電話機(jī)器人如何利用智能技術(shù)驅(qū)動客戶服務(wù)，建立一套智能電話機(jī)器人系統(tǒng)需要有成熟完善的技術(shù)支持，主要包含了數(shù)據(jù)層、技術(shù)層、服務(wù)層和輸出平臺。數(shù)據(jù)層用于知識圖譜、數(shù)據(jù)回流、機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練、數(shù)據(jù)挖掘/離線模式以及多維度數(shù)據(jù)分析等；技術(shù)層包含多輪交互、多模交互、推薦預(yù)測、用戶模型、文本模型、語音識別、圖像識別等；服務(wù)層有多種劃分方式，按照領(lǐng)域可以劃分為服務(wù)、導(dǎo)購、物流、聊天以及其他常見服務(wù)領(lǐng)域；輸出平臺目前包括：網(wǎng)頁、微信、H5、微博、實體機(jī)器人、大屏、支付寶、釘釘?shù)榷喾N渠道。

電話機(jī)器人為企業(yè)的產(chǎn)品或服務(wù)提供優(yōu)質(zhì)的人機(jī)對話功能，流程如下：

語音輸入后進(jìn)行語音識別（ASR）、轉(zhuǎn)成文本的方式進(jìn)行自然語言理解（NLU）、通過語義表示和上下文進(jìn)入對話管理（DM）、根據(jù)上下文和語義表示進(jìn)行自然語言生成（NLG）、將生成的文本轉(zhuǎn)語音（TTS）輸出給用戶。

語義意圖識別的技術(shù)流程，語義意圖識別為企業(yè)提供標(biāo)簽提取、自動歸類等功能服務(wù)：

進(jìn)行自然語言的基本處理，同時進(jìn)行分詞詞性標(biāo)注及NER、數(shù)據(jù)沉淀與積累的過程需要上下文模型和領(lǐng)域數(shù)據(jù)模型、在整個技術(shù)流程中，意圖識別分類和意圖屬性抽取極為重要、最后，需要傳達(dá)的信息通過意圖語義表示輸出給對話管理系統(tǒng)。