饰，？ForresterResearch？表明，54%的美国在线消费者认为与聊天机器人互动会对他们的生活质量产生负面影响。
幸运的是，随着时间的推移，这项技术已经变得越来越复杂。例如，一些最新的聊天机器人利用了图像识别(IR)，这是一种人工智能的形式，可以识别图片中的实体，并自动进行推荐。
在进一步讨论这个概念时，Taylor补充道：
"如果客户在推特上发布了一件有问题的街道家具的位置和照片，图像识别(IR)就可以确定它是否属于该公司。基于这些信息，它可以自动对推文做出适当的回应，让座席们自由地回答更复杂的问题。"
因此，图像识别(IR)使聊天机器人能够自动完成越来越复杂的客户对话。该机器人还可以筛选客户发送的图像，并标记需要人眼识别的示例。这类过程有助于决策路线，同时为更无缝的客户体验铺平道路。
2022年利用人工智能的力量
由于下一代云联络中心解决方案的兴起，用户可以比以往任何时候更快速、更轻松地访问最新的人工智能创新。
无论人工智能创新带来的是一项令人兴奋的新技术，还是一项更为平淡的技术进步，呼叫中心现在只需点击一下按钮，就可以演化出自己的技术架构。
人工智能系统，呼叫中心，外呼系统建设,怎样才能高效的拨打电话，
外呼平台是一个与通话相关的多功能管理平台，将通信资源与相关应用技术的管理能力平台化，高效利用通信资源，外呼能力赋能产品服务创新和客户响应能力，同时无缝对接业务、数据、AI等其他能力。外呼平台集成了资源隔离和资源分配，机器人和IVR会话管理，坐席管理等多种应用能力。完成资源的高效利用和运营的高效管理，做到配置化，可视化，分钟级别告警。下面主要围绕外平台，建设过程中遇到哪些问题，又是怎么解决展开的。
一、外呼平台建设外呼给人的第一印象就是打电话，但是加上了平台，就会变成怎么高效拨打电话，高效运营管理和新的赋能，图1是外呼平台的网络拓扑图。
外呼平台网络拓扑图
外呼平台是以开源的呼叫中心服务器作为中心节点，图中左边是运营商网络，通常指三大运营商以及其代理运营商，统称为线路资源；右侧是坐席部分，可以支持sip话机，软电话和web话机；外呼平台通过与呼叫中心服务器交互，来控制通话的建立，挂断，重拨，播放指定语音等功能。外呼平台的建设涉遇到了多个技术选型和问题，下面会逐一说明怎么做的技术选型和问题解决。
1.1技术选型1，呼叫中心服务器选型
从图1的外呼中心网络拓扑图中可以看出，外呼中心服务器的选择将直接决定整个系统的架构，目前常见的开源服务器有Asterisk和FreeSwitch（后续简称FS）。Asterisk起步较早，单机性能已经有些落后；FS起步晚，所以更加贴近当前的技术需求，具备跨平台，伸缩性强，也支持多协议，而且社区活跃，遇到问题可以通过社区寻求帮助，可查阅的资料也更多，经过调研也发现，很多厂商的呼叫中心都是采用的FS。其他厂商经过实践结果表明，FS具备更高的性能；由于资料更加完备，学习成本也会更加低，最主要的是，已有的较多成功落地的案例，所以选择FS。
2，开发模式选型
FS的开发模式有两种：一种是面向服务器开发，这种开发模式是基于脚本内嵌的方式，主要开发lua脚本，开发人员的学习成本高，不易维护，且无法控制会话流程，脚本之间无法复用；另外一种是面向客户端开发，如下图所示，FS有java客户端，开发人员可以使用自己熟悉的开发语言(java)，通过客户端转换后，控制整个会话流程，方便定制，易扩展，学习成本也低。虽然lua脚本执行效率更高，但是客户端更加方便定制化开发，易于开发，最终选择面向java客户端来控制FS。
面向客户端开发示意图
1.2集群建设通话经过的各个节点示意图
如图3所示，一通电话的建立，需要经过的节点包含FS服务器，网关，运营商三个关键节点，任务一个节点出现问题，都会导致通话失败。
使用FS作为呼叫中心服务器，单台服务器的承载能力只能同时支持1000-1500通会话，外呼平台在建设初期采用VIP实现双机热备，保证外呼过程的高可用。随着业务发展，单台FS服务器已经无法满足业务需要，FS服务器需要从双机热备架构转换到集群架构。
1.2.1事件处理瓶颈
