划分行业场景，优化服务流程描绘服务全景，
由于人工或线下服务记录的收集难度较大，当企业在全渠道使用智能客服进行客户服务时，会更容易获取全局服务数据，并找到各类服务问题的占比。
智能客服在服务数据收集上占据着天时地利的优势，人工智能语音标注师可以充分利用这一优势，描绘服务链路全景图，并呈现每个环节上的服务问题。
而传统的基于个别客服经验感知问题的方式来了解服务问题，容易产生认知与实际的偏离。
当企业的管理者询问某个客服代表，你觉得现在客户投诉最多的问题是什么?他的回答可能是根据自己近期所服务的客户反馈中印象深刻的内容，而并不是占比最多的问题;但是人工智能语音标注师可以灵活地取出不同时段、不同客户群、不同服务渠道的聊天历史记录，并运用数据分析工具展现更全面的景象
技术支持下人工智能语音标注师的核心价值才可以发挥
在一些人工智能领域高新技术的落地推广上，人工智能语音标注师的作用不可或缺。
2017年，机器阅读理解技术方兴未艾，在人工智能领域仍属于“皇冠上的明珠”，模型的效果表现越来越强大，但是技术如何助力工业界的发展，看起来仍然有一定的距离。阿里巴巴的达摩院+智能服务事业部合作机器阅读项目就面临这样的挑战。
机器阅读模型越来越强大，甚至已经达到准确率一、表现首次超过人类，但是在真实的服务场景该如何应用?如何保障使用效果?这些都需要人工智能语音标注师作为业务和技术之前的桥梁，帮助新技术在服务的土壤中开花结果。
在技术赋能业务的过程中，人工智能语音标注师承担着业务解释(Explainer)的重要职责。一方面，需要面向技术的应用者——智能客服的管理团队，解释技术的特性、优势、应用范围及配置方法;另一方面，需要了解业务场景，向技术、算法团队解释业务的需求、特点、技术可应用的机会点。
人工智能语音标注师，促使智能客服机器人更像人
人工智能语音标注师不断的收集整理语音数据、客户信息数据、需求数据等，并将数据分析的结果持续的优化到智能客服机器人系统中，在技术更新迭代下，让“智能客服机器人”更像一位真正的人工客服。