呼叫中心或客戶服務中心是一個交互式語音響應系統，用于通過電話接收或發送大量客戶請求。呼叫中心旨在為客戶提供各種電話應答服務，集中處理大量與業務相關的問題和請求。因此，它往往需要大量的人工成本，這正是人工智能技術所擅長的。其中，自然語言理解技術起著重要的作用。呼叫中心的業務大致可以分為兩類：來電業務和呼出業務（呼出）。與來電服務相關的業務通常由各公司直接運營，為客戶提供產品售后支持或信息查詢服務。呼出服務相關業務廣泛應用于電話營銷、收債、慈善募捐、市場調研等場景。

　　隨著NLP技術的發展，呼出呼叫系統現在可以實現智能化服務。但目前這種技術只適用于銀行信用卡還款通知、收債等場景。在這種情況之下，系統不需要過多考慮客戶的外部體驗，也不需要擔心客戶是否會感到厭惡。對話內容只需明確表達目的和意圖。

　　呼叫中心數據的記錄和分析也是人工智能技術在呼叫中心領域的應用場景之一。為了提供更個性化的服務，呼叫中心通過錄音和ASR技術記錄和收集客戶與呼叫系統間的通話數據，然后利用深度學習和NLP技術分析電話語音內容，更好地了解客戶的意圖和潛在想法，并通過分析結果對系統進行優化，為客戶提供更好的服務。

　　目前各企業客服呼叫中心對電信公司、電商平臺、保險機構，這些公司和機構通常每次都在呼叫中心收集每個客戶生成的數據，并通過NLP技術自動組織和分析這些數據。

　　客戶服務風險控制系統通過讀取客戶服務人員和客戶間的聊天記錄來識別雙方的情緒變化和問題，并將識別出的高風險案例發送至客戶服務管理中心進行處理。風險控制系統可以有效提高客戶服務效率，降低客戶越級投訴的風險。客戶服務質量檢查系統將檢查客戶服務人員與客戶間對話內容的質量，依靠標準化流程和標準腳本等固定指標限制對話質量，識別對話過程之中的問題，進而提高客服呼叫中心的服務質量。