从双机热备切换到集群架构有个阻塞点：java应用单机处理事件的能力有限，如果不解决这个问题，集群的规模将会受到限制。如图4所示，每一台java后台应用服务器，与每一台FS服务器建立socket连接，如图中红色箭头所示。java后台应用，用事件通信的方式来控制FS，这其中存在一个弊端在于，FreeSwitch每次以广播的方式发送响应事件信息，每台java后台应用需要处理所有FS发送的事件，包含自己需要处理和不需要自己处理的事件，用n表述java后台应用服务器的数量，那么一台java后台服务期望处理的数量是1，但实际处理的事件数量就是n，因为其他n-1台服务器发送的事件，在广播机制，会收到其他n-1台应用服务器的响应事件。这样的话，整个外呼的上线就是单台java应用服务器的单机处理上线。
java应用控制FreeSwitch示意图
由于FS支持发送RabbitMQ，业内很多的做法是在FS和java后台应用服务器之间加一层RabbitMQ，然后集中做事件分发，这种方式会导致架构更加复杂，而且事件转发层也会逐渐成为瓶颈。并且当前公司支持的是RocketMQ，如果新搭建一套RabbitMQ，不仅增加了架构复杂性，运维成本也会增加。这种方案只能成为兜底方案。
问题的关键点在于处理了其他n-1台的的事件，如果能够过滤掉非本机应用发送请求的响应事件，那么问题就完美解决。经过各方面的咨询和调研，业内几乎没有碰到这类问题，主要原因在于量级问题，一般遇到这种量变导致的架构瓶颈问题，要么放弃使用面向客户端的开发方式，改为使用lua脚本执行所有的会话流程，这样就不需要java后台应用控制会话流程；要么使用RabbitMQ作为中间层转发。这两条路都不想选择的情况下，就转到socket连接上做文章，如果在socket接受端能够过滤掉非本机事件，那么也能解决这个问题。通过在事件头部添加本机ip信息，依次作为socket过滤事件的依据，最终得以解决这个问题，如图5所示。需要指出的是，虽然最终还是每台java后台服务器接受了所有事件，但是过滤动作从java应用内部过滤提前至socket接收端过滤，而socket过滤效率又是极高的，socket本身不会成为瓶颈。
socket执行ip过滤示意图
1.2.2任务执行要求
外呼平台的主要功能之一是系统自动外呼，其主要工作流程为：不同的业务使用方，批量提交大量任务到外呼平台，形成一个任务池，外呼平台从任务池中获取外呼任务，发起外呼。整个过程，面临这三个难点。
1，速度控制：（1）业务方提交任务的速度远远大于系统处理的速度，外呼平台需要根据自己的能力，自适应的控制处理速度；（2）caps（每秒建立通话数）控制：呼叫中心服务和网关的caps值过大，会造成通话卡顿和延迟；线路商caps值过大，通话请求被拒绝；（3）已经建立会话量控制：如果系统维持的通话量过大，会造成通话卡顿和延迟，甚至服务器宕机。
2，过载保护控制：FS服务器本身不具备过载自我保护能力，当处理的会话过多，会造成通话不顺畅甚至服务器宕机。所以必须控制每台服务器处理外呼的数量，保证服务器运行在一个合理的负载范围内。
3，高触达率和不可重试的业务矛盾：外呼一个重要指标是客户正常触达率，由于外呼过程中经过了多个节点，导致外呼故障的原因多种多样，一种典型的例子：外呼请求已经发出，然后服务器故障，此时用户已经收到电话，但是无法正常的建立通信，所以外呼不能像调用接口一样，多次重试，这样会造成用户投诉，所以需要判断通话无法建立是存在故障还是正常，发生故障时，立即故障转移。目前常见的故障有两种：（1）线路商提供的线路故障；（2）外呼中心服务器故障。
1.2.3集群建设
外呼平台采用任务调度和心跳检测来完成符合实际需要的集群。
1，秒级任务调度和任务执行隔离：调度执行分离达到各种资源负载均衡，控制caps值和通话量；计数资源使用情况，实现过载保护
2，线路管理控制：实现外呼资源（服务器，线路等）在业务间即可独立，也可共享，通过界面化完成配置；通过实时计算接通率，判断当前线路是否存在故障，及时剔除。
3，状态检测：定时检测java后台应用和FS的连接状态以及FS自身状态，及时剔除不可用的后台应用和FS服务器。
