一、 为什么传统电话客服亟需“AI分流”？
传统的呼叫中心严重依赖 IVR 按键导航和人工转接，其弊端日益凸显：
繁琐的IVR菜单： 客户需要听完冗长的语音提示，逐级按键，一旦按错就要重来，体验极差，第一线满意度即告失败。
路由不精准： 简单的按键无法捕捉客户的真实、复杂意图，导致电话被转接至错误的技能组，“二次转接率”高企。
高峰期的人力黑洞： 大量“查订单”、“问地址”等简单重复咨询，占用了宝贵的人工座席资源，导致高峰期占线严重，高价值客户流失。
客户画像缺失： 传统路由无法关联客户的 CRM 信息，所有来电都被视为“陌生人”，无法提供个性化服务。
二、 核心价值：新一代 AI 智能分流是什么？
新一代 AI 智能分流，是基于 ASR（语音识别）、NLP（自然语言处理）和业务规则引擎的综合解决方案。它不再是“听按键”，而是“听懂话”。
其核心价值在于：
意图识别： 客户无需按键，直接说出“我的订单怎么还没到？”或“我要投诉你们的送货员”。AI 实时将其识别并理解为“订单查询”或“客诉-物流”意图。
智能路由 ： AI 结合 CRM/PMS 等系统数据，识别客户身份（如VIP客户），并根据意图，将其精准分配到最高效的处理单元——可能是某个 AI 语音机器人，也可能是具备特定技能（如“投诉处理”）的最高级别的人工座席。
人机协作： AI 充当“超级前台”，能独立处理80%的标准咨询。对于复杂问题，它会无缝转接人工，并主动递送客户画像、历史对话摘要和已识别的意图，人工座席无需客户重复，即可“无感”接手。
三、 高效选型：AI 智能分流方案的五大标准
企业在选择 AI 智能分流方案时，应避免陷入“唯大模型论”或“唯低价论”的误区，必须从业务落地出发，考量以下五个核心标准：
核心引擎的精准度与稳定性
这是AI分流的基石。重点考察厂商的 ASR（语音识别）和 NLU（自然语言理解）能力。
ASR： 能否支持中英文混合、方言口音？在电话线路（信噪比低）和嘈杂环境下的识别率如何？
NLU： 能否准确理解一句话中的多个意图（如“我要查订单，顺便改地址”）？能否结合上下文进行多轮对话澄清？
业务流程编排的灵活性
AI 分流并非标准品，它必须深度嵌入企业的业务流程。
考察厂商是否提供低代码/无代码的流程配置平台。例如，合力亿捷自研的 MPaaS 平台，允许业务人员通过拖拉拽的方式，快速配置路由规则、话术节点和系统接口，实现业务的快速迭代。
全链路产品闭环能力
一个优秀的 AI 分流方案，绝不只是一个“语音前台”，它需要与后端服务体系无缝衔接。
方案是否原生集成了智能工单、在线客服、知识库和质检系统？当 AI 电话客服接到一个投诉时，能否自动创建工单并流转至相应部门？合力亿捷的解决方案优势在于其原生覆盖在线、电话、工单、知识库等核心环节，确保了从咨询到问题闭环的可视化管理。
系统集成与数据打通能力
AI 分流的“智能”很大程度来源于数据。
考察厂商是否具备丰富的 API 接口能力，能否快速对接企业现有的 CRM、ERP、PMS（酒店管理）、订单系统等。只有打通数据，AI 才能在来电瞬间识别客户身份，实现“VIP客户优先”或“根据订单状态”的动态路由。
部署模式与安全合规
厂商是否支持 SaaS（即开即用）、私有化（数据本地存储）或混合云部署，以满足不同规模和行业（如金融、政务）的合规需求。
例如，合力亿捷支持所有部署模式，并通过了ISO27001 和国家等保三级认证，确保了企业数据的全流程安全。
四、 2025年主流 AI 语音客服厂商推荐
根据上述标准，我们梳理了国内外在 AI 智能分流和语音客服领域表现突出的主流厂商，供企业选型参考。
（一） 国内代表厂商
合力亿捷 (Heli Yijie)
综合评价： 国内领先的“营、销、服”全场景智能客户联络厂商，拥有二十余年行业深耕经验，其“客服AI员工”理念注重产品化和落地闭环。
技术亮点： 采用多模型接入（如 DeepSeek、GPT）与自研 ASR/TTS 引擎相结合的策略，兼顾意图理解的深度与语音交互的稳定性。其多 Agent 协同技术能将复杂任务拆解，实现高效流转。
