人工智能的高速发展带动电话机器人数据分析了不少企业的进步，无论是工作模式还是工作效率，都是一场颠覆。尤其对于电销行业而言，电话机器人的意义更加不可磨灭。那么，电话机器人到底是如何实现高效外呼和智能分类的呢电话机器人数据分析？

神经语言程序学（NLP）

NLP是电话机器人的耳朵，有了这项技术，机器人就能听懂客户每一句话的含义，同时及时给出反馈。通过语音识别系统，能够使机器人具备识别以及可以快速识别客户对话的能力，在短暂的时间内对问题做出响应，进行人机交互分析。

同时，因为交互分析系统采用了抗噪性极强的深度神经学算法以及卷积神经网络算法，这就提高了机器人实现一问多回的高度理解力。因此，电话机器人就具备了最基本的语言沟通能力。

隐马尔可夫模型（HMM）

电话机器人内置的HMM神经学算法能够对领域内进行实时不间断的优化，它可以赋予机器人的自主学习能力，让机器人的识别能力不断提高，这也是智能电话机器人之所以“智能”的重要因素。

智能电话机器人的成功运行，离不开大数据的支持。当大量信息收集之后通过数据监控和管理，电话机器人通过提供多维度管理报表和关键运营指标实现可视化管理，这样就可以帮助各层级的管理人员及时了解服务运营的进程和结果。这也是电话机器人的第二个“智能”因素。

数据挖掘是通过对录音文本的转译和数字化特征展示，利用关键词进行搜索、判定，自动构建业务主体并将其进行分类建模，对业务主体进行深度抓取和挖掘的。而这一功能也成为了智能电话机器人的第三个“智能”因素。

有了以上三个“智能”因素的加持，智能电话机器人就成了高效执行工作的完美员工，并且为电销企业的快速成长利器。