经过上面的建设后，外呼平台的整个任务提交和执行如图6所示。
任务调度执行示意图
业务提交的外呼任务会进入到与业务相关的不同待执行队列中，这里采用redis列表数据结构作为任务队列，任务左进右出。需要说明的是，这个地方不需要包装DB数据和缓存数据的一致性，任务在出队执行后，会校验任务状态并采用乐观锁修改任务状态，操作成功后才会执行任务，否则只会做出队操作，不执行。
scheduler层（调度层）每一秒执行一次调度：scheduler层对效率要求比较高，采用线程池并行执行不同的任务队列，在任务调度过程中，需要io的地方只有访问redis，提交任务到worker采用异步rpc接口调用的方式。具体过程如下：
1，获取队列id列表，一个队列从线程池中获取一个线程去执行自己的任务；
2，根据队列id获取自己可以使用的资源列表，并判断资源是否充足，资源的负载均衡和过载保护就是在这里实现的，对于FS的选择，网关的选择，线路的选择，内置了三种算法，分别是随机，轮询和接通率优先，接通率优先算法的主要思路是在worker层任务执行完毕后，主动上报数据，然后按照分钟粒度去统计各个维度的接通率，然后在选择的时候，可以选择接通率更高的资源，该算法主要适用于线路资源的选择；过载保护主要体现在，任务在执行过程中，会把已经占用的资源放到执行中队列中，如果该项资源超过使用上限，则不会继续使用该资源；
3，任务完成调度后，任务执行需要的所有资源信息已经确认完毕，把这些信息提交到下层的worker执行，从scheduler到worker层采用rpc的方式，借用dubbo的接口调用完成了java后台应用的负载均衡。
需要额外指出的是：待执行队列中的任务一般会远远大于系统的执行能力，每个队列中的任务在1秒内是不可能全部提交完毕的，为了保证任务调度是严格按照秒级调度，每个线程执行任务提交的时间必须小于1秒，不然线程池中的线程使用完毕后会造成任务堆积现象，也就是当停止任务调度后，会发现scheduler层还要运行一段时间，才会真正停止。最简单的方案是采用线程池的拒绝策略，但是这种会造成获取线程的队列可以提交任务并且短期内不释放线程，未获取到线程的队列则一直要等待，造成任务执行不均匀；最终采用的方案每个线程最多执行900ms，超过时间后必须释放，由此来保证每个队列都能公平的获得任务提交的机会。
worker层（执行层）：每一个worker在启动的时候会与所有的FS建立socket连接，并把连接缓存到本地，然后每间隔固定时间(10s)，检测socket通道是否断开连接，如果当前检测socket断开，则本机会拒绝执行任务，会把scheduler提交的任务重新放回待执行队列，同时会发起一次全局投票，判断当前FS是否正常，如果大多数worker都不能与这台FS建立连接，则把这台FS从可用列表中剔除，这样在scheduler层提交任务时就不会使用这台FS。然后等待下一次心跳检测，如果大多数可以重新建立连接，则会重新把FS加入到可用列表中。整个过程如图7所示
心跳检测示意图
二、总结以上主要介绍了后台技术的构建，外呼平台围绕这外呼功能，后台还引入了opensips+rtpengine架构；在使用方面，引入了web话机，去掉了话机的概念，节约了话机成本，机器人和ivr的配置都使用界面配置化，可以方便业务的快速迭代；运维管理可视化，可以及时感知整个外呼平台的运行现状。所有的工作都围绕三个关键词：大体量，高效率，易运营。
外呼平台在建设，是一个从零到一的故事，并且建设过程中会面临各种陌生领域(通信)的知识，同时由于公司业务量大，架构升级的过程中，也没有类似的参考案例，在架构升级过程中，各种选择的主要方向在于简单，高效，学习成本低。
呼叫中心是干嘛的，来看看其优点有哪些
你知道呼叫中心是干嘛的吗?随着呼叫系统在开发设计的过程中，其功能配置上也在逐渐的升级，为的就是在运行的时候越来越安全稳定，对每一个客户的服务上会考虑全面一点。此时，要想知道具体的方法之后，都应该来看看其优点有哪些，才能够在推广运行的时候会越来越专业精准，带给企业的选择上会更加放心的。那么，具体有哪些优点呢?
