语音是人类最常用的交流方式，也是信息密度最高的交流方式。此外，生成式人工智能有史以来首次实现了可编程性，以至于人工智能语音代理能够进行几乎与人类难以区分的对话。

但是，AI 语音代理究竟是什么？它们如何工作？企业又该如何构建 AI 语音代理，以适应其工作流程？快来本博客了解更多！

什么是 AI 语音代理？

AI 语音代理是使用人工智能 (AI) 技术（例如自然语言处理 (NLP) 和语音识别）来理解、解释、响应和与人类语音交互的软件系统。

除了进行语音交流之外，这些人工智能代理还能够推理、提取和提供信息，并在其环境中执行任务，同时利用自然对话。

与其祖先，即依赖预设菜单的基本交互式语音应答 (IVR) 系统不同，AI 语音代理可以理解意图、参与上下文交互并提供相关解决方案。

它们和 Siri 等语音助手不一样吗？

答案是肯定的，也是否定的。

作为2025的， 8.4 亿语音助手 全球范围内都在使用语音搜索，27% 的用户在移动设备上积极使用语音搜索。Siri 和 Alexa 等语音助手已得到广泛采用，这对 AI代理商.

这使得用户可以将 AI 语音代理视为他们已经习惯的语音助手的更高级版本。

虽然它们在使用语音识别和机器学习 (ML) 算法与用户对话方面有相似之处，但两者的用途却截然不同。语音助手的设计更以消费者为中心，为各种任务提供通用支持。而人工智能语音代理则更面向业务，旨在在各种环境中执行特定任务。

换句话说，人工智能语音代理旨在取代或协助人类代理大规模处理基于语音的交互，这使得它们对客户支持、银行、保险和医疗保健等行业具有价值。

为什么人工智能语音代理如此重要

0与处理基本命令的传统语音助手不同，AI语音代理专为客户支持、医疗保健和金融等行业的复杂、动态对话而设计。

例如，它们允许企业全天候解答疑问、安排约会，甚至完成购买。

有了这些代理，业务和客户可用性可以完全异步，而不会影响客户体验或业务底线。

这只是众多可能的应用之一。随着对话式生成式人工智能模型的改进，人工智能语音代理在各种用例中的应用也将不断扩展。

AI语音代理如何快速变得如此优秀

生成式人工智能模型的最新进展通过降低延迟提高了人工智能语音代理的整体性能，使其更接近人类对话。

此外，由于结合了 STT（语音到文本）、LLM（大型语言模型）和 TTS（文本到语音）的协调语音系统的发展，2024 年是 AI 语音代理取得突破的一年。

随后，语音转语音 (STT) 技术得以实现，生成式人工智能模型不仅基于文本，还基于音频信息进行训练。如今，生成式人工智能模型能够原生地理解和生成音频，显著提升音频质量和延迟。

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AI语音代理的工作原理

AI语音代理依靠多种AI技术来实时理解、处理和响应人类语音。以下是实现其功能的核心组件的细分：

1.自动语音识别（ASR）

当用户通过移动设备或呼叫中心线路提供输入时，该流程就开始了。该输入可以是语音形式的查询或请求，其信号被发送到ASR进行处理。

ASR 是自动化语音识别 (Automation Speech Recognition) 的缩写，它通过识别用户输入语音中的单词和短语，将口语转换为文本。这一步骤对于理解用户意图并确保准确响应至关重要。最新的 ASR 模型甚至可以识别多种口音和语音模式，甚至过滤背景噪音。

2.自然语言处理（NLP）

一旦演讲被转录成文本， 自然语言处理（NLP） 发挥作用来解释其含义。NLP 帮助 AI 语音代理：

• 了解用户意图和背景
• 检测情绪和语气
• 识别关键词并提取相关细节
• 生成适当的响应。

例如，对于“您能将我的预约重新安排到本周三上午 11 点吗？”这样的输入，NLP 将提取重新安排预约的意图和相关详细信息，例如上午 11 点和星期三。

3. 对话管理和决策

对话管理确保对话流畅连贯。AI 根据以下因素确定合适的回应：

• 用户历史记录和之前的互动
• 对话背景
• 业务规则和预定义工作流程

此步骤允许 AI 语音代理处理多轮对话、保持上下文并个性化响应。以下技术 检索增强生成（RAG） 与 LLM微调 还可以用来帮助人工智能语音代理访问超相关的内部或外部信息，以定制响应以满足情境感知和准确性。

