包含了自然語音識別支持的CRM系統正在為企業帶來新的競爭優勢和經濟回報。然而在登上這輛快速列車之前，企業應先了解與自然語音識別技術有關的一系列關鍵要求。
與自然語音識別相對的是傳統的的互動語音識別(IVR)，它被用來記錄語音提示，指導主叫者通過電話鍵盤來輸入選項與信息，它只適用于最簡單的交易。隨著企業的成長、規模的擴大，以及產品種類的增多，一味依靠自助式IVR菜單只會讓客戶對層級結構復雜的菜單系統不勝其煩，最終選擇退出自助流程，轉接人工坐席。
從這個角度來看，自然語音應用更適合多元化的復雜交易處理。典型的自然語音應用系統會向客戶提出開放式的問題(比如，“您好，請問有什么能為您效勞?”)。主叫者可以通過電話，以一種自然的語調來表達出他們的目的，隨后交由自助服務應用來處理，或轉接給相應的人工坐席。
這類軟件使用了統計模型來識別主叫者，并從主叫者的用詞中解讀出他們的意圖。企業可借助自然語音應用來實現扁平化的菜單結構，改善呼叫路由，訪問并更新客戶數據與要求信息等等。
盡管自然語音識別解決方案能夠帶來滿意的回報，但創建一套有效的語音應用卻并非易事。它需要專業的知識與技能，并預先進行詳細的規劃，以避免實施誤區，降低風險。
以下就是開發、維護一套定制語音應用的常規步驟與流程：
1、首先精心設計、模擬一套開放式問題，依此收集主叫者的回應用詞。在主叫者表明了呼叫目的后，將其轉接到自動化應用或人工坐席。
2、準確轉錄所收集的數據。這些數據將會被用來開發統計語言模型，統計語義模型和語法解讀。一套普通的大型呼叫路由應用需要2萬到3萬次的轉錄，因此公司要依此做好籌劃。
3、在此流程中，你需要一名專家來協助定義相關的主叫概念。概念數量將視客戶呼叫的不同原因而定。
4、在判別概念后，每種轉錄數據都會被分類到一個特定概念中。這種流程被稱之為“數據標貼”。標貼是下一步應用做出回應的關鍵。根據數據的規模和概念的數量，標貼是一種勞動密集型的項目任務。
5、從所收集的數據中開發出的SLM可用來識別主叫者對開放式問題所做出的回應。識別主叫概念的工作可以由語法解讀或SSM來處理。語法解讀是依靠人工開發的，因此它非常耗時，但卻能靈活地識別大量的概念。而SSM是由自動化流程所產生的，它可以縮短應用交付的時間。
6、成功的部署需要不斷進行調試來確保系統的有效運行。公司可以通過人工方式(修改現有的概念偵測語法)來調試自然語音應用，也可以借助軟件或工具(根據額外的信息來重新訓練呼叫路由器)。有些高級系統同時使用了這兩種模式，根據額外“概念”添加的頻繁程度來進行切換。
大部分企業都需要外部語音應用專家來設計、開發、部署自助式應用。此外，公司還應進行一次審慎性調查來挑選符合自身需要的最佳商業伙伴。雖然這會耗費大量的工作，但它所帶來的回報也是顯著的。
自然語音能帶來與眾不同的自助服務體驗，向客戶提供更好的便捷性、更切實的信息、更快的解決速度，以及更人性化的互動。從企業的角度，該技術能通過縮短呼叫時間、提高問題解決率、將以前大量的人工服務轉變為自助服務來降低呼叫中心的運營成本。作為CRM系統的一部分，實施自然語音應用可以在公司與客戶之間實現雙贏的局面。
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