由上可知，随着智能语音产品逐步成熟，其作用早已不局限于路由，而是能真正的与客户进行交互，去解答问题，甚至是参与营销。智能语音产品在客户服务领域的应用场景主要有以下3类：
1、呼入服务。为呼入电话，提供智能语音自助服务，帮助用户完成咨询查询办理等多种业务。
2、智能营销。机器人自动外呼根据人机交互内容自动判断客户意向，就对话内容产生文字记录，部分会与CRM系统结合帮助业务拓客，与人工外呼营销实现流转。
3、电话质检自动检索违规话术，并标记借助通话，声音，语速静音等自动筛选违规内容，检测沟通内容中客户的不满意行为或情绪。
虽然目前智能语音产品较之前已有了很大提升，但在部分更高阶的领域，如营销等，智能AI客服营销转化率低，呼入服务应答转成功率高仍是事实。还存在着业务场景适用性对话系统的建设成本与效果性价比较低，真实场景中对话异常处理灵活度不够等问题。在智能语音客服这个方向上，我们仍有很长的路要走。
七、 人工智能训练师
1. 新职业的落定
3~5年前，谈到客服，人们很容易与“接电话的人”划上等号；而现在，随着人工智能技术的兴起，服务领域的智能化转型已经逐渐展开，智能客服承担着越来越多的服务需求。随着AI的落地，另一个新兴岗位也逐渐浮出水面——人工智能训练师（AI trainer）。
或许几年前我们还在讨论是否需要专门设立这样这个岗位，在大多数公司，相关工作几乎是由客服运营人员，甚至产品经理来完成。而现在，在专注于互联网招聘的“拉勾网”上，对于描述为人工智能训练师这一职位的招聘，全国已有超过450个岗位、数千人次的需求。并且2019年末，经人社部同意，人工智能训练师，已正式发布为新职业。
2. 人工智能训练师是什么
人工智能训练师（以下简称：AI训练师）的职业定义为：使用智能训练软件，在人工智能产品实际使用过程中进行数据管理、算法参数设置、人机交互设计、性能测试跟踪及其他辅助作业的人员。其主要工作任务有：
1) 标注和加工图片、文字、语音等业务的原始数据；
2) 分析提炼专业领域特征，训练和评测人工智能产品相关算法、功能和性能；
3) 设计人工智能产品的交互流程和应用解决方案；
4) 监控、分析、管理人工智能产品应用数据；
5) 调整、优化人工智能产品参数和配置。
由以上定义和职位内容规范可看出，AI训练师不是单纯理解上的数据标注员。AI模型的训练需要大量的数据，而好的数据需要经过人工的仔细加工，去掉干扰数据，增加不足的数据，保证训练语料的纯净和平衡。在智能产品的初始设计环节，AI训练师作为“老师”，对机器人行为是否正确进行判断，进而促进机器人进行学习。要想让智能客服的服务更好，需要给机器人输入大量的人工客服与客户的对话记录，并将选出的优秀服务记录作为标准样本累计起来，在正式上线前，作为机器人服务效果的校验标准。智能客服上线后，还需要AI训练师像老师一样“批改”智能客服的回答，判断回答的对与错，帮助机器人成长。这项工作需要老师对服务流程和服务标准非常熟悉，且有正确的判断，对AI训练师的能力提出了很高的要求。
第四章 现阶段智能服务问题分析
一、 人工智能概念的泛化
据中国信息通信研究院的统计表示，2018上半年全球人工智能领域投资额为435亿美元，其中中国的投资规模高达317亿美元，占70%以上。相比于前几年的爆发式增长，18、19年两年里，国内新成立的人工智能领域公司不到80家。且到目前为止，业内有可持续盈利能力的屈指可数，行业泡沫可见一斑。
我们再来看19年下旬，全球领先的咨询机构 IDC 和 Forrester 发布了他们对2020 年及以后人工智能产业化的预测。通过他们的调查和预测，可以看到一些问题：
1.即便每5次 AI 对话中就有4次无法通过图灵测试。但到 2020 年底，AI对话仍将成功支持五分之一的客户服务交互。