美國科技資訊網(wǎng)站VentureBeat報(bào)導(dǎo)，軟件開發(fā)者EstherCrawford開發(fā)了一款名為「EstherBot」的「履歷機(jī)器人」，可以和多間公司的人力資源主管同時(shí)進(jìn)行基本資料的交流…」，智能機(jī)器人越來越多地被用于各種用途，企業(yè)紛紛瞄準(zhǔn)這一市場(chǎng)，開發(fā)各種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智慧服務(wù)，希望以此改變部分互動(dòng)方式，減少無效資訊交流帶來的時(shí)間消耗。
智能機(jī)器人關(guān)鍵應(yīng)用技術(shù)，以自然語言處理和人機(jī)文本/語音互動(dòng)等多種人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)，使用WEB、IM、SMS等多種溝通管道，以擬人化的方式與網(wǎng)絡(luò)使用者進(jìn)行即時(shí)互動(dòng)的軟體系統(tǒng)，能實(shí)現(xiàn)智能客服諮詢、業(yè)務(wù)查詢辦理和產(chǎn)品行銷推廣等服務(wù)功能。并充分利用互聯(lián)網(wǎng)與行動(dòng)裝置，實(shí)現(xiàn)一對(duì)多7X24服務(wù)，大幅降低服務(wù)成本，同時(shí)強(qiáng)化使用者體驗(yàn)，提升服務(wù)品質(zhì)與企業(yè)創(chuàng)新形象。
其中，語音識(shí)別技術(shù)，始于1980年代，由美國MIT實(shí)驗(yàn)室發(fā)起，利用語音元素特征值比對(duì)，找出可能正確的匹配因素。而中文就是最難識(shí)別的語種，因?yàn)椋形挠?28個(gè)音素，約400個(gè)常用音，還有大于5，000個(gè)常用字，以(WU)為例，在中文可以是吳、無、吾、梧、蜈等，且同樣文字各地方言發(fā)音不一，更增加難度，所以語音識(shí)別率的提高關(guān)鍵，在于標(biāo)音投入及詞庫收集能力。
若將智能機(jī)器人應(yīng)用于工作中，以客服呼叫中心來看，當(dāng)客戶使用時(shí)下流行、熟悉的網(wǎng)絡(luò)接觸工具提出問題后，作為第一線處理人員的機(jī)器人，將客戶提問的問句，自動(dòng)計(jì)算與知識(shí)庫中已建立的知識(shí)點(diǎn)之間的相似度，選擇相似度最高且相似度超過門檻值的對(duì)應(yīng)問題，并挑出其標(biāo)準(zhǔn)答案回答給使用者。如此，投入有限的營運(yùn)維護(hù)工作就可持續(xù)提升系統(tǒng)解決問題的能力，且客服人員可以擁有更多精力服務(wù)VIP客戶，智能機(jī)器人還可以幫助人員快速準(zhǔn)確檢索到復(fù)雜的業(yè)務(wù)知識(shí)，以成功提升客戶再次使用意愿。
