AI智能機器人可以做到全年無休，高效呼出。據(jù)統(tǒng)計，一個智能機器人年撥打電話量為255500，而通過人工撥打的話，一年最多為75000通電話。使用智能機器人，可以降低企業(yè)80%的人力成本，提升200%的工作效率和銷售業(yè)績。
電話撥打場景下的智能語音機器人與智能客服的最大區(qū)別在于主動性和流暢性。智能語音機器人是主動向用戶發(fā)起對話，而不是等待用戶提出需求，對話通常有明確的目的性，如：銷售、通知、回訪等，需要根據(jù)固定話術(shù)發(fā)起通話。另外，電話撥打場景對通話流暢性的要求很高，需要有效處理用戶的口頭語和臨時提出的一些問題，并引導用戶完成話術(shù)中的內(nèi)容。因此，智能語音機器人的多輪交互是話術(shù)驅(qū)動的，且需要有效的支持電話場景下的特殊行為。
話術(shù)是業(yè)務(wù)方創(chuàng)建的對話流程圖，其結(jié)構(gòu)可以簡單的概括為主線話術(shù)、支線話術(shù)、通用話術(shù)和標準問題話術(shù)。主線為話術(shù)主要目的，由開場白開始發(fā)起通話，其他話術(shù)是為了應(yīng)對通話過程中其他行為
DM根據(jù)用戶動作和話術(shù)配置生成系統(tǒng)動作（System Action），主要包括系統(tǒng)對用戶輸入產(chǎn)生的回復相關(guān)信息，如回復語音、回復文本、回復意圖等信息，其回復語音最終通過SIP通道發(fā)送到用戶端，完成一輪人機對話。
用戶和系統(tǒng)多次交互的對話動作按序排列，組成對話歷史（Dialog History），也稱為對話上下文（Dialog Context）。對話上下文由對話管理器保存和維護，除了保留對話歷史外，還用于輔助對話管理器產(chǎn)生系統(tǒng)動作。
在人機對話過程中，有一些特殊的事件（如用戶長時間不說話等）需要被系統(tǒng)捕獲并處理，這個工作是由觸發(fā)器（Trigger）來完成的。觸發(fā)器在特定的觸發(fā)條件下（如上述用戶長時間不說話）生成觸發(fā)器動作（Trigger Action）。與用戶動作一樣，觸發(fā)器動作也由對話管理器處理，并生成對應(yīng)的系統(tǒng)動作（如主動詢問用戶是否還在聽）。
因此，在選擇智能語音電話機器人時，最重要的是考慮需求，并根據(jù)需求匹配合適的智能機器人。
