让我们来看看为什么许多公司更喜欢 SalesAI 而不是 Imot.io。我们的客户注意到的第一件事，也是获得最大利益非常重要的一点，就是语音识别的准确性。在这方面，SalesAI 优于许多替代系统，包括 Imot.io。在 SalesAI 中，此参数为 95+%（即使对话录音质量较低）。而在Imot.io服务中，语音识别的真实准确率约为80%。
原因是 Imot.io 在语音分析 1.0 的基础上工作，其中一切都基于对各种主题的关键词和语义核心的分析。这种方法的准确性必然会不如现代系统，现代系统使用更先进的 Yandex STT 技术进行转录，从而可以更准确地处理口语。
imot.io的语音分析技术是基于关键词的，存在着一些局限性，例 巴哈马电话号码数据 如由于忽略了上下文，准确率较低，并且缺乏对对话者情绪和意图的深入分析。这限制了它的有效性并且需要不断更新关键词。
以下是客户在 imot.io 语音分析试点后所说的话：
问题评估的问题：Vlad 指出，他们之前使用的系统有一个可用的工具，但不允许设置用于问题评估的语义块。该系统要求手动输入单词的所有可能的解释及其在句子中的位置，这大大增加了劳动力成本和设置沟通评估的复杂性。
承诺并未实现：最初，承包商承诺连接一个神经网络来自动评估更复杂的问题（例如，跟踪管理人员讲话中的小词）。然而在实践中，该工具竟然并未完成，这些功能要么不起作用，要么成本远远超出预期。
使用成本高：在试点过程中，很明显 imot.io 语音分析系统的使用成本相当高。例如，分析一个请求（令牌）的费率为每分钟 1.5 卢布，这导致在分析大量请求和大量调用时产生巨大的成本。