電話機器人的智能學習是基于預先搭建的知識庫，答復一些常見的問題。在和客戶溝通的一起，依據和客戶溝通的內容，進行剖析，選用深度神經學算法和卷積神經網絡算法，抗噪性強，一問多回都能高度了解，一起也選用HMM神經學算法能對范疇不斷優化，能不斷自我學習，完善話術庫。

因而，電銷機器人在自主學習的時分也不是放任不管，留意以下幾點：

1、供給愈加場景化、人文明的服務。在完成人機對話進程中，咱們的機器人后臺管理者們更應該去結合各類服務的場景。讓用戶在運用人機對話的進程中不覺得是與機器人在對話，而是真實地結合問題的場景去進行人機溝通，讓機器人充溢人文關心。

2、隨時隨地完成人機互動。在咱們運用智能機器人的一起，要隨時隨地方便“人機切換”，當機器人無法答復用戶的問題的時分，人工客服要隨時進行人工答復，防止用戶情緒化。

3、讓機器人“自主學習”。機器人學習其實是一個十分必要而且持續不斷的進程，長時間靠人工客服去進行填充仍是很費時間以及精力的。未來咱們需要讓電銷機器人自主學習，對一些高頻次的問題，自主去學習，結合場景、實踐業務知識去學習，具有多技術，終究讓用戶滿意。

4、從答復問題層面逐漸轉變為引導用戶處理問題層面。咱們能夠看到，當時的人機交流還處于一個初期階段，而在人機交流的進程中，人們在開場問寒問暖時往往喜愛和機器人調侃，而機器人應該當令對用戶做引導，把用戶引導到問題的處理上，而不是一直在沉陷于對話之中。咱們要長于經過機器人去引導用戶自主逐漸地處理問題，防止重復轉入人工。

“完成機器人引導用戶處理問題”進而到成為一名具有不同技術的專業電銷機器人，能夠自主去按流程、規范、準則處理用戶的各類問題。