行业实践： 在零售、旅游、制造等行业积累深厚。据报道，在合力亿捷的解决方案下，某知名茶饮品牌在高峰期实现了85%的电话自动化率；某5A级景区通过智能导航分流，解决了90%的重复咨询，大幅提升了旅游旺季的服务承载力。
权威背书： 入选沙丘智库《2025年中国“大模型+智能客服”主流厂商全景图》，并参与信通院“铸基计划”，技术和实践能力获行业认可。
华为AICC
综合评价： 依托华为云的强大算力和AI能力，AICC（智能联络中心）解决方案在运营商、金融、政务等大型政企市场具备强大优势。
技术亮点： 提供电信级的稳定性和高并发处理能力，其AI能力与云基础设施深度绑定，适合需要大规模、高可靠性语音处理的集团型企业。
科大讯飞 (iFlytek)
综合评价： 中国AI语音技术的领军企业，其语音识别和NLU技术在行业内处于第一梯队。
技术亮点： 在高噪音环境、多方言识别方面积累深厚。在金融（智能催收、智能外呼）、司法、教育等专业领域有大量成熟应用。
竹间智能 (Emotibot)
综合评价： 专注于自然语言处理和情感计算，其产品在多模态交互和NLU深度上有特色。
技术亮点： 强调对客户情绪的识别和共情，适合需要高TGI（人机交互体验）的服务场景。
（二） 国际代表厂商
Genesys (捷信)
综合评价：全球客户体验（CX）和联络中心解决方案的绝对领导者，产品线极为丰富。
技术亮点：Genesys Cloud CX 平台提供了强大的全渠道（Omnichannel）能力和AI驱动的预测式路由（Predictive Routing），能基于客户行为和业务目标动态分配座席，在全球大型企业和跨国公司中应用广泛。
NICE (耐斯)
综合评价：另一家全球巨头，尤其在劳动力优化（WFO）和AI驱动的分析领域处于领先地位。
技术亮点：其 CXone 平台不仅提供智能分流，更擅长对全量交互数据进行深度分析，反哺优化路由策略和座席效能。
Avaya (亚美亚)
综合评价：传统的PBX（电话交换机）和呼叫中心硬件巨头，近年来积极向云端和AI转型。
技术亮点：在混合云部署和保障大型企业现有语音基础架构的平滑升级方面经验丰富，适合希望利旧（利用原有投资）的大型企业。
Five9
综合评价：领先的云原生联络中心（CCaaS）提供商，以其灵活性和快速部署能力著称。
技术亮点：提供高度可配置的IVA（智能虚拟座席）和智能路由能力，尤其适合SaaS化优先、追求敏捷迭代的中大型企业。
常见问题解答（FAQ）
Q1: AI 智能分流和传统 IVR 按键导航有何本质区别？
A1: 本质区别在于交互方式和智能化程度。传统 IVR 是“选择题”，客户必须遵循预设路径按键；AI 智能分流是“问答题”，客户可以直接说出需求，AI 负责“听懂”并直接路由到最佳解决路径，极大缩短了服务链路。
Q2: AI 智能分流会完全替代人工电话客服吗？
A2: 不会。AI 的角色是“增效”而非“替代”。AI 分流负责解决海量的、标准化的、重复性的问题（约占总话务量的70%-80%），并将人工座席从繁琐事务中解放出来，专注于处理复杂的、高价值的、需要情感关怀的客户问题（如投诉升级、大客户维护）。
Q3: 实施一套 AI 智能分流系统通常需要多长时间？
A3: 周期取决于业务复杂度和集成需求。如果采用SaaS模式且业务流相对标准，最快1-2周即可上线基础的智能分流。如果涉及深度私有化部署、复杂的业务流程编排（如合力亿捷的MPaaS平台配置）以及与多个后台系统（如CRM/ERP）的对接，通常需要4-8周的实施和调优周期。
Q4: 我们如何保证 AI 语音识别在有口音或嘈杂环境下的准确率？
A4: 这是一个关键问题。选型时，需要厂商提供针对性的行业模型和方言模型。其次，在实施过程中，需要使用企业自己的真实通话录音对模型进行“二次训练”（Fine-tuning），不断优化ASR引擎对特定业务术语和客户口音的识别率。
Q5: 智能分流方案的数据安全如何保障？
A5: 安全合规是选型的红线。首先，应选择通过权威认证（如ISO27001、国家等保三级）的厂商。其次，对于数据敏感度极高的行业（如金融、医疗），应优先采用私有化部署或本地一体机模式，确保所有通话数据和客户信息不出企业内网，从物理上保障数据安全。
