電話機器人到底是怎樣完結高效外呼和智能分類的呢?人工智能的高速發展帶動了不少企業的進步，無論是工作形式還是工作效率，都是一場革命。特別關于電銷工作而言，電話機器人的意義更加不可磨滅。

　　神經言語程序學(NLP)

　　NLP是智能電話機器人的耳朵，有了這項技術，機器人就能聽懂客戶說的意義，同時給出反應。通過語音識別系統，可以使機器人具有識別以及可以快速識別認客戶對話的才能，在短時間內對問題做出回應，進行人機交互對答。

　　同時，因為交互分析系統選用抗噪性極強的深度神經學算法以及卷積神經網絡算法，這就提高了機器人完結一問多回的高度理解力。因此，電話機器人就具有了最基本的言語溝通才能。

　　隱馬爾可夫模型(HMM)

　　電話機器人內置的HMM神經學算法可以對領域內進行實時不間斷的優化，它可以賦予機器人的自主學習才能，讓機器人的識別能力不斷提高，這也是智能電話機器人之所以“智能”的重要要素。

　　智能電話機器人的成功運轉，離不開大數據的支撐。當許多信息收集之后通過數據監控和處理，電話機器人通過供給多維度處理報表和重要運營方針完結可視化處理，這樣就可以幫忙各層級的處理人員及時了解效勞運營的進程和效果。這也是電話機器人的第二個“智能”要素。

　　數據挖掘(DM)

　　數據挖掘是通過對錄音文本的轉譯和數字化特征展示，使用關鍵詞進行查找、判定，自動構建事務主體并將其進行分類建模，對事務主體進行深度抓取和挖掘。而這一功能也成為了智能電話機器人的第三個“智能”要素。

　　有了以上三個“智能”要素的加持，電話機器人就成了高效履行作業的完美員工，并且為電銷企業的快速成長利器。