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呼叫中心是一个技术、人力、知识密集型行业，在中国呼叫中心行业从业人数已达到500万人，且需求还在不断提升。但随着中国逐渐步入老龄化阶段，以及呼叫行业特殊的工作性质，人工坐席难找更难留，人员流失率持续增长。 

呼叫中心和其他各行各业一样，未来要更多地运用AI技术促进人机协同的服务模式，降本增效。

总部位于北京的AI创业公司客知音，最初从后端质检服务切入呼叫市场，希望通过AI技术提升呼叫质检服务效率，减少人力成本。但他们发现如果专注在这个环节有两个问题：一是呼叫质检市场体量有限，另外后端服务质检并不是直接的盈利环节，呼叫中心更希望为前端销售业务付费。

不过客知音CEO孙思明告诉36氪，在做质检服务的过程中，客知音积累了面向教育和金融垂直行业的语音语义识别引擎技术，在垂直行业的语音识别准确率可以达到85%。这套技术作为公司核心壁垒，可以迁移至前端销售业务中。

之所以要做垂直行业的语音语义识别引擎，是因为目前的语音识别引擎多由百度、腾讯、科大讯飞等大平台开放给开发者。此类语音识别引擎是通用的，在垂直场景还有很多优化空间。孙思明告诉36氪，比如说在语音机器人的场景，短语音识别由于没有上下文，通用语音识别的准确率大概在70%左右，但是优化后可以达到90%以上。举例 “语文、数学、英语三门课您想上哪一门呢？”“数学”。这里面的“数学”就属于短语音识别，使用通用引擎识别率会很低。

基于面向金融和教育行业的语音语义识别引擎，客知音现有两款主打产品，分别是销冠AI教练和外呼机器人。

销冠AI教练主要应用于机器无法完全替人的场景。基于自主研发的语音语义识别引擎，客知音可以将坐席和客户的语音对话实时转成文字。根据文字对话，客知音的销冠AI教练系统可以提供以下主要功能服务——思路导航（识别客户问题并推荐话术要点）、评判客户购买意愿、对话实时质检、用户画像信息自动输入和汇总等。 

孙思明告诉36氪，销冠AI教练系统目前提供的功能在新人培训和风险规避这块效果比较明显，平均可以将新人培训入职周期缩短30%。 针对同一大行业，销冠AI教练系统的功能板块基本相同，同一功能下的具体内容会根据客户的不同进行定制化开发。

客知音的外呼机器人产品则主要用在一些简单的同质化较高的沟通场景，可以根据客户的回答识别其意图，并进行动态内容的实时生成，以此替代人工坐席。教育领域比较典型可应用的场景包括约课、客户回访关怀、提醒、通知等，金融领域则包括催收、销售等场景。除了教育金融，未来还可以拓展至电商、地产、汽车销售等领域。

据悉，外呼机器人可应用到的场景占到整个沟通场景的15%-20%，再加上销售冠军AI教练系统，两个产品对应的市场规模约在400亿元。客知音通过和呼叫中心系统公司、展会渠道，或是通过直销的方式，和教育、金融领域的部分中大B客户建立了合作关系。产品部署形态包括云端SaaS、私有化部署等形式，客单价在10-100万元不等。

除了技术优势，孙思明认为随着客户的增加，客知音的项目落地能力，即服务能力和垂直应用场景的数据积累方面会有一定先发优势。大厂可能具备较强的算法开发能力，但缺乏垂直应用场景数据。据悉，客知音仅在约课场景就拥有50万通的历史录音，这些录音都可以帮助其优化算法模型。

未来，客知音会将语音识别和NLP技术应用在除电话以外的沟通方式中，比如线下沟通、微信qq沟通等，目的依然是为企业在销售方面降本增效。

去年8月，客知音完成峰瑞资本天使轮融资，近期开启了A轮融资。据悉，客知音已实现营收平衡，目前营收增长主要通过客户的扩展。客知音共有30多人，除了斯坦福大学、哥伦比亚大学、清华、北大等高校的博士、硕士，还包括来自硅谷和BAT的工程师和算法科学家。

本文转自36氪，作者希大。文章为作者独立观点，不代表芥末堆立场。