总会因为各种心情影响到工作状态，从而影响工作效率。如此不稳定的工作状态对企业来讲是无法接受的，所以这个时候电销机器人的优势便发挥的淋漓尽致。它可以时刻保持稳定的情绪，也能保证工作效率和质量，甚至可以达到一个很惊人日拨打量。电s话机器人会反复解决无聊的工作，释放你的本能，投身更有价值的工作。人工智能对
话是人工智能的子领域，集中在人与计算机之间生成自然无缝的对话。 近年来，语音助手的发展速度像火箭一样快，不仅如此，我们在自动语音识别(ASR )，文本到语音(TTS )和意图识别等方面也取得了惊人的进步。但是，要实现人类之间顺利的对话还有很长的路要走。 今后十年，我们必须看到这些重要进展。 他们
会让我们接近这个长期的设想吧。在过去几年里，机器学习，尤其是深度学习，已经成为了人工智能领域中应用非常广泛的技术。它已经在人脸识别、语音识别和对象识别等领域取得了重大进展，因此许多人认为它将解决人工智能的对话的所有问题。然而，实际上它只是我们工具箱中一个有价值的工具。我们需要其他技术来管理有效人机对
话中的各个方面。机器学习特别适合解决在大数据库中查找模式的问题，机器学习实际上是解决曲线拟合的问题。人工智能的对话中有几个问题都很好地反映了这类解决方案，如语音识别和语音合成。该技术也已应用于意图识别，将人类语言的文本语句转换成用户意图或愿望的描述，并取得了很大成功，尽管使用此技术捕获具有固定形
态或语义敏感而模棱两可的自然语言时存在一定的局限性。然而，在计算机对话中确实存在一些不太适合机器学习的问题。人机对话由两部分组成：自然语言理解(NLU)——理解用户所说的话，自然语言生成(NLG)——为用户制定合理的话术回应***近，大部分注意力都集中在***部分，但其中还存在很多课题，不适合这些机器学习