聯(lián)絡中心需要接聽來自全球各地的電話，當更多的呼叫中心回到美國時更是如此，很多呼叫來自于不說英語的地方。這促使許多聯(lián)絡中心更深入地研究多語言聊天機器人。
為聯(lián)絡中心配置這樣的系統(tǒng)并不容易；自然語言處理——利用機器人或類似的機器來區(qū)分和解釋口語語言的系統(tǒng)——仍然是一個發(fā)展中的領域，并且發(fā)展的速度相對較慢。有些人建議采用一種多語言聊天機器人，開始時用戶可以選擇語言的種類，類似IVR中常見的“英文請按一”，然后激活客戶所選擇的機器人語言。
類似的情況過去經(jīng)常在位于印度和菲律賓的聯(lián)絡中心發(fā)生�？蛻敉ǔ：茈y明白英語不是第一語言的座席發(fā)音。這導致了許多不開心的客戶投訴和流失，這也導致了聯(lián)絡中心重返美國。現(xiàn)在，問題似乎發(fā)過來了，那些不會說英語的國家客戶在給這些聯(lián)絡中心打電話時卻得不到問題的答案，因為另一端的座席不會說中文、塔加拉語（Tagalog）或斯瓦希里語（Swahili）。
雖然自動化不會是永恒解決這些問題的唯一方式，但在聯(lián)絡中心使用多語言聊天機器人可以將客戶正確地路由到相關的部門。這似乎是一個全球性的交互式語音響應系統(tǒng)，無論使用什么語言，它都可以為每個人提供最好的客戶體驗。這樣的工具在市場上正在變得越來越有價值，有關的相關消息越來越多。
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