2024年被认为是AI应用元年，但具体到”AI外呼”这个细分领域，很多企业的感受是：听起来很美好，用起来很骨感。为什么同样的技术，出来的产品效果差这么多？今天来聊聊技术路线的差异。
一、技术路线的两条路
第一代：规则引擎+语音识别
这是传统厂商的做法。核心是预设规则和关键词匹配，加上语音识别（ASR）把语音转成文字。
第二代：大模型+端到端
这是avavox的做法。核心是大语言模型（LLM），直接理解语音内容并生成回应。
二、规则引擎的天花板
规则引擎的核心是”穷举”。但客户的表达是无限的。需要穷举几十种问法，还要考虑方言、错别字、口音……
规则引擎能处理80%的常见场景，但剩下20%的边缘场景就是它的天花板。偏偏这20%往往是决定成交的关键时刻。
三、实测数据说话
高复杂度测试（多轮对话、情绪处理、意外情况）
规则引擎：成功率34%
大模型：成功率78%
差距巨大。
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