美國科技資訊網站VentureBeat報導，軟件開發(fā)者EstherCrawford開發(fā)了一款名為「EstherBot」的「履歷機器人」，可以和多間公司的人力資源主管同時進行基本資料的交流…」，智能機器人越來越多地被用于各種用途，企業(yè)紛紛瞄準這一市場，開發(fā)各種基于機器學習的人工智慧服務，希望以此改變部分互動方式，減少無效資訊交流帶來的時間消耗。
智能機器人關鍵應用技術，以自然語言處理和人機文本/語音互動等多種人工智能技術為基礎，使用WEB、IM、SMS等多種溝通管道，以擬人化的方式與網絡使用者進行即時互動的軟體系統(tǒng)，能實現(xiàn)智能客服諮詢、業(yè)務查詢辦理和產品行銷推廣等服務功能。并充分利用互聯(lián)網與行動裝置，實現(xiàn)一對多7X24服務，大幅降低服務成本，同時強化使用者體驗，提升服務品質與企業(yè)創(chuàng)新形象。
其中，語音識別技術，始于1980年代，由美國MIT實驗室發(fā)起，利用語音元素特征值比對，找出可能正確的匹配因素。而中文就是最難識別的語種，因為，中文有128個音素，約400個常用音，還有大于5，000個常用字，以(WU)為例，在中文可以是吳、無、吾、梧、蜈等，且同樣文字各地方言發(fā)音不一，更增加難度，所以語音識別率的提高關鍵，在于標音投入及詞庫收集能力。
若將智能機器人應用于工作中，以客服呼叫中心來看，當客戶使用時下流行、熟悉的網絡接觸工具提出問題后，作為第一線處理人員的機器人，將客戶提問的問句，自動計算與知識庫中已建立的知識點之間的相似度，選擇相似度最高且相似度超過門檻值的對應問題，并挑出其標準答案回答給使用者。如此，投入有限的營運維護工作就可持續(xù)提升系統(tǒng)解決問題的能力，且客服人員可以擁有更多精力服務VIP客戶，智能機器人還可以幫助人員快速準確檢索到復雜的業(yè)務知識，以成功提升客戶再次使用意愿。
