什么是交互式语音应答？

“如果您想与人工客服通话，请说‘人工’。”

“人工。”

“抱歉，我找不到与‘古巴’匹配的选项。如果您想与人工客服通话……”

叹气。

交互式语音应答（IVR）系统的好名声如今已经一落千丈。

说实话，这也无可厚非；你完全可以把它们称作AI 语音座席家族中的“丑小鸭”。

它们笨重、过时且不实用。在如今几乎所有高级应用都能在手机上使用的时代，与机器人进行语音对话反而成了最不方便的选择。

那我为什么还要写这篇文章？

哦，对。[清清嗓子]。

……但是，作为语音技术爱好者和极简应用设计的追求者，我还是有一些关于自动电话流程的见解想要分享。

这是客户支持的最低门槛，而且相关技术——NLP（自然语言处理）和 ASR（自动语音识别）——已经取得了长足进步。

只要设计得当，听错关键词和无休止的菜单都可以成为历史。

所以，跟我一起走进这个系统的各个组成部分，了解它们在当下的应用，并看看这项技术的一些独特优势。

因为虽然你肯定听说过 IVR，但我敢打赌你从未真正深入思考过 IVR。

什么是 IVR？

IVR（交互式语音应答）是一种自动化电话系统，企业用它作为菜单，引导客户完成支持电话。这些系统能够回答常见问题、执行基础任务，并在需要时转接到人工座席。

IVR 将基础查询、分流和信息收集等工作从人工座席中剥离出来，让人工座席专注于更复杂或敏感的情况。

通过一系列（通常是预录的）消息和读取用户输入的能力，这些数字代理能够分担大量客户支持的手动工作。

IVR 系统如何读取用户输入？

传统系统使用（双音多频，DTMF）来读取用户输入。也就是拨号键对应选项的方式。

（这也是为什么拨号盘上不同数字会发出不同声音的原因。）

你知道的，“如需英文服务，请按1”。

有些系统仍在使用这种方式。但大多数情况下，体验已经丰富多了🌶️。

随着语音技术的发展，这些系统可以集成更强大的机制来识别关键词，甚至运行自然语言处理（NLP），从用户语音中提取含义和情感。

IVR 是如何工作的？

1. 初始来电

当客户拨打专用电话线路时，IVR 流程被触发。

2. 欢迎语与菜单

客户会听到一系列选项。这些选项同样是预录的。

这些选项可以包括银行账户余额查询、公司政策常见问题，或在转接人工座席前填写初步信息等。

3. 用户输入

用户选择一个选项。系统可以通过几种不同方式读取用户输入。

双音多频（DTMF）

DTMF 是经典方式。简单明确。可以理解的是，它不太受欢迎——毕竟打电话时大家都希望直接说话。

但另一方面，这也是获取用户输入资源消耗最少的方式。

它在政府服务中应用广泛——这些机构还没有建立完整的自助服务门户，且通常预期最终还是要转接人工座席。

语音指令识别

这种方式下，用户需要说出与所选选项对应的词，例如：“如果您想查询账户余额，请说‘余额’。”

自从这种技术出现以来，几十年间已经取得了重大进步。

你可能习惯了识别率低、体验差（就像开头的例子），但那更多是因为 IVR 系统过时，而不是语音指令识别本身的能力。

自动语音识别（ASR）和自然语言处理（NLP）

更先进的系统可能会选择完整的语音识别结合 NLP。

这种情况下，用户用自然语言表达自己的选项，深度神经网络算法会将用户输入转录并分类，例如：“嗯，我想存款。”

