山东
出品 | 子弹财经
作者 | 白杨
编辑 | 方芳
美编 | 倩倩
审核 | 颂文
企业联络中心正在重新定义AI的工作边界。
此前，TM Forum联合华为及产业伙伴发布《联络中心智能化转型白皮书v2.0.0》，提出以技术底座、业务生产力和用户体验为维度，建立联络中心智能化成熟度模型。白皮书提出，联络中心应以智能为核心推进AI原生建设，而非仅叠加AI插件；具备业务闭环能力、低延迟流式响应并遵循业务SOP的语音智能体，正成为行业讨论的方向。
在这一行业趋势下，百融智能持续推进企业级Voice AI能力建设，围绕自研语音多模态大模型BR-Voice，布局实时语音交互、Voice Agent构建和业务应用，探索语音智能体如何进入智能联络中心（AICC）业务，并承担具体服务任务。
1、业务闭环，是AICC智能化的关键
百融智能将能够进入岗位、调用系统并承担任务的企业级智能体称为“硅基员工”。在百融智能的AICC业务中，AI并非传统呼叫中心里的聊天机器人，正是这样一位能融入客户联络、业务办理和服务运营全周期的“硅基员工”。
这也意味着，AICC建设的重点是让AI承担流程中的一部分工作。
以客服为例，硅基员工需要识别用户问题、查询服务状态、核验必要信息，再根据权限反馈结果。而当问题超出处理范围或涉及复杂判断时，则按需及时转交人工。
语音服务过去常以接通率、响应速度和通话时长等指标来衡量运营表现。但当AI能够承担任务，评价体系则开始转向“结果交付”。
以百融智能在某知名物流企业落地的AICC业务为例，其中一通物流客服对话充分呈现了语音服务中非标准需求的处理过程。一位阿姨因收到的商品中少了几双袜子，联系了物流客服。她反复补充信息，一时说不清订单来自哪个平台。语音智能体通过多轮沟通梳理出相关线索，并引导她寻找相应的售后渠道。通话持续了二十多分钟，最后成功帮助阿姨解决了这一问题。
这通电话展示的正是AICC的能力半径：厘清诉求、找到合适的服务路径，形成业务闭环。
2、Voice AI技术难点：考验实时理解和任务协同
百融智能是业内较早一批布局语音技术的AI科技公司，早在2017年10月百融智能便官宣立项。九年间，公司的语音技术逐步扩展到实时理解、对话决策和智能体协同。这也为后续AICC业务的发展奠定了坚实的技术根基。
在真实通话中，用户会自带口音，也会有停顿、反复甚至中途改口。因此要求系统不仅要识别语音内容，还要结合上下文判断用户意图、处理打断，并决定何时追问与回应。对话越复杂，语音识别、语义理解、实时交互与任务执行之间的协同就越重要。
传统语音系统常采用“语音识别—大模型处理—语音合成”的级联架构。模块分段处理和信息传递可能增加响应时延，也可能难以完整保留停顿、语气和情绪等副语言信息。百融智能全自研的BR-Voice采用端到端语音交互路线，并通过Vortex流式推理引擎实现“边听、边解析、边输出”。BR-Voice整体推理速度较传统方案提升三倍以上，推理成本下降30%。
围绕真实语音交互，一系列关键性的指标也佐证了百融智能的语音实力，在行业测试中，BR-Voice的字错误率低至0.92%，行业热词检索F1值为97.03%，对话轮次感知TurnSense F1值为96.35%；性别、年龄和情绪识别准确率分别为99.28%、95.86%和90.29%，语音合成拟人度约为95%。另外，BR-Voice-Reasoner在VoiceBench公开榜单中以90.46分取得了第一名的好成绩。
如果说，国际评测展示了语音交互在特定任务中的能力，企业服务现场则是检验Voice AI能否转化为服务体验和运营效率的地方。仍以前述的头部物流企业的客服场景为例，其硅基客服单日处理量已从上线初期的不足1000通攀升至超过1.5万通，其中约八成工作内容可由智能体独立闭环，客户满意度保持在95%以上。
另据百融智能2026年中期报告显示，上半年公司AICC业务收入达到1.66亿元，同比增长52%；其中，面向物流、券商等行业的新场景业务收入同比增长195%。
*文中题图来自：摄图网，基于VRF协议。
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