人工坐席一天打满8小时，有效通话也就120通左右，按底薪+社保+座席摊销，一通电话的成本在6-8元；还不算培训、流失、再招聘的隐性支出。把同样120通交给大模型外呼，分钟级计费折算后只有0.6-0.8元，直接砍掉九成。省下来的钱并不是去“买机器人”，而是去买“可复制的运营时间”——这是所有后续场景能够跑通的前提。
大模型外呼到底“大”在哪？
- 语义层：8轮以上上下文记忆，客户中途跳话题也能接得住。
- 策略层：实时标签+动态话术，同一款产品面对财务、技术、法务三种角色，三句话后就能走三条完全不同的叙事线。
- 数据层：通话结束立即输出结构化字段，把“客户说竞品便宜”直接变成可透视的Excel列，省了90%的质检和录入人力。
营销场景：把“广撒网”拆成“千人千面”
实战案例：SaaS公司推新模块，线索池10万条。传统机器人用同一套话术，邀约率2.7%；换大模型后，先让系统读一遍客户历史工单——
- 曾提“预算紧张”的，先推免费试用；
- 曾问“API文档”的，直接报集成周期；
- 曾抱怨“发票慢”的，开场就送“财务绿色通道”。
同一波名单，邀约率爬到11.4%，销售只接到“有温度”的准客户，无效拜访减少六成。
回访场景：把“走形式”变成“挖需求”
NPS调研最怕“好好好”式敷衍。大模型外呼用两个技巧让数据真实起来：
- 先问开放式问题：“如果让您吐槽，您最想说的是？”——把打分题放在后面，降低社交迎合。
- 听到负面词汇自动追问：“您提到‘响应慢’，能举个例子吗？”——像人类访谈一样深挖。
一家ToB云服务商跑完8万用户，回收有效样本从5%提到21%，产品部根据回访热词重做工单SLA，次月续费反弹4.8个点。
催收场景：把“对抗式”改成“协商式”
消费金融公司最怕早期逾期直接升舱到“失联”。大模型外呼在M1阶段插入：
- 声纹识别到客户情绪崩溃，立即切换“抚慰音色”，降低投诉；
- 听到“工资十号发”自动记录并预约十号上午再拨，避免轰炸；
- 识别“想提前结清”立刻算减免，实时生成二维码。
三个月测试，入催金额相同，回滚率提高12%，后续人工催收成本下降三分之一。
选型七问：别让低价遮了眼
- 线路质量：接通率低于70%再便宜都亏。
- 知识冷启动：是否带行业模板，还是一句“您自己标注”？
- 标签维度：能不能自定义“竞品提及”“价格敏感”这类颗粒度？
- 数据归属：历史录音能不能一键导出？换平台会不会被绑架？
- 并发弹性：大促当天能否秒扩十倍线路，完事又缩回来？
- 计费透明：有没有“接通才计费”，还是拨号就开始算钱？
- 售后响应：出现拦截关键词误杀，多久能改完上线？
鼎富智能avavox的匹配点
- 模板市场里有现成的“SaaS续费、电商催收、教育回访”场景包，业务人员拖拖拽拽就能上线，IT部只需对接API。
- 按“有效分钟”计费，中途断线、空号、彩铃都不算账，财务好算ROI。
- 自带情绪识别+音色切换，催收场景投诉率天然低一截。
- 支持私有化部署，银行、证券这类合规大户也能直接落地下线。
落地顺序：小场景验证→数据闭环→全面铺开
第一周：先挑“到期续费通知”这种边界清晰的场景，跑1万分钟，看回滚率。
第二周：把通话里挖到的“不续费原因”同步给产品和客服，验证数据是否“真有用”。
第三周：再放大到“流失召回+新功能推广”双场景，监控坐席工作量是否释放。
第四周：如果前三周ROI>2，就可以全线替换，留少量人工做“异常高价值”兜底。
大模型外呼不是去抢谁的饭碗，而是把“重复说话”这件高损耗、低价值的事封装成API，让企业把人力腾出来做策略、做产品、做关系。机器负责广度，人类负责温度；机器负责数据，人类负责决策——降本增效，说到底就是回归分工本质。
