电话机器人主要通过语音识别和针对语意的理解识别客户所说的内容，针对性的回答问题，为企业高效筛选意向客户。除了电话机器人语音识别之外，电话机器人能够自主学习，不断完善产品知识及话术等，是它智能的另一种体现。那么电话机器人是如何自主学习的?
对于机器人的学习，目前基本上是基于TensorFlow等机器学习处理算法，允许人工智能根据从先前经验收集的数据“学习”。开发人员不需要编写代码来指示人工智能的每一个动作或意图。相反，系统从它的经验中识别模式，并根据这些数据采取适当的行动。它类似于试验和错误的过程。
同样，智能电话机器人的智能学习是基于预先搭建的知识库，回答一些常见的问题。在和客户沟通的同时，根据和客户沟通的内容，进行分析，采用深度神经算法和卷积网络神经算法，抗噪性强，一问多回都能高度理解，同时采用HMM神经学算法能对领域不断优化，能不断自我学习，完善话术库。
因此，电话机器人在自主学习的时候也不能放任不管，应该注意以下几点：
提供更加场景化、个性化服务。在实现人机对话过程中，我们的机器人后台管理者们更应该结合各类服务的场景。让用户在使用人机对话的过程中不觉得是与机器人在对话，让机器人充满人文关怀。
随时随地实现人机互动。在我们使用智能电话机器人的同时，要随时随地方便“人机切换”，当机器人无法回答用户的问题的时候，人工客服要随时进行人工回答，避免用户情绪化。
3.让“机器人”自主学习。机器人学习其实是一个非常必要且持续不断的过程，长期靠人工客服去进行填充还是很费时间和精力的。未来我们需要让智能电话机器人自主学习，对一些高频次的问题，自主去学习，结合场景，实际业务知识去学习，具备多种技能，最终让用户满意。
4.从回答问题层面逐步转化为引导用户解决问题层面。我们可以看到，当前的人机交换还处于一个初期阶段，而在人机交换的过程中，人们在开场寒暄时往往喜欢和机器人调侃，而机器人应该适时对用户做引导，把用户引导到问题的解决上，而不是一直在沉陷于对话之中。我们要善于通过机器人去引导用户自主逐步地解决问题，避免反复转入人工。“实现机器人引导用户解决问题”进而到成为一名具备不同技能的专业智能电话机器人，能够自主去按流程、规范、制度解决用户的各类问题。
电话话机器人通过自主学习活的切实的智能行为能力，我们可以在这基础上不断完善。而电话机器人使用的好与不好，还是得益于企业的后台管理者对机器人的不断“调教”，以及未来人工智能技术的不断发展，最终才能使得客服机器人发挥强大的作用，更好的为企业省心以达到“降本增效”。
