智能在线客服是智能语音的重要应用场景。
其主要功能是与用户进行基本沟通，自动回复用户有关产品或服务的问题。
以达到降低企业客服运营成本、提升用户体验的目的。
2017年，智能语音机器人在市场上异军突起。
例如，在金融行业，可以利用外呼机器人来推广金融产品、客户服务和回访；在教育领域，可以利用智能语音机器人提供课程咨询服务；在房地产行业，还可以利用智能语音机器人向数据库中的买家推荐房产、邀请潜在客户到店看房等。
作为迅众股份的全资子公司，云寻科技近期发布了一款“云寻云雀”智能语音机器人软件，主要用于外呼电话营销和客服回访。
其系统可以自动拨打外线电话，每天拨打电话。
效率是普通人工操作的6~8倍，帮助企业实现低成本、高效获客。
云寻科技副总经理谢一民介绍，云寻科技主要通过IAAS、PAAS、微信等方式，为大中型客户提供智能语音机器人、安全隐账、大数据精准营销等标准化或定制化的产品及解决方案。
SAAS 服务。
其核心技术主要涉及语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）、语音合成（TTS）和机器学习（ML）。
首先，语音识别（ASR）技术需要处理不同口音、背景噪音、区分同音词/同义词，还需要能够以能跟上正常语音速度的速度工作。
语音识别就像一个“机器听觉系统”，通过识别和理解将语音信号转换成相应的文本或命令。
最关键的技术是机器的识别精度。
目前工程环境下识别率基本达到90%以上。
在生活和职场中，主流ASR服务商的识别率可以达到80%左右。
云雀与国内顶尖科研机构和企业达成深度合作。
他们基于十年通信语料库素材，共同研发打磨云雀语音识别核心引擎。
其次，自然语音处理（NLP）应用背后存在大量的基础任务和机器学习模型。
使用NLP，我们可以让机器执行自动摘要、翻译、关系提取、情感分析、主题分割等任务，并像人类一样处理复杂的文本。
目前，云讯云雀已针对金融、教育、地产等领域进行了针对性的NLP语音训练优化，确保在电话营销外呼三个行业拥有更高的NLP数据处理能力。
第三，语音合成（TTS）是将文本信息转换为声音信息，为机器添加“人声”。
优秀的TTS需要庞大的语料库。
成熟商业化的TTS合成音在音色、自然度等方面都可以接近人声。
目前业内基于真人语音定制的TTS需要录制数小时的原声，成本高达40万元。
而且，其效果在语调等音色上与正常人声的效果还是相差甚远。
除了支持TTS之外，云讯Skylark重点支持真人录音支持以及高效的在线录音更新模式，最大限度地提高人机交互的保真度。
第四，机器学习是指计算机系统不遵循明确的程序指令、仅依赖数据来提高其性能的能力。
机器学习的核心是自动发现数据中的模式，一旦发现，模式就可以用来进行预测。
例如，如果向机器学习系统提供信用卡交易信息数据库，例如交易时间、商家、位置、价格以及交易是否合法，则系统将学习可用于预测信用卡欺诈的模式。
处理的交易数据越多，预测就越准确，机器就会变得“更智能”。
云雀智能语音机器人的特点主要体现在以下几个方面：一是过往的产业积累。
云讯科技是新三板创新级企业讯众股份的全资子公司，成立于2017年，中国联通集团、中国工商银行、光大资本等资本投资方参与在里面。
已服务超过5万家包括百度、腾讯、小米、51信用卡、猪八戒等知名企业。
二是技术积累。
据悉，云寻团队主要依托清华大学人工智能研究中心和中科院声学研究所。
早在2018年，就全面开展语音交互、语义理解等底层技术研究，重点研发ASR、NLP、TTS三大智能机器人。
核心技术发动机产品。
此外，通讯资源丰富。
讯众公司已被全国各地市政运营商部署，为智能语音机器人提供本地化的号码和线路服务。
其多元化、本地化、智能轮换的外线号码，大大提高了整体接通率。
现阶段，云雀智能语音机器人已开始应用于银行信用卡逾期催收、互助小额贷款催收、房产销售、员工招聘、基金金融产品售后回访等领域，实现外呼业务的智能化、标准化、流程化。
帮助企业提升业务处理能力、运营能力和客户体验。
在银行金融行业，利用智能语音机器人对信誉良好、回收率低的贷款进行催收，让经验丰富的催收员工转变为催收专家，重点处理问题复杂的逾期贷款，提高整体效率。
在房地产行业，智能语音机器人用于向数据库中的购房者推荐房产。
经过初步筛选，邀请潜在客户到店看房，形成“智能外呼机器人总选+房产销售员准营销”的房产销售新模式。
在教育公司，智能语音机器人被用来邀请顾客来商店或在线试听课程。
形成初步意向清单后，人工销售将跟进，进行精准营销。