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转录数据
准确转录所收集的数据。这些数据将会被用来开发统计语言模型(SLM)，统计语义模型(SSM)和语法解读(interpretation grammars)。一套普通的大型呼叫路由应用需要2万到3万次的转录，因此公司要依此做好筹划。
定义“概念识别”
在此流程中，你需要一名专家来协助定义相关的主叫概念。概念数量将视客户呼叫的不同原因而定。
标贴数据
在判别概念后，每种转录数据都会被分类到一个特定概念中。这种流程被称之为“数据标贴”。标贴是下一步应用做出回应的关键。根据数据的规模和概念的数量，标贴是一种劳动密集型的项目任务。
训练系统
从所收集的数据中开发出的SLM可用来识别主叫者对开放式问题所做出的回应。识别主叫概念的工作可以由语法解读或SSM来处理。语法解读是依靠人工开发的，因此它非常耗时，但却能灵活地识别大量的概念。而SSM是由自动化流程所产生的，它可以缩短应用交付的时间。
部署与调试
成功的部署需要不断进行调试来确保系统的有效运行。公司可以通过人工方式(修改现有的概念侦测语法)来调试自然语音应用，也可以借助软件或工具(根据额外的信息来重新训练呼叫路由器)。有些高级系统同时使用了这两种模式，根据额外“概念”添加的频繁程度来进行切换。
挖掘自然语音应用的潜力
大部分企业都需要外部语音应用专家来设计、开发、部署自助式应用。此外，公司还应进行一次审慎性调查来挑选符合自身需要的最佳商业伙伴。虽然这会耗费大量的工作，但它所带来的回报也是显著的。
自然语音能带来与众不同的自助服务体验，向客户提供更好的便捷性、更切实的信息、更快的解决速度，以及更人性化的互动。从企业的角度，该技术能通过缩短呼叫时间、提高问题解决率、将以前大量的人工服务转变为自助服务来降低呼叫中心的运营成本。作为CRM系统的一部分，实施自然语音应用可以在公司与客户之间实现双赢的局面。