來自IVR的自然進化是利用人工智能和聊天機器人的結果。IVRs的進化也包括基于單詞定位的自動響應，通常情況下，他們工作得很好。但他們并沒有真正地學習。是的，企業(yè)可能已經從記錄對話中了解到更多應該包含的內容，但這并不是真正的機器學習。現在，計算機和編程技術已經發(fā)展了一些基本的機器學習形式。
例如，想想你的電子郵件。當你輸入“a”的時候，它可能會假定你在給“Amy”發(fā)郵件，因為當你輸入“a”的時候，你發(fā)郵件的第一個人就是那個人。這機器已經學習到了一定的程度。同樣的事情發(fā)生在Alexa身上。學習實際上是一組復雜的算法，它深入到大型數據庫中，找出最合適的潛在響應。換句話說，機器已經足夠快了，而且我們有足夠的數據存儲，這種“學習”可以發(fā)生，而且可以相對較快地發(fā)生。
所以，我們看到“聊天機器人”的興起，或者我們在網站上看到的彈出框，向我們提出問題。很可能這是一個機器發(fā)送的答案。試試吧--不要害怕--它只是一臺電腦。
我不認為我們現在已經處于這樣的一個舞臺上，我們可以自信地與電腦“交談”，而電腦可以跟我們交互，主要是由于延遲，但這即將到來。所以聯絡中心的座席在一段時間內當然是安全的。現在，它被歸入Watson和其他類似的計算機世界。
然而，Dialogic正在與我們的合作伙伴合作，利用我們的媒體服務器和我們的應用程序來為語音和／或視頻機器人響應提供幫助。
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