当越来越多的企业开始引入智能机器人做客0服工作，很多人开始担心工作将会被机器人所取代，这是有理由的。门萨维电话机器人表示：“智能语音机器人的存在不是为了取代或颠覆人，而是为了将人类从重复性、可替代性的工作上解放出来，去完成其它更高阶的工作，比如思考、创新、管理。在智能客0服领域，简单的、重复性的工作可由机器人完成，如复杂的、个性化的问题还是需要人工介入。”近两年，随着人工智能技术的广泛发展，以及语音识别技术的日趋成熟，在电销方面出现了电销机器人。它帮助人们高效筛选客户，协助企业查找意向客户。目前电销机器人同类产品有很多，都在宣城自己的产品可以代替人工，但实际效果参差不齐。那么真正决定电话机器人效果的核心标准是什么，哪些方面能真正决定电话机器人的效果是否智能？一、自然语言辨识和反应时间电话机器人在通话的进程傍边
会继续不断的把我们的声响信号转化成数字信号，和话术匹配之后做出回应，假如这个进程等待时间过长，那么受众的通话体会则得不到确保，事务作用也就无从谈起。因而这个环节十分检测各家电话机器人的语音辨认技术，在实际测试中九火智能电话机器人能够做到简直无推迟的自然沟通，而另外两家则需要等待多达一到二秒，十分影响通话体会。二、自然语言理解与以往的办法比较，我们在微调过程中运用使命感知输入转换来完成有用的搬迁，一起需要对模型体系结构进行醉小程度化的更改。我们在很多的自然言语理解基准上展现了我们所提出办法的有用性。我们的通用使命不可知模型（task-agnosticmodel）的功能体现要远远优于那些运用针对每项使命专门规划的体系结构进行区别性练习的模型，在所研讨的12项使命中，有9项都明显地对现有的醉先进技能有了改善。可以这样说，从原始文本中进行有用学习的能力关于缓解自然言语处理（NLP）中对监督学习的依靠具有至关重要的效果。大多数深度学习办法都需要很多的手动符号数据，而这约束了它们在许多缺乏注释资源的领域内的适用性。在这些情况下