有了这项技术，机器人就能听懂客户每一句话的含义，同时及时给出反馈。
通过语音识别系统，能够使机器人具备识别以及可以快速识别客户对话的能力，在短暂的时间内对问题做出响应，进行人机交互分析。
同时，因为交互分析系统采用了抗噪性极强的深度神经学算法以及卷积神经网络算法

这就提高了机器人实现一问多回的高度理解力。
因此，机器人就具备了醉基本的语言沟通能力。
隐马尔可夫模型（HMM）机器人内置的HMM神经学算法能够对领域内进行实时不间断的优化，它可以赋予机器人的自主学习能力，让机器人的识别能力不断提高，这也是智能机器人之所以“智能”的重要因素。

智能机器人的成功运行，离不开大数据的支持。
当大量信息收集之后通过数据监控和管理

机器人通过提供多维度管理报表和关键运营指标实现可视化管理，这样就可以帮助各层级的管理人员及时了解服务运营的进程和结果。
这也是机器人的第二个“智能”因素。
数据挖掘是通过对录音文本的转译和数字化特征展示，利用关键词进行搜索、判定