如果上下文需要执行某项任务，代理还将利用其推理能力并决定采取何种行动来执行该操作。

例如，要执行重新安排预约请求，代理将访问调度平台，检查该时段是否可用，更新预约，并向所有相关方提供实时确认。

4. 文本转语音（TTS）合成

一旦为代理提供支持的生成式 AI 模型生成响应或执行任务，文本转语音 (TTS) 就会将文本输出转换回语音。

TTS 系统允许语音代理与用户自然地沟通。现代 TTS 引擎利用深度学习技术，生成具有自然语调的逼真语音，消除了旧系统中机械的语调。

5.机器学习和持续改进

除了这些步骤之外，AI语音代理还通过从用户交互中学习来不断改进。通过机器学习 (ML) 模型，它们可以：

• 分析对话模式
• 识别常见的用户查询
• 优化响应准确率
• 减少语音识别和意图检测中的错误。

在接下来的几年里，人工智能语音助手将变得更加智能、更加可定制，并且易于在各个行业使用， 代理人工智能 技术不断成熟，从早期实验到可用于生产的解决方案。

通过在工作流程中快速构建、测试和部署 AI 语音代理，企业可以抢占先机，不仅能获得竞争优势，还能获得显著的成本和效率效益。

人工智能语音代理的主要优势是什么？

AI语音代理可以帮助企业实现语音交互的现代化，提升客户服务质量和效率，并优化成本。通过自动化处理大量咨询和交易，这些代理可以帮助企业在不影响服务质量的情况下实现规模化。具体方法如下：

1.持续可用性

AI语音客服全天候处理咨询，确保跨时区提供不间断的支持。这减少了非工作时间对人工客服的依赖，并最大程度地减少了高峰时段的干扰。

2. 更快的查询解析

企业可以更快地解决查询，从而减少等待时间并提高客户满意度。AI语音代理可以同时处理多个对话，提供即时响应并减少客户排队等候的时间。

3. 规模化成本效率

AI语音代理使客户支持服务更具成本效益。这些代理通过处理日常交互来降低运营成本，使人工代理能够专注于复杂或高价值的对话。这可以实现更优化的资源配置，并实现长期成本节约。

