在數據時代，AI深度學習與算法、大數據的進步與發展將使得人類迎來一個全新的時代，在這個時代中，人們嘗試用AI技術去解決一些現實中面臨的困難，從而促進整個文明社會的正向演進與發展。
如今，在肆虐的新型冠狀病毒面前，人類並不會無動於衷，在如今疫情防控的重要時刻，人們正在經歷一場面對新型冠狀病毒的“無聲戰役”。在由醫學專家，醫務人員構成的“一線戰場”上，人們真正夜以繼日的與這次來勢洶洶的疫情進行著殊死搏鬥。
在這場抗擊病毒“戰役”中，AI、大數據等新技術的時代背景下，線上化和智能化技術的應用使得人們在抗擊疫情一線的同時開闢“經濟西線”戰場，以此彌補疫情可能帶來的經濟損失。
AI“進化”的“一小步”，智能外呼的“疫情西線”反擊
今年春節，“冠狀病毒”無疑是最讓人揪心的詞彙，面對咄咄逼人的疫情形勢，百度、阿里、騰訊、京東、快手等互聯網企業們，在用自己強大的移動生態能力，構築了一條“網絡前線”以反擊由新型冠狀病毒帶來的嚴峻疫情。
與此同時，AI技術也正在深入疫情防護的各個領域，開始新一輪的“技術式反攻”。
據新京報報道，此前，北京大學工學院在對於2019新型冠狀病毒宿主的研究中，就使用了基於深度學習模型的AI技術尋找病毒宿主，並取得了一定的成果。經科學家研究發現，蝙蝠和水貂可能是新型冠狀病毒的兩個潛在宿主。
在抗擊疫情的“經濟西線”，基於馬上金融的智能交互平臺，得助智能通過智能雲呼實現雲辦公的形式，以雲呼叫中心、外呼機器人、在線客服、智能客服、靈智工單的協同運營，以AI技術的商業化有效幫助企業維繫與客戶間的鏈接，保障部分經濟活動的正常運轉。
2月3日馬上金融創始人兼CEO趙國慶分享了得助智能：智能交互平臺在現實場景下的應用實例。
“消費金融有很重要兩個特徵，貸後管理和客戶服務是構成了業務聯繫性重要組成部分，但是貸後管理和客戶服務人員是勞動密集型的。”趙國慶向媒體朋友分享道：“我們把公司雲呼叫中心進行分佈式部署到員工家裡。這樣的話在過節的時候我們還能夠給我們的客戶提供比較好的服務、保護以及進行更好觸達。”
在觸達家庭單位的分佈式部署一方面在疫情面前可以有效解決勞動密集型的客服工作問題，另一方面，也表明基於馬上金融的智能交互平臺的得助智能外呼在部署上靈活性，即“按需分配”下，通過對AI外呼平臺資源的合理分配做的資源效率的最大化利用。
如今，AI技術逐漸成為一種技術基礎設施，推動整個社會的高效運轉。現在，AI智能語音技術已經開始大範圍的商業應用，並在這一場新型冠狀病毒的疫情中，發揮著重要作用。
以馬上金融的智能交互平臺中的得助智能外呼為例，凡是機械、重複、枯燥的電話撥打任務都可以交給得助智能外呼輔助完成，在應用場景上如快遞通知、客戶篩選、身份認證、問卷調查、事件營銷等。
在實際的應用中，面對2000餘位客戶的外呼，智能外呼僅需用時幾十分鐘就能完成全部外呼工作。而同樣的工作量如果通過人工外呼，則需要20名工作人員才能完成。
在應用行業上，智能外呼可以實現金融理財、保險、房地產等多個行業的售前、售中、售後場景，將企業營銷方式重構為智能+人工，並藉助SCRM系統，統計分析客戶數據，多維度分析報表從而實現全維度AI+數字化營銷。
以金融行業為例，在前端的獲客、銷售環節還是後端的服務、貸後管理等環節都需要AI外呼的效率賦能，從呼叫中心入手，進行服務增效，是諸多消費金融企業的必選項，而在呼叫中心繫統的選擇上，諸如行業頭部企業馬上金融等，均選擇了使用得助智能雲呼叫中心。
雖然AI智能外呼是AI技術商業進化的“一小步”，但也正是商業化的“一小步”使得面對肆虐的2019冠狀病毒疫情，社會企業機構才能夠構築起抗擊疫情“西線戰場”，以AI技術的商業化來挽救部分由疫情衝擊帶來的經濟損失，從而實現疫情“技術式反攻”的一大步。
AI外呼的進擊的背後，“動態規劃”法則下的技術、商業革新
智能外呼抗擊“疫情西線”的本質，是AI語音交互技術的商業化應用。而AI語言交互的過程的核心，是數據在“動態規劃”邏輯下對數據特徵的精確匹配。
在數學領域，動態規劃(dynamic programming)是運籌學的一個分支，是求解決策過程(decision process)最優化的數學方法。在AI語音交互上，實現交互的過程可以看作是一個對語音輸入數據反饋“最優解”的數據匹配過程。
在馬上金融得助外呼AI與客戶語音交互的過程中，由語音識別反饋技術為核心，實現交互層AI與人的交互觸達，然後由算法層進行“動態規劃”解析，將完整語義下的文字數據拆解為特定的“數據包”，並由算法將“數據包”與已有“語言系統數據”進行精確匹配，從而實現AI對語義的理解並給出反饋。
這樣的技術進化帶來的影響反映到商業上則是革命性的，即：當真實場景中的服務營銷不再過度依賴於人力，對人力的解放可以使更多的資源投入到訂單的轉化階段。
對於傳統人力電銷，外呼AI的效率有飛躍式的提升，據統計得助智能外呼AI每天可撥打電話800~1200通，根據線路併發情況還可進一步提高撥打量。
在費效比方面，外呼AI的提升則最為明顯，一方面，外呼AI購買後也不需要按月發放工資、獎金，繳納社保等成本支出，另一方面據統計，一兩套智能語音機器人系統就可以代替6-10個初級客服，大大節省了企業的人力成本投入。
在商業效率方面，AI外呼可以實現從合規保護、智能提醒、智能決策分析等方面達成全流程的AI智能化商業效率提升。
以馬上金融得助外呼AI為例，從AI線索篩選到轉化，實現了全流程的記錄監管，通過智能化的撥號策略規避號碼撥打帶來的合規風險，同時自動提醒坐席跟進任務，不遺漏任何線索，並通過隱私數據隔離，進行銷售個人的線索保護。
在決策端，通過SCRM系統，得助智能決策引擎可實現智能決策，通過策略組合與客戶畫像的多維分析，以智能化的用戶偏好為基礎，通過標準化的線索根據，從而完成客戶畫像到用戶轉化的效率提升，並行客戶LTV（全生命週期價值）的維護和管理。
事實上，外呼AI的商業應用有效解決了電銷監管趨嚴、獲客成本上升、人力費效比低下、存量客戶LTV價值開發困境等行業痛點，而在諸多AI細分技術的商業化道路上，目前AI外呼是少數應用較為成熟且前景廣闊的AI技術之一。
未來，AI外呼的商業化進程也將進一步深入，成為AI商業應用的重要推進力量，同時在不遠的明天，AI外呼在抗擊疫情“西線戰役”中的作用將愈發凸顯，成為一支重要的進擊力量。
結語
以技術為支撐，商業社會也在全力構築抗擊疫情一線背後的“經濟西線”，最大程度的減少疫情帶來的經濟損失，我們有理由相信，在多方力量的共同努力下，我們可以控制疫情，戰勝病毒，打贏這場抗擊新型肺炎的攻堅戰！
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