对于欧洲的无数组织来说，2024 年是人工智能进入新时代的一年。更先进的生成式人工智能和对话式人工智能工具、大型语言模型以及智能自动化系统的兴起，为人工智能在各行各业的大量新用例打开了大门。
很多公司推出了由人工智能驱动的创新解决方案，旨在为各种规模的企业简化运营和提高生产力。与此同时，企业开始尝试更多的人工智能战略，利用智能提高团队生产力、协作和客户服务。
但在 2024 年，引起轰动的不仅仅是人工智能，另一个趋势也因其在企业运营中的变革潜力而获得认可：语音作为顶级通信渠道的地位重新得到认可。
电子邮件和聊天等数字优先渠道并没有像一些人预想的那样取代语音。事实上，语音在混合团队协作中更受欢迎——客户寻求的是感同身受、信息丰富和快节奏的服务。进入 2025 年，语音与人工智能的结合可能是在不断变化的市场中保持领先的关键。
人工智能与语音：强大的合作伙伴关系近年来，语音通信发生了变化。对话式人工智能以及机器学习、自然语言处理 (NLP) 和自然语言理解 (NLU) 方面的进步正在重新定义这一领域的可能性。
能够理解和处理语音的人工智能工具开始快速而准确地处理无数客户服务任务。它们可以帮助用户预约、回答常见问题并提供个性化指导。这些解决方案提供了一种与人工智能“互动”的有吸引力的替代方案，因为与机器人交谈比输入查询更自然。
认识到语音 AI 的价值对于中小企业来说尤其重要，而企业级技术提供商经常忽视这一群体。行业专家最近重申了语音的重要性。
Frost & Sullivan 最近进行的一项调查发现，68% 的欧洲企业计划在未来两年内增加对以语音为中心的云通信服务的投资。
2025 年人工智能和语音出现的主要趋势对于为组织提供云通信解决方案的中小企业和服务提供商来说，人工智能和语音领域正在出现各种新趋势。这些趋势为智能通信的未来提供了宝贵的见解。
1. 语音 AI 技术的可访问性得到提升
迄今为止，投资能够理解自然语言的创新对话式人工智能解决方案或语音助手一直是一项复杂、耗时且昂贵的工作。然而，随着这项技术变得普遍，企业领导者和服务提供商现在可以更轻松地使用这些工具。
技术服务商使各种规模的企业都能更轻松地使用对话式 AI 等先进技术。这确保了企业可以轻松访问一系列可定制的对话式 AI 解决方案和直观的拖放工具，使任何公司都能根据特定需求构建对话式 AI 机器人。
2. 多功能多模式机器人的崛起
人工智能算法和系统的演进使人工智能工具能够理解的不仅仅是文本输入，这也引发了聊天机器人领域的一场革命。现代人工智能解决方案可以结合语音识别和视觉界面，让用户能够通过多种渠道快速轻松地与机器人互动。
人工智能理解自然声音的能力也在不断提高。自然语言理解的进步意味着语音机器人在解读用户声音时犯的错误更少。许多对话式人工智能解决方案甚至可以越来越准确地理解各种语言和口音，并可以利用机器学习来随着时间的推移改善其响应。
这不仅引发了语音机器人的革命，还引发了更先进的交互式语音应答系统的革命。智能 IVR 系统现在可以通过聆听和响应口头请求，为客户提供更强大的自助服务体验。然后，它们可以代表客户完成任务（例如检查订单状态）或根据客户的技能和空闲时间，智能地将客户转接给最适合执行任务的代理。
3. LLM与语音人工智能的融合
先进的机器学习能力和 NLP 或 NLU 算法并不是改善语音 AI 体验的唯一因素。创新者还将大型语言模型(LLM) 和生成式 AI 能力集成到语音助手和语音 AI 技术中。
凭借 LLM 和生成式 AI 功能，语音机器人可以处理更广泛的任务。它们可以创建全面的通话摘要、改进实时翻译流程，甚至在对话过程中向销售和支持团队提供有价值的提示和指导。
随着 LLM 和生成式人工智能越来越受到重视，它们将继续使联络中心和商业环境中的对话式人工智能解决方案更加通用，对企业领导者更有价值。我们甚至可能会看到创建语音 AI 解决方案的供应商数量有所增加，这些解决方案结合了机器学习、LLM 和其他算法，可以作为团队的自主代理。
4. 提高理解情绪和情感的能力
对于人工智能模型来说，理解一个人话语背后的情感和情绪一直很复杂。然而，使用人工智能来支持、服务和转化客户的企业需要洞察这些情感细微差别，以推动持续成功。
幸运的是，近年来，机器学习算法与 NLP 技术一起发展，使机器人能够以惊人的精度分析客户情绪。得益于广泛的培训和持续的开发，支持情绪分析的对话式 AI 工具变得更加准确。
这些机器人现在可以准确地检测出一个人的语气、他们使用的语言和其他各种元素的细微差别，以识别情绪。然后，这些机器人可以将这些信息传达给处理客户服务请求或销售宣传的员工，这样他们就可以利用客户的感受做出更明智的决定，决定如何进行讨论。
5. 语音机器人定制的演变
我们开始看到越来越多的大公司创建具有特定个性和声音的机器人，以引起特定用户群体的共鸣。
语音克隆功能让 Meta 等组织能够创建能够模仿名人声音的机器人。深度学习算法可以让公司创建类似的机器人，模仿各种类型的声音（名人或其他）。
当然，虽然供应商和公司有可能创造出能与特定用户群体产生更好共鸣的声音的机器人，但也存在风险需要考虑。公司需要谨慎对待如何创建模拟他人声音的机器人，以遵守与人工智能道德和隐私相关的不断发展的标准。此外，他们还需要确保制定计划，以帮助他们在未来几年检测用于诈骗和网络钓鱼的人工智能生成的声音。
人工智能和语音通信的未来虽然聊天等数字优先渠道持续增长，但它们无法完全取代语音的重要性。
语音和人工智能将高效的自动化与真正的人类同理心相结合，彻底改变了通信方式。人工智能与语音通道的集成增强了语音通道的功能，实现了高级语音处理和自动化。这种融合带来了前所未有的效率，同时提供了类似人类的理解能力，为无缝和富有同理心的互动树立了新标准。
