传统的交互式语音应答（IVR）系统因复杂的按键菜单广受诟病，客户满意度经常低于 30%。然而，结合自然语言理解（NLU）的新一代智能 IVR 正在扭转这一局面。
根据 ContactBabel 2024 年的研究，采用 NLU 的 IVR 系统将客户自助服务完成率从传统系统的 12% 提升至 51%。例如，美国电信公司 T-Mobile 在 2024 年初升级了其 IVR 系统，允许用户直接说出需求如“我想查一下上个月的账单，并且要解释一下那个额外收费”。系统不仅能理解复合意图，还能在用户犹豫时主动提供选项：“您需要我发送一份详细账单到您的邮箱吗？”
另一个趋势是“无菜单式”IVR。2024 年发布的亚马逊 Lex V2 支持动态对话流：系统根据用户的初始语音输入实时生成后续问题，而非固定的树形菜单。例如，当用户说“我的手机坏了”，系统会立即询问“是屏幕碎了还是无法开机？”，而非播放冗长的“按1报修、按2咨询”列表。
GlobalConnect 的智能 IVR 方案在该领域表现突出，其系统通过深度学习模型在用户说话 1.5 秒内完成意图分类，且支持 40 种方言的识别。企业部署后，客户转人工率平均下降了 35%，同时每次交互成本降低 40%。