現代的調用中心站是顧客業務員工和使用者間的服務顧問和貫通。直觀的一對一業務指導性少，客服員工開銷小，保障費用低。為了提升號召效能，減少人工成本，末期調用中心站減少了題庫設立，自動問顧客提交的特定難題，節約人工成本。然而，特定難題需大量的實習，相似的難題是難以分類法的。隨著人工智慧型的崛起，人工智慧型逐漸構建了顧客業務服務，詞典構建了難題的自動更新，語法辨識擁護相近難題的分類法，并逐漸擁護語法業務，語法辨識和語法辨識是語法辨識的兩個支系。語法辨識非常于匹的鼻子，而語法辨識則非常于腦部。語法辨識協助機器人賺取和輸入資料，而語法辨識處置這些資料。完備的語法辨識步驟稱作自然語言處理。詞典最初是外語翻譯之中的一個理論，后來轉型成科技名詞，指儲存語法物料的庫房（索引）。詞典之中儲存的是具體采用之中具體發生的語法物料。

隨著智慧型顧客業務商品的轉型，詞典已經淪為主體功能模塊的書名，顧客業務難題儲存在詞典之中。每個難題都會有一個特定的適當解答。當使用者的難題與難題索引之中的難題相同時，將回到適當的解答。與現代顧客業務裝置相對，智慧型顧客業務最小的特征是詞典能構建自我保障機能，即根據商品小資料和使用者在模塊之上的發問行徑，改版全新難題和改版舊有難題，并具有語法研究技能。

通過建立多樣的詞典，智慧型票務裝置根據顧客提交的難題展開語法研究，精確對應適當的語料難題，并根據難題的特定解答回饋給顧客。當顧客的難題難以與詞典對應時，將轉換到手動顧客業務方式，手動顧客將與顧客展開相連。手動票務還可根據與顧客的交談改版詞典之中的難題。智慧型顧客業務裝置主要通過語法辨識（ASR）、語法解讀、語法制備（TTS）、建模培訓、交談監管、經驗地形圖和資料處置來提升顧客業務效能，節省人手費用。運用于金融業、半導體商貿、保健等步驟專科、顧客群大、顧問電壓低、難題反復的產業。