隨著互聯網的快速發展，金融、房地產等領域企業的用戶量快速增加，給企業帶來了巨大的業務量。尤其消費金融領域，覆蓋人群廣泛，大量的網貸公司放的小額貸款，逾期率、壞賬率約在2%左右，這給企業帶來了大量的催收工作。單純用人工電話催收，如果每天有一萬件逾期貸款，每個人工坐席每天處理客戶量在300件左右，全部處理完則需300名人工坐席。

這給企業帶來了巨大的人力成本，如果引進智能外呼機器人的話，一個機器人每天能夠處理6000件逾期貸款，是人工的二十倍。同樣，在房地產、裝飾、保險等電銷領域，智能外呼機器人可以快速篩選出意向客戶，隨后人工進行精準營銷。

從技術層面來說，智能機器人通過應用語音識別、語義理解技術，能準確聽懂并理解用戶意圖，然后應用語音合成或播放錄音的形式，完成與客戶的語音交互過程。

其中，語義理解是保證交互效果的核心。語義理解技術支持上下文關聯、智能反問等功能，滿足外呼場景常見的復雜多輪對話要求。

從產品層面來講，智能機器人提供靈活的外呼流程和策略配置。例如，在貸款催收場景，可以通過配置外呼邏輯樹，依次進行借款人欠款催收，父母、親戚、朋友欠款轉告等工作。智能外呼機器人通話全程錄音并記錄數據，口徑統一，讓外呼業務更加標準化和流程化。同時，外呼機器人可批量快速完成海量電話的外呼工作，是人工無法企及的。不止是外呼，更是業務模式升級，智能機器人可以在使用中，應用業務數據進行自學習，越用越聰明，外呼效果在不久的將來可以達到甚至超過人工水平。除了完成外呼任務，智能機器人可以將所有外呼通話轉化為結構化的外呼大數據。企業管理者可以利用這些數據，構建多維度的業務研究模型，對外呼策略及企業業務進行優化升級。

通過應用智能機器人，很多企業重新構建了其外呼業務模式。例如，在某網貸企業，用智能機器人催收貸款人信譽較好、愈期率較低的貸款，讓經驗豐富的催收工作人員向催收專家轉型，專注處理疑難復雜的逾期貸款，提高整體催收效能。

在某知名房地產公司，用智能機器人向數據庫中的購房者推薦樓盤，并邀請有意向的客戶到門店看房，客戶到了門店再由房產經紀人接待看房，形成“智能外呼機器人泛篩選+房產經紀人精準接待”的新型房產售賣模式。

同樣，在呼叫中心/客服中心領域，智能機器人已用人工智能重塑了服務模式：智能客服解答85%的常見問題，回答不了的靈活轉接人工；智能語音分析100%坐席全覆蓋，進行泛質檢，質檢得分低的工單再轉給人工精質檢。