可以，但需要“分级处理”和“人机协同”。
一、能处理的复杂程度
1、多轮对话：主流系统已支持 5～10 轮上下文记忆，可完成身份核验→需求挖掘→方案推荐→异议处理→结果确认的全流程 。
2、多意图+槽位：一次语句里可同时提取“改约”“取消”“加购”等多个意图，并填入时间、金额、产品等关键槽位 。
3、情感感知：实时判断客户情绪（愤怒、犹豫、满意），若分值触发阈值立即切换安抚话术或转人工 。
4、专业场景：金融、保险等行业内置术语知识库，可解释“年化收益率”“免赔额”等复杂概念并给出计算示例 。
二、仍存在的边界
1、超出知识库的模糊或专业问题，机器人会出现“兜圈子”或“答非所问” 。
2、跨文化、多口音、长句含蓄表达的场景，识别准确率显著下降 。
3、需要深度同理心或复杂谈判（如大额理赔协商）时，客户更倾向于真人 。
三、落地做法：三级分流
① L1 机器人：80% 常规问题闭环解决；
② L2 对话工厂：通过可视化画布快速配置“复杂脚本 + API 调用”，覆盖 15% 中等复杂度场景（如改约+优惠券叠加）；
③ L3 人工：机器人实时把通话记录、已提取槽位和情绪评分推送给坐席，实现无感接管 。
结论：当前 AI 外呼系统已能独立完成“结构化的多轮复杂对话”，并通过知识库持续学习；对于高度开放或情绪敏感的对话，则需“智能路由+人工协同”确保体验和成功率。