4.标准化沟通

对于企业而言，确保每天数千次交互的一致性也至关重要。AI语音代理每次都能提供准确且符合策略的响应，从而减少因人工疲劳或误解造成的错误。

5.与业务系统的集成

AI语音代理可与CRM、ERP系统和其他企业平台连接，实时提取相关数据。这可实现个性化互动、更快的问题解决和更高效的工作流程自动化。

6.减少呼叫升级

通过自主处理大量问询，AI语音代理最大限度地减少了转接人工客服的次数。当需要升级问题时，它们会提前收集相关详细信息，确保顺利过渡并缩短处理时间。

7. 多语言和全球支持

服务于多元化客户群的组织受益于支持多种语言和方言的AI语音代理。这消除了雇用多语言员工的需要，同时确保了本地化的客户互动。

8.合规性和数据安全

AI 驱动的语音交互符合法规要求，确保敏感客户数据的安全处理。遵守 HIPAA、GDPR 和 PCI DSS 等行业标准，有助于组织降低与数据隐私相关的风险。

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AI语音代理用例：它们如何以及在何处产生影响

AI语音代理已部署到各个领域，用于自动化任务、增强客户互动并简化操作。让我们来看看一些最常见的用例：

1.客户支持

AI语音代理可以处理大量客户咨询，提供即时响应并解决常见问题，无需人工干预。这不仅缩短了响应时间，还能确保全天候服务。

企业可以在各种环境中利用这些人工智能代理，例如零售店、餐馆、汽车经销店和现场服务提供商。

2。 卫生保健

在医疗保健领域，AI语音助手可以安排预约、发送用药提醒、解答账单或保险相关问题，甚至提供初步咨询。AI语音助手还能确保 HIPAA合规性 保护敏感的患者信息。

人工智能代理还可以充当模拟器来提高工作表现，补充传统的培训方法。

3. 金融

银行和金融机构可以使用人工智能语音助手执行余额查询、交易历史记录和欺诈检测等任务。它们可以实现安全、合规、高效且定制化的交互。

此外，代理商甚至可以帮助重新激活休眠账户并交叉销售金融产品。

4. 保险及贷款

保险和贷款提供商也可以使用AI语音代理来自动化各种交互。例如，AI代理可以用于贷款服务，帮助客户管理还款。

同样，保险公司可以部署人工智能代理来 自动化索赔处理 以及保单续保或解答客户关于保险范围选项的疑问。

5.物流

货运代理、承运人和 3PL（第三方物流提供商）可以利用 AI 语音代理来处理预约安排、负载更新、检查电话和付款状态。

6. 酒店业

在酒店业，AI语音代理正涌现出多种用例，从全渠道AI语音助理到AI活动策划师，不一而足。酒店可以利用AI代理实现客户互动的自动化。同样，AI语音代理还可以与CRM系统协同工作，处理有关租赁、维护和续约的咨询。

7.教育

AI语音代理还可以充当导师或语言教练，提供个性化的学习体验。它们还可以通过模拟人类互动来确保教育的可及性，尤其能满足言语或听力障碍人士的需求。

8.紧急服务

在危急情况下，AI语音代理可以协助紧急调度，提供可靠、自然的交互，快速收集重要信息。

9.业务流程

除了面向客户的功能和交互之外，企业还可以利用人工智能语音代理来自动化或协助招聘和销售等关键业务流程。

例如，人工智能语音代理可以用来进行初步的电话或视频面试，取代传统的申请筛选。语音代理可以根据候选人的独特背景，个性化问题，以获得相关的见解。

在销售领域，AI语音代理可以帮助销售开发代表 (SDR) 进行潜在客户挖掘和潜在客户资格审核。此外，语音代理还可以通过角色扮演培训模拟销售场景，从而提升绩效。

如何构建和部署 AI 语音代理

大多数AI语音代理都基于STT-LLM-TTS的核心框架构建。其工作原理如下：

• 语音转文字 (STT) 接收并处理输入。
• A 大型语言模型 (LLM) 执行推理、任务执行和响应生成。
• 文字转语音 (TTS) 将 LLM 生成的文本响应转换为语音输出。

虽然这种对话管道可以创建自然的类人交互，但在内部构建它可能会面临挑战。然而，使用AI代理构建器和语音编排平台可以将开发、测试和部署时间从数月缩短至数天。

以下是成功开发和实施 AI 语音代理的分步方法：

1. 定义目标和用例

首先确定 AI 语音代理将处理的具体任务，无论是自动化客户支持、处理交易还是协助内部运营。

2. 选择正确的AI模型

无论您是采用开源路线还是依赖 OpenAI 的模型，请确保选择一个符合您的用例并可以通过以下方式与您的企业数据集成的平台 APIs 或者在您继续构建和部署 AI 代理时使用其他模式。

考虑支持多种语言、可扩展性和合规性要求的解决方案。

3. 使用你的数据训练 AI 模型

AI 语音代理在经过真实对话训练后，表现最佳。使用高质量的数据集（包括过往客户互动记录、行业特定术语以及多语言语音模式）来提高准确性。

4. 与现有系统集成

确保 AI 语音代理与您的 CRM 平台、票务系统和内部数据库连接。这样它就可以访问客户历史记录、个性化互动并执行自动化工作流程。

5.建立有效的升级流程

即使是最先进的AI语音代理，也可能需要将复杂的查询转交给人工代表。建立清晰的交接协议，确保在需要人工干预时实现无缝过渡。

6. 测试并优化准确性

在全面部署之前，请使用真实场景进行广泛的测试。监控响应准确性、呼叫处理效率和客户情绪，以微调 AI 模型，从而获得更佳性能。

7.确保合规性和数据安全

实施严格的安全协议，保护客户数据并遵守 HIPAA、GDPR 和 PCI DSS 等行业法规。加密、访问控制和定期审核有助于保护敏感信息。

8.持续监控和改进

AI语音代理需要持续评估才能保持有效性。使用分析工具来跟踪性能、收集反馈并优化对话模型，从而逐步提高准确性和用户满意度。

结论：AI语音代理是 未来 演讲与演出

人工智能语音代理每天都变得越来越智能，最新的研究重点是控制和改进人工智能语音的细微方面，例如精确的发音、节奏、口音准确性和情绪基调。

同样，这些人工智能代理也被认为能够执行更复杂、多步骤的任务，并深深融入到大多数（甚至所有）领域的企业工作流程中。对于能够快速构建和部署这些代理的企业来说，这是一个机会。这正是 Astera 用武之地。

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