一款成熟的人工智能产品，应该在用户的交互体验感受、产品的实用且易用性这两方面有足够的保障。这体现在我们要重视B端企业客户的价值实现，也要重视C端用户的体验感受。而外呼机器人产品在用户端的体验性、企业端的实用易用性上实现全面升级。
外呼机器人，更重视C端用户的人机交互体验，通过通话细节来实现用户更佳的体验。在电销沟通中，用户体验感受直接影响了成单是否达成，而这里的“体验感受”，要求电销员具备几重能力：听得懂、答的对、会引导。这些细节，都考验着机器人的智能性和拟人真实性。外呼语音机器人具有三大核心技术：语音识别ASR+语义理解NLP+语音合成TTS，业内领先的NLP核心算法高识别度解决方案，提高用户体验感受。
外呼机器人功能场景模拟：
外呼机器人：赵先生您好，我是xxx网店代运营中心的，我叫小周。(“赵先生”为变量，可根据不同用户作出调整，更真实拟人)
赵先生：哦，你有什么事?
外呼机器人：您这边有在做网店是吗?我看咱们产品挺好的，不知道您考虑代运营吗?
赵先生：你们怎么收费的?(用户跳出了话术对话逻辑)
外呼机器人：是这样，我们的收费是根据产品来定的，通常按照基础服务费和销售提成来收取的，您考虑找专业的代运营公司吗?(机器人回答后，并做出了*次引导)
赵先生：基础服务费多少钱?(用户再一次跳出对话逻辑)
外呼机器人：我们的基础服务费可以按照时间来收取的，一个月几千一年几万不等的，具体还得根据你的产品运营模式。所以，您会考虑网店代运营吗?(机器人第二次回答，在回答完用户问题之后，机器人第二次做出了回归主逻辑的引导)
赵先生：可以。
在此环节当中，用户的感受一直是非常明确的，电话另一端的是电销人员，而不是机器人。
通话过程中，如何判断对方是否为机器人，*为直接的方式是听其说话的语音、语调、语气。智能外呼机器人支持2种方式的语音输出，*种为真人录音语音上传，第二种是TTS文字转语音。企业可根据自身的需求，自定义语音输出方式，从而提升的用户体验感受。外呼机器人，产品更实用、操作更便捷。
自然语言处理的发展历程
语言是人类区别于其他动物的本质特性，在所有生物中，只有人类才具有语言能力，自然语言处理想做的事情，则是让计算机来处理、理解以及运用人类语言。自然语言处理的发展，将会带动一系列核心技术的发展，成为企业核心竞争力。
自然语言处理(NLP)是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域。
20 世纪 60 年代，国外对机器翻译曾有大规模的研究，但由于低估了自然语言的复杂性，所以进展缓慢。
90 年代开始，自然语言处理领域发生巨大变化，人们希望系统能处理大规模真实文本，并能从语言中抽取有用的信息。
迈进 21 世纪，互联网的出现让信息量呈现爆炸式增长，得益于大数据、云计算、深度学习、知识图谱等各种技术，自然语言处理的发展迎来加速，在日常生活中扮演着越来越重要的角色，走上更加丰富的应用舞台。
与之相对应，不管学界还是业界，对自然语言处理的谈论越来越多，更有甚者，自然语言处理被上升到战略层面。
语言理解是人工智能皇冠上的明珠。
微软全球资深副总裁曾说过，人工智能的突破在自然语言的理解，懂语言者懂天下。
我们希望未来将会这样：自然语言处理不仅运用在语音电话机器人、无人驾驶汽车、家庭智能管家、智能医疗机构，还能运用在更多更广泛的领域。
语音处理技术是电话机器人的关键
在机器人打电话的过程中，有两个技术很关键。一个是语音识别ASR，一个是自然语言处理(NLP)，这两个技术门槛都很高，需要持续投入巨大的经费。
ASR，简单来说就是 “机器的听觉系统”，它解决的是如何通过识别和理解，把语音信号转变为相应的文本或命令。目前中科院声学所语言声学与内容理解重点实验室的识别率，在工程环境已经达到了90%以上。也就是说，机器已经可以做到大部分听懂“人话”了。
NLP是第二步，听懂之后，机器需要通过理解语音、上下文、方言和发音以及更细微的差别，来与人类产生交互。简单来说就是有问有答。这个技术在*近两年也取得了突飞猛进的进步，比如Amazon Echo、Alexa、Cortana、Google智能助理和Siri，就是NLP进入消费领域的一些著名的例子。也就是说，机器人现在既能做到“听懂”，并且能够在上下文的环境下“理解并回答”了。
通过对智能外呼机器人通话体验，我们可以了解到，目前智能语音技术已经达到了一个全新高度，完全不是我们能想到的。它不仅会呆萌的回答一些问题，还可以帮助企业去解决一些实际场景中的问题。从寒暄到引导，从引导到记录，让智能外呼机器人更具备行业竞争力。
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