算法|一个智能外呼机器人的诞生( 三 ) 人工智能|总决赛|大赛|赛题

参照对话跳转逻辑设计每个节点话术，包括环节+客户意图+机器人话术+跳转节点:

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经过5个步骤的思考以及设计，对话管理模块的功能已完成，产品展示层面比较多的是画布的模式，可以自由组合各个环节、节点以及话术。但VUI设计是复杂性的功能，不建议普通客户去操作，交由专业人员管理，或者采用模板的方式推广。
4. 算法模块VUI里面涉及的意图是由算法分析出来的，建议在意图设计的环节也保持与算法的同事沟通。算法模型是核心资产，也是产品护城河。目前市面上会有厂商提供NLP服务，但作为核心能力，建议采用自研，契合自身业务去构建算法能力。智能产品需要众多的语料去完善其模型，即使产品上线后也需要不断去调优，一套完整的算法优化流程尤为重要。

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作为产品经理，重点关注其中的标注结果，核对分类是否正确、是否存在与产品设计违背的地方、是否可以达到可用的效果，这样可以减少效果与最终目标的不适应情况。另外还有需要关注模型校验的结果是否符合预期，生产对客的效果如何。
虽然AI技术很强大，但也不是无敌，也要看与各个技术的配合度以及局限性。语音机器人特别依赖ASR的准确率，曾经踩过一个坑，询问客户的所在地，以判断是否可办理金融业务，但ASR对短句的转译能力差，无法精准转写，导致识别准确率很低，效果很不理想。如果前期关注到ASR的局限性，就很有可能会规避这个问题。
算法能力的构建涉及多个角色、多个流程以及持续性优化，如果业务比较成熟，可以搭建一套运营后台系统去支撑这部分工作，发现热点知识、拒识等内容，实行标注质检工作等。
5. 运营管理经过各个模块的搭建，已经具备了机器人外呼能力、识别能力、对答能力，运营管理模块就负责如何使用机器人，根据业务需要设计各种外呼策略，比如重拨、定时外呼、防骚扰等。
四、结语智能外呼机器人是AI落地较为广泛的产品，涉及了多个领域的知识，也需要多种角色参与，因此需要掌握的东西比较多，很考验产品的整合能力。同时也是十分重运营的产品，不是搭建完成就完事了。如果功能建设完成了，我认为只是从0到0.5，要达到真正的对客效果，还需要持续优化，采集更多的语料去丰富意图、提升识别效果等。
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