人工智能有多种不同的形式。与呼叫中心关系最密切的是自然语言处理和语音识别；这些技术为那些允许通过呼叫中心模式进行企业与客户或企业之间交互的平台提供了基础。
根据Erni Medeovic的观点，他是专利改造项目（the Patent Transformation Project）的技术架构师，在过去的5年里，使用人工智能的呼叫中心数量稳步上升。这包括大数据分析和预测分析，从而提升自动化和个性化的客户服务水平。
解析大数据
利用这些关键指标，人工智能技术可以用来解析大数据，以识别客户浏览模式、购买历史、最近访问的客户设备，以及访问最多的网页。此外，预测拨号器可以通过智能引导管理来帮助销售，比如在最佳商业时间直接将呼叫中心的人员和最容易接受的客户相连接。
根据Medeovic的观点，有效的人工智能可以收集和处理客户的偏好，并使主动的拓展变成自动的行为方式。此外，智能软件还可以评估客户的语调变化，并提醒呼叫中心主管干涉呼叫。人工智能软件也可以被开发成为可以监听呼叫和破解企业与客户之间交互流程的工具。
通过语音分析进行预测
对于呼叫中心经理来说，进一步的应用是能够收到一份关于员工行为的报告，在那里，人工智能平台对员工的语气和使用的语言类型进行分析。通过反馈，可以提高客户体验。这是通过语音分析预测实现的。
通过预测分析，通过建立模型来评估呼叫中心座席的表现。这对于确定消极的客户交互非常有用。一些人工智能系统可以在热情和自信程度上评估座席。如果没有达到管理层的期望，员工就可能需要进行重新培训。
一个重要的相关领域是确定客户满意度水平。客户最大的不满是等待很长的时间。呼叫中心需要对这种情况进行分析和响应，因为大多数企业都依赖于回头客：而糟糕的客户服务将大大降低这种可能性。
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