語音 AI

什麼是 Voice AI？

Voice AI 是指能即時理解、處理並回應人類語音的人工智慧系統。在客戶服務領域，Voice AI 以對話式 AI 代理取代傳統的 IVR（互動式語音應答）電話選單，能與來電者進行自然的多輪電話對話。Voice AI 不再強迫來電者在僵化的選單中摸索（「帳務問題請按 1」），而是聆聽客戶所說的內容，透過自然語言處理（NLP）解讀其意圖，並直接在語音管道中採取行動解決問題。

Voice AI 如何運作

Voice AI 系統由三個核心層級構成。首先，語音轉文字（STT）將來電者的語音轉換為文字。其次，語言模型解讀文字以理解意圖、擷取關鍵資訊（帳號、問題描述、產品名稱），並判斷最佳處理方式。最後，文字轉語音（TTS）將 AI 的回應轉換為自然流暢的語音，傳達給來電者。

現代 Voice AI 平台正從這種三步驟流程，轉向直接處理語音的原生多模態架構，將回應延遲降至 100 毫秒以下，讓對話自然流暢而不顯機械。這些系統與 CRM、工單及知識庫工具整合，即時調取客戶脈絡，讓 AI 無須轉接真人客服，即可完成查詢訂單狀態、處理退貨或更新帳戶資訊等事項。

Voice AI 為何重要

電話客服不會消失。儘管線上聊天與訊息管道持續成長，面對複雜、緊急或情緒性的問題時，語音仍是客戶首選的管道。挑戰在於成本：全天候配置電話客服人力所費不貲，而傳統 IVR 系統往往弊多於利。研究顯示，61% 的消費者認為 IVR 系統帶來不佳的體驗，85% 曾因電話選單而放棄通話。

產業研究： Technavio 預估，至 2029 年 Voice AI 代理市場的年複合成長率將達 37.2%，創造超過 $10 billion 的新市場商機。Deepgram 於 2025 年針對 400 位企業領導者進行的調查也證實，2025 年是擬真 Voice AI 代理在客戶服務領域大放異彩的一年。

Voice AI 能大規模處理電話量，同時提供對話式體驗，有效解決上述問題。客戶可以自然地說話，數秒內獲得解答，只有在真正需要時才會轉接真人。如此可同時縮短平均處理時間（AHT）、降低每張工單成本，並提升 CSAT。

使用案例與應用

Voice AI 已廣泛部署於電話客服不可或缺的各個產業：

• 金融服務： 以對話方式處理帳戶餘額查詢、交易爭議、詐欺警示及貸款進度更新
• 醫療保健： 透過符合 HIPAA 規範的 AI 處理預約掛號、處方續領申請及保險資格驗證
• 電子商務與零售： 透過電話追蹤訂單、處理退貨及查詢商品庫存
• SaaS 與科技： 在轉交專責客服前，先處理第一線疑難排解、密碼重設及功能指引
• 旅遊與餐旅： 以自然對話處理訂位變更、取消及會員計畫相關詢問

Maven 的優勢

Maven AGI 推出專為語音打造的 Voice AI 產品 Maven Voice，功能遠超基本通話處理。Maven Voice 從第一句話就能理解來電者意圖，運用來自 100+ 項整合的資料自主解決問題，並在需要真人客服時智慧轉接。轉接時，Maven 的 AI Copilot 會透過 agent assist 將完整對話紀錄與建議的後續步驟交給客服人員，客戶完全不必重複說明。

Maven 實證： 金融科技公司 K1x 僅花 1 週即完成 Maven AGI 部署，達成 80% 的解決率，較先前的 AI 提升 10 倍，證明 AI 優先的語音客服表現遠勝傳統 IVR 系統。

Maven Voice 符合 SOC 2、HIPAA 及 PCI-DSS 規範，專為受監管產業打造。您可參閱 Gartner 的客戶服務 AI 框架，了解語音技術的演進，或閱讀 McKinsey 關於 AI 驅動客戶服務的研究，掌握更全面的轉型趨勢。

常見問題

Voice AI 與 IVR 有何不同？

IVR 使用預先設定的選單與僵化的決策樹，迫使來電者按鍵或說出特定關鍵字。Voice AI 則運用自然語言理解，進行開放式、具脈絡感知的對話。IVR 負責轉接來電，Voice AI 則負責解決問題。兩者的差別在於分流與真正的解決。

Voice AI 能處理多語言來電嗎？

可以。現代 Voice AI 平台支援多語言語音辨識與回應生成。對於全球客服團隊而言尤其重要，無須在每個地區與時區配置母語客服人員，即可用客戶偏好的語言提供服務。

Voice AI 的準確度足以支援企業客戶服務嗎？

領先的 Voice AI 平台以經過驗證的知識庫與客戶資料作為回應依據，而非憑空生成答案，因此能達到高準確度。當 AI 不確定時，會轉接真人客服，而不是猜測。這種做法將準確度與信任置於單純的自動處理數字之上。

企業能多快部署 Voice AI？

部署時程因情況而異，但現代平台皆以快速導入為設計目標。Maven AGI 的客戶如 Mastermind 最快 6 週即正式上線，K1x 更僅花 1 週完成部署。關鍵在於與現有客服中心及資料系統的整合。