客户数据统计比较全面，呼叫系统还会形成全方位的分析，为的就是在这方面锁定更多精准的客户，才能够对挖掘客户的过程中会越来越不错的。知道了呼叫中心是干嘛的之后，都会知道这在数据的统计上比较全面，挖掘更多客源的时候还是比较精准可靠，对每一个流程的掌握好上会越来越不错。所以说，在这个过程中还是要结合了数据方面的特点来完成。
呼叫系统的功能设计在不断的升级更新，为的就是在运用的时候会越来越安全稳定的。那么，上线之后就会运行过程中服务好每一个客户，所以说，这在客服质量和效率上都会明显的提高。综合比较了这方面的功能设计要求之后，都会知道这在运行方面的安全稳定性上会越来越好，带给企业的选择上是很不错的。在这一点上来说，一定要把握好呼叫中心的设计要点。
呼叫系统的开发设计，都是与企业的业务特点上相吻合的，为的就是在开发的时候，对其用途和使用要求上合理的去把握好，这样才能够在设计的时候考虑更加全面一点，才能够在运行过程中会越来越专业可靠，对开发的要求和细节上都会掌握全面一点。总之，严格的去把握好呼叫中心是干嘛的之后，都会知道在这方面的设计上还是很科学的。
总之，对于呼叫中心是干嘛的，一定要结合了不同的方面来进行分析，为的就是在上线运行服务不同客户的时候，给出的评价上会很高的。由此可见，这在开发设计的时候都应该合理的去把关好才行。
呼叫中心是干嘛的（解析呼叫中心系统的原理和功能是什么）
呼叫中心系统作为一个市面上很成熟的产品已经非常稳定，现在各呼叫中心供应方越来越多研究人工智能方向的功能并应用到各类企业的业务场景上，为企业赋能。
当接到领导的要求要自己做呼叫中心的时候：“OMG，什么鬼”？
作为产品的我完全是懵的状态：
为什么要做呼叫中心？
什么是呼叫中心？
都包含哪些功能？
我应该从何下手去设计？
带着这些疑问，去网上查各种资料，x度、x乎，还有一些论坛等等，都没有一个相对完整的介绍。可能更多的是代码层面或是架构层的一些知识，让产品经理看这些，是看不懂的，更不用说怎么来设计了。
后来，通过公司慢慢使用其它供应商的产品和组建呼叫中心技术团队，慢慢了解了其中的奥妙。
从开始接触呼叫中心到现在差不多2年的时间，可以说踩了无数的坑。古人都说：吃得苦中苦，方为人上人。针对我的经历，我觉得是，踩得坑中坑，方能百毒不侵，轻松识坑且跃坑。
那么接下来，我分享一下呼叫中心的一些基础组成和原理。包括作为产品应该如何去设计，希望想做呼叫中心系统的产品新人可以少走弯路。
要做一个系统，我们必先了解其中的原理，方能知道如何下手，我们看一下上面这个图。
一个完整的呼叫中心系统可以大致分为3个部分：线路硬件部分、呼叫中心服务（应用）和对应呼叫中心的业务系统（应用）。
首先是由线路接到网关，通过网关将通讯的电话信号进行转换，转换成呼叫中心可以识别的一种网络信号；
接下来就是呼叫中心服务，服务创建的是一个一个可以与线路关联的坐席，坐席和线路关联好，就可以正常的呼叫了（呼入和呼出）；
最后就是对接到上层应用（即业务系统），业务系统通过与坐席绑定进行真正的业务作业.