资源消耗较低的系统也能运行速度快且准确的 ASR 和 NLP 模型，企业采用这种方案后收获了极其积极的效果。

4. 分流

根据系统结构和客户的回答，客户会被引导到下一个环节。

他们可能会被要求输入个人信息，如信用卡号或出生日期，也可能会被引导到包含更具体选项的下一级菜单。

IVR 与 AI 语音代理的区别

那么，如果你在客户支持聊天机器人外面加一层语音包装，这就算 IVR 系统了吗？

我想，严格来说，算是。

不过，IVR 通常指的是有预设流程和预录消息的系统。

在这种情况下，代理通过预录消息提示用户选择多个选项之一，并据此分流。

而在 AI 语音代理的场景下，用户与代理直接对话，回复是动态生成的。代理会自主决定何时调用哪些工具（如果需要的话）。

IVR 通过预录消息和固定的用户输入，引导用户完成流程。每一步用户都会看到一系列选项，必须选择合适的那个。

而 AI 语音代理则可以访问特定工具，并能理解用户输入，判断该调用哪个工具。它的回复也是动态生成的，而不是播放预录消息。

什么时候应该选择 IVR 而不是语音代理？

大家心里都在想：既然我们已经有了流畅自主的对话式代理，为什么还要用一步步的语音激活系统？

如果你已经用 AI 来识别 IVR 中用户意图，为什么不直接用全自动系统？

很高兴你问了这个问题。

当预算有限时

不算语音识别（两种系统都会有），IVR 中的 AI 主要是把用户的话归类为 n 个例子之一（通常超过10个）。

而自主代理则需要多次调用大型语言模型（LLM）来判断用户意图、生成回复，并用文本转语音（TTS）生成音频，这些都会增加成本并延长响应时间。

这种额外成本往往是必要的，比如你有很长的公司政策或 FAQ 页面，客户可能有上百种不同的咨询。

如果要提前定义这些问题，还要让客户听完一长串录音菜单，几乎不现实。这种情况下，代理无疑是更好的选择。

当你的流程还未完全确定时

自主代理更强大，但也更难预测。

要记住，它们会自主决策。每一步都会运行一系列操作，出错时很难排查。

我深有体会，因为我曾花了好几个小时调试它们。

这没问题，这本来就是开发的一部分，但只有当你确定数据、流程结构和需求都已明确时，才值得投入这部分时间。

IVR 是让所有这些要素协调一致的绝佳方式。

明确地定义每一步，并一步步引导用户，是组织数据和理解流程更有效的方法。

我坚持认为 IVR 有其优势，在处理简单事务时比完全依赖 AI 代理更合适。

但至少，你可以把它当作实现完全自动化的垫脚石。

IVR 的优势

IVR 系统之所以如此普及，是有原因的。

即使现在有更强大、支持语音的客户支持技术，我认为 IVR 依然值得一试。

安全性

我们总是在讨论 AI 能做到“和人类一样好”，却常常忽略了它超越人类的地方。

其中之一就是语音识别。比如，“嘿，这是汤姆的声音”与“这不是汤姆”。

对于金融或个人信息等敏感事务，自动语音流程让企业有机会将说话人的声音与其身份进行比对，从而发现原本可能被忽视的欺诈行为。

提升客户体验

当你没有足够的人手接听每一个来电时，你就需要某种方式来填补空缺。

得到帮助总比一直等待要好。

人工客服很棒。但如果人工客服提前了解了来电客户的需求，并且根据专长进行分派，那就更理想了。

降低成本

这一点有两方面。

首先，将琐碎的客户服务工作自动化总是能节省成本。对于简单问题的客户，不需要特别个性化的服务，IVR 可以完成简单任务或快速响应。

这是双赢。

另一方面，它比 AI 代理和聊天机器人更便宜。

企业急于部署全自动 AI 代理来实现客户支持自动化，却忽视了像 IVR 这样更低成本的自动化方案。

机器人的成本不仅仅是工具和技术本身。还包括你为反复试错、搭建系统所投入的时间。
设计一个低成本、流程明确的系统，是收集客户需求数据、学习如何最佳自动化流程的绝佳方式，在你准备好全面自动化之前。

