近年來，隨著人工智能的爆發，新技術已經逐步滲入到人們日常生活中的各行各業里。以機器代替人工來處理重復而繁瑣的任務，不僅提高了工作的效率和生產力，還為人們節省了大量的時間。

呼叫中心，或者說是客戶服務中心，就是一個可交互式的語音應答系統，用于通過電話接收或發送大量客戶的請求。呼叫中心旨在為客戶提供各種電話響應服務，集中處理大量業務相關的問題和請求，因此往往需要大量的人工成本，而這恰恰是人工智能技術所擅長的。其中，自然語言理解技術扮演了舉足輕重的角色。

呼叫中心是語音識別技術（ASR）和自然語言理解（NLP）技術最早的應用場景之一，發展至今，已經經歷了五代的演變。目前，有廠商提出了第六代呼叫中心的概念，最新一代的呼叫中心將借助云計算，實現數據融合，在云端部署服務和數據，這將讓人工智能技術在呼叫中心產業中獲得前所未有的應用突破。

呼叫中心的業務可以大致分為呼入服務，和呼出服務（外呼）兩大類別。呼入服務相關的業務往往由各個公司直屬運營，用于向其客戶提供產品售后支持或信息查詢的服務。而呼出服務相關的業務則廣泛的用于電話營銷，追債，征集慈善捐款，以及市場研究等場景。

多年來，呼入型呼叫系統一直是NLP技術的典型應用場景之一。在市場上，呼入型呼叫系統和NLP技術的結合主要運用于兩種場景，一種是專業領域的智能客服平臺，另一種是通用領域的智能服務中心。專業領域的智能客服，一般指垂直應用領域的客服機器人，這類機器人大量被政府、銀行、保險公司等機構使用，專注于幫助客戶處理簡單的任務。

外呼系統需要主動撥打電話給用戶，并將相關信息清楚地傳達給用戶。在交互過程中，系統需要主動向用戶提問，并引導用戶返回正確的響應內容，而不僅僅是對用戶的問題進行回復。智能外呼系統目前主要應用于兩種不同的場景，一個是追債服務，另一個是消息推送服務。

呼叫中心里數據的記錄與分析也是人工智能技術在呼叫中心領域的應用場景之一。為了提供更加個性化的服務，呼叫中心通過錄音和ASR技術記錄并采集客戶與呼叫系統之間的會話數據，再使用深度學習和NLP技術分析電話語音的內容，更好的理解客戶的意圖和潛在想法，并通過分析結果有針對性的優化系統，從而為客戶提供更優質的服務。

目前，各企業的客服呼叫中心都對客服數據分析服務有著明確的需求，如電訊公司，電商平臺，保險機構等。這些公司和機構通常都會將每個客戶每次在呼叫中心里所產生的數據采集下來，通過NLP技術，自動組織和分析這些數據。NLP技術在呼叫數據分析這一場景下有兩個正在嘗試落地的應用，分別是客服風控系統，和客服質檢系統。

人工智能現在已經成為我們日常生活中的一部分。NLP與ASR等語言相關的信息處理技術正被廣泛的運用于電話呼叫中心產業中，其中包括呼入型呼叫服務，呼出型呼叫服務，以及呼叫中心的數據分析。相較于呼入型呼叫服務，呼出型呼叫服務更適合交給智能呼叫系統來完成，特別是不需要重點關照被呼叫方交互體驗的催債類服務。

未來更大的數據量和更完備的信息內容將會賦予呼叫中心更多的知識與內容，智能化的呼叫服務終將在我們的生活中普及。而文字轉語音（TTS）技術的不斷進步，配合巧妙的話術設計，也將有可能改善智能呼叫中心的對話體驗，使人們更愿意接受機器的服務與“關懷”。

最后，算力和網絡帶寬的提高或許可以幫助呼叫中心跳過對客戶會話內容錄音的環節，直接在會話過程中對客戶的意圖和需求進行實時的分析，并在第一時間有針對性的將問題解決。人工智能技術正在將電話呼叫中心帶入全新的智能時代，技術會持續降低人工勞力的成本和效率，將人類從冗余的工作內容中解放出來。屆時，呼叫中心將會為我們提供前所未有的個性化，自動化，人性化的服務。