一、硬件部分首先，我们来看线路硬件部分，他大致包括线路和网关，线路主要有以下几种（具体为什么这么命名也不是太清楚，只是了解其名字和表现形式）：
模拟线路：一条电话线对应一个电话号码（行业内也叫外显号码）；
数字中继：一条线路对应多个电话号码，通常有30到100个号码不等，但是最大并发数通常是30个，也就是说假设一个数字中继线包含了100个不同的号码，但是最多也只能有30个人同时使用；
手机线路：也就是我们手机里插的手机卡；
对应不同的线路，也有所对应的不同的网关去接入：
模拟网关：主要是接上面提到的模拟线路，可根据企业自身的需求，采购不同口数的模拟网关，目前市面上比较常用的可能是16口和32口数的；
中继网关：对应的是数字中继线路，通常也是按口数有不同的价格，一个口接一条中继线，那么就对应一批号码；
无线网关：这种网关对应的是手机卡，此类网关有一些手机卡插槽，将手机卡插上即可；
二、呼叫中心服务呼叫中心服务作为最关键的部分，提供的就是呼叫能力（提供呼叫相关的一套API接口）。呼叫中心的接口一般提供两种，Http接口和WebSocket接口，两种的区别大致是，服务器与服务器之间的交互，另一种是服务器与浏览器之间的交互。
这里的呼叫能力就是指的呼入和呼出，作为产品经理，我们要注意的就是这里边的几个概念，一个是坐席、一个是外显号码。
坐席我们就可以理解为呼叫中心的用户体系，正常要打出电话需要登录坐席。
那么问题来了，如何登录坐席呢？
一般是借助软电话或者是硬件sip话机（可以理解为可以拨号的软件，软电话具备登录和拨号功能）。
三、上层应用（业务系统）此部分就是需要产品经理参与设计了（此处简单说一下，详细讲可能讲几天都讲不完），如何让一套呼叫中心运作起来，这里我们首先要考虑的就是场景了。
我们借助呼叫能力是做一套呼叫客服系统？还是AI智能语音机器人？还是都包含（这其实就是老板或是业务方确定的一个方向）？
再次我们要考虑的是做Saas呼叫平台还是一套私有化部署的业务系统（不同的系统形式也对应不同的盈利方式）。
确定了这些之后我们就可以根据公司的规划和客服系统的场景来确定系统结构，我们以客服系统来举例（只用简单的系统来举例），也大致分为三部分。
第一部分应该是管理配置相关的功能，如网关的管理，企业的管理（即哪些坐席属于哪个企业，相当于给这些线路合坐席分分组，以便于管理）；
第二部分就是设计组织架构、用户、角色权限等，
第三部分就是业务部分，需要根据业务场景设计对应的业务功能，如呼出。
那么我们应该有呼出的列表，是否可以批量外呼，是否可以通过任务的形式进行外呼等等，根据这些场景都会抽象出不同的功能。再比如呼入，行业里边称为IVR语音导航，也就是我们经常会用到的。
当我们给银行客服打电话的时候，会听到xxx请按1，xxx请按2等等，这对应后台功能也是一套比较复杂的配置功能，我们要为具体的号码配置导航路径。
这里边又会涉及到是录好的语音播放还是文本转语音播放（行业里叫TTS，可自行百度）。
四、小结最后总结一下，在设计过呼叫中心过程中更加体会到什么是面向对象的开发。
整个流程，说白了：就是呼叫中心在进行呼出和呼入。
具体怎么呼入和呼出，就要依据业务系统的规则配置来进行。
本文只是简单介绍一下呼叫中心的原理和功能组成，后续可以单独拿出某个环节单独再详细介绍一下，希望对产品新人对呼叫中心系统能有一个整体的了解。
呼叫中心是干嘛的?定义+技能了解上线必要性
大部分有沟通业务的企业都会存在一个客服呼叫中心部门，那么呼叫中心是干嘛的?这个部门的存在，或者说系统的存在，都是为了与用户进行联络。直接一点说它关乎到企业的业务发展，因此对企业来说，选择一个适合的系统十分重要。解决企业沟通方面存在的问题，通过完备的系统来助力企业的内部运营。
强大系统保证联络通畅
呼叫系统可以与用户进行联络，从而满足客户的需求，企业的业务发展直接受到这方面的影响。而强大且稳定的系统可以提供更好的处理能力，有些系统长期为大型客户提供服务，有着丰富的经验。这也是企业需要考虑的角度，从而可以解决更多运行问题。
系统可对业务进行优化
呼叫中心系统的存在，可以通过与人工智能相结合来对企业发展进行业务优化。在自有平台基础上具备的几个功能，可以更加明显且充分的实现两者之间的协作。并且它的作用可以让智能化接口更加丰富，确保其流畅的智能化体验。这些都是呼叫中心系统所完成的创新，也是为什么企业要选择升级系统的原因。
10多种节点满足需求
呼叫中心系统提供10多种IVR流程节点，它可以根据业务需求进行组合，并且满足企业的场景需求。这也是它的作用之一，这是完成升级之后，可以对企业问题进行解决的更直观的表现。同时它能够实时监控各个节点的流出量以及流入量，帮助企业完成优化。
简单来说，呼叫中心的存在是根据企业诉求来提供服务的存在，企业想要完成更好的业务升级，想要通过呼入以及呼出的形式与用户进行沟通，那么就需要了解它的存在意义，包括系统更新的意义。一旦掌握到这些细节，自然可以掌握到选择上线的意义。
企业的确需要这样的系统，甚至需要不断完成内部创新。解决传统沟通问题，用户的体验感以及反馈很重要，甚至商机的留存直接影响到后期的发展。一旦做好这方面的准备，那么关于呼叫系统的存在意义自然就会更加明显，且传统的问题也能被一一解决。