更高效的分流

使用明确的流程步骤（最好再加一点 AI 技术）可以大大提升分派效率。也就是说，真正为客户提供所需的帮助。

AI 擅长在杂乱数据中发现规律。

AI 并不是 IVR 的必备部分，但加入一些机器学习来预测用户行为其实很容易。

通过 IVR，你可以收集客户的资料、他们的诉求，以及在特定诉求下哪些人工客服更有帮助的数据。

在分流时，IVR 需要判断应该转接给哪位人工客服。

也许某位客服更擅长数据库迁移问题，另一位则熟悉登录凭证。虽然第三位客服对企业版用户的凭证问题最在行。

要了解所有客服/诉求/用户资料的组合，几乎需要一辈子。

但对 AI 来说——这只是数据。

全天候支持

人工客服可能无法全天候待命，但你可以在非工作时间收集必要信息，安排回电时间，并快速解答简单问题。

这会减少客户端的阻力，让人工客服的工作时间更有效率，并有可能释放资源，让你在非高峰时段也能安排人工客服。

IVR 在各行业的应用场景

各行各业的企业都在提升效率和满意度，尤其是将 IVR 与 NLP 结合使用时。

银行业

我在文中多次提到银行业，因为我认为这是 IVR 的绝佳应用场景。

无论如何，确保交易安全就意味着要多次验证用户身份，并明确交易细节。

这些大多是相对简单但敏感的信息：信用卡号、存款金额。只要 IVR 可靠且安全，它就是银行业的理想选择。

事实上，基于自然语言的 IVR 帮助银行实现了高水平的自助处理（无需转接人工客服），同时提升了安全性。

医疗健康

新冠疫情期间的人手短缺显示出医疗行业高效自动化的重要性。

GBANK Health（爱荷华州的连锁药房）在实施针对具体案例的 IVR 后，电话转接量减少了24%。

这提醒我们，医疗是高风险、高压力的行业。有效的自动化意味着提升人们的健康福祉。

客户支持

大多数客户支持问题都是重复性的。对来电进行分类和筛选可以节省时间，提高满意度。

说到这，美国一家零售商通过自然语言 IVR 将电话转接量减少了30%。

实施 IVR 也让你掌握了主动权。

同一家零售商还利用预测算法推荐额外服务，成功率超过70%，减少了后续回访的需求。

如何避免 IVR 常见问题

IVR 并非没有挑战——但好消息是，你可以采取措施来应对。

保持菜单简洁

IVR 菜单可能很长，选项也可能不清楚。有时你在等着听完所有选项时，已经忘了第一个是什么。有时你也不确定哪个选项适合自己。

解决方案：不断迭代，持续改进。收集使用数据，观察用户在哪些地方遇到困难。

这可能意味着重新排序选项，去除不常用的，或者合并类似的选项。

你的重点应放在减少用户通话时间、避免用户反复返回上一步，以及减少转接人工客服。

保持透明

IVR 不是人类，这没关系。

但有些客户还是更愿意与人工客服交流。

由于无法读取或回应用户情绪，不满的客户可能会觉得自己不被重视。

解决方案： 优化清晰度，并且尽早明确告知用户如何联系人工客服。

自动菜单终究不如真人那么有温度，用户对此会有不同感受。

你无法左右客户的感受，但你可以始终透明地告知他们的选择。

解决瓶颈问题

即使是自动系统也会有等待时间。比如，IVR 同时能服务的客户数量有限，人工客服的等待时间也会变化。

解决方案： 识别瓶颈并尝试缓解。

在设计 IVR 流程时，要同时考虑系统外部和内部的需求。

也许有些菜单选项比其他选项更受欢迎，这时可以考虑将人力资源倾斜到这些选项上。

有可能客户只是为了简单问题打电话，而这些问题其实可以在你的网站上找到答案。确保这些信息清晰易找。

用 IVR 实现电话自动化

如果你还没准备好全面投入 AI 自动化，我认为没有比实施 IVR 更好的入门方式了。

IVR 是利用 AI 能力、同时保持可控性的好方法。你可以收集数据，并持续优化。

你只需要一个搭建平台。Botpress 提供简单的拖拽式搭建器，有大量低成本模型可选，电话集成也很方便，还能自动收集分析数据。

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常见问题

现代IVR在理解自然语音和不同口音方面的准确率有多高？

现代 IVR 系统在支持的语言下，对清晰语音的识别准确率可达 85–95%，这得益于先进的语音识别和自然语言处理技术。遇到强烈口音、方言或背景噪音时，准确率会下降，因此真实用户测试非常重要。许多平台还支持自定义模型调优，以提升对特定口音和行业词汇的识别能力。

IVR 技术对小型企业来说实施成本高吗？

IVR 技术对于小型企业来说已不再高不可攀；基于云的解决方案起价通常在每月 50 至 200 美元之间，具体取决于通话量和功能。如果添加语音识别或与业务系统集成，成本会增加，而最大开销通常是设计和部署所需的时间，而不是软件本身。

IVR 系统能否与 CRM 集成以实现个性化响应？

IVR 系统可以与 CRM 及后台工具集成，实现个性化体验，例如用客户姓名问候来电者，或根据客户历史进行分流。这些集成依赖于 API 或直接连接数据库，因此需要一定的技术配置，但在现代 IVR 平台中已越来越普遍。

IVR 系统能否安全处理如信用卡号等敏感信息？

只要设计时符合 PCI-DSS 标准并采用加密协议，IVR 系统就能安全处理敏感信息。许多现代 IVR 服务商都提供安全的“支付信息采集”流程，敏感输入对人工坐席是屏蔽的，并实现端到端加密。

从零开始部署一个 IVR 系统需要多长时间？

如果使用带有预设模板的云服务商，公司可以在几天内部署一个简单的基于 DTMF 的 IVR 系统。更高级的 IVR 系统（如带语音识别和复杂流程的）可能需要几周时间才能上线。