商业中的对话式人工智能：使人工智能发挥作用的因素

到 2020 年底，对话式 AI 的市值突破 48 亿美元。预计到 2025 年底将突破 139 亿美元。

尽管艾伦·图灵在 1960 年建立了“图灵测试”，这是一个确定机器是否可以称为智能的测试，但人类花了 64 年的时间才找到打败它的东西。

然而，它催生了“智能”类别的产品和服务，这些产品和服务拥有自己的大脑，不仅可以推断人类命令，还可以像人类一样进行对话。

我们将在此处讨论的此类产品之一是对话式 AI。 本文讨论什么是对话式 AI、它的不同之处以及它如何帮助业务。

什么是对话式人工智能？

品牌不得不雇佣数名员工仅仅为了满足客户最基本的查询的日子已经一去不复返了。 几年前，我们看到决策树机器人的兴起，为公司解决了大量问题。 但公司很快意识到这些预编程机器人是线性的，只能执行一组特定的任务。 因此，人们开始寻求寻找更有价值和更有效的东西。

这一探索导致了对话式人工智能的发展。 它是 AI（人工智能）的一个分支，专注于使软件能够像任何其他人一样与人类交互，也就是说，以最有机和最直观的方式。

为此，它使用了机器学习 (ML)、语音到文本识别、意图和领域预测以及自然语言处理 (NLP) 等多种技术。 现在，问题是对话式人工智能的关键区别是什么？ 对话式人工智能使用人们相互交谈时通常使用的一系列原则，以确保与之交互的人感觉一切都很自然。

对话式人工智能如何工作？

对话式人工智能不是线性的，而是可以随着时间的推移学习并优化其结果。 我们可以将其运营能力和功能分解为四个步骤——

1. 接收输入——在​​这里，它允许用户通过文本或语音输入必要的信息。
2. 分析接收到的数据——根据接收到的输入类型，对话式 AI 使用 NLP 或 ASR 自动语音来理解单个单词和整个句子的含义。
3. 构建回复——在了解用户的输入后，对话式 AI 准备对其做出响应。
4. 强化学习——发布回复，它存储接收到的输入并对其进行分析，以确保回复符合用户查询的主题。

什么是对话式 AI 的示例？

聊天机器人是对话式人工智能最常见的例子。 我们都在大量的网站上遇到过它们。 这些是经过编程的机器人，可以回答一组特定的客户查询。

虽然这些是最基本类型的对话式 AI 的示例，但下一步是更复杂的虚拟个人助理或 VPA，例如 Google Assistant、Alexa 和 Siri。

这些功能更强大但是是线性的，这意味着它们不能将上下文从一个对话传递到另一个对话。 这些解决方案会在查询出现时回答查询，并使用 ASR 和 NLP 的组合来提高其准确性。

最复杂的对话式 AI 形式是虚拟员工助理（也称为 RPA 或机器人流程自动化）和虚拟客户助理。 这些是可扩展且高度灵活的解决方案，深入组织的数据中心，使他们能够提取必要的信息。 此外，它还可以帮助他们为对话提供上下文，并为客户和员工提供类似于人工助理的解决方案。

哪些原则适用于对话式人工智能？

对于希望将对话式 AI 集成到其运营中的企业，必须制定一套指导原则来优化性能。 如果你只是因为它是新的和时尚的而将它添加到你的军械库中，我们建议你先一步了解这些原则——

可用性

无论他们使用何种媒介与您联系，都应该向客户提供对话式 AI。 无所不在将使解决方案能够更好地理解上下文，并为访问者的查询提供可行的解决方案。

更好地理解意图

对话式 AI 解决方案必须结合多个数据点，例如事务性、行为性和外部性，以评估对话的意图并相应地回复客户。

代理混合和优化升级

将对话式 AI 集成到您的系统中的主要目的是减少人工代理处理的工作。 但这不应以使客户无法完全满意为代价。

因此，企业必须确保这些机器人在正确的时间将问题上报给人工代理。 一旦情况正常化，它还应该允许公司灵活地重新诱导这些机器人。

安全规范

对话式 AI 整理大量数据以优化其功能。 但这也使其容易受到可能的安全漏洞的影响。 由于一半的客户在与智能助手打交道时对其数据安全有疑问，因此公司必须制定一套严格的规范和指导方针以确保数据安全。

这对业务有何帮助？

埃森哲的一份报告指出，56% 的公司认为基于人工智能的对话机器人正在扰乱他们开展业务的方式。

对话式 AI 的集成正在以多种方式帮助每个企业。 这里是其中的一些-

• 它使企业能够通过实时为其网站访问者提供直观的解决方案来提高潜在客户生成率。
• 它还通过积极提出激发客户并激发尝试公司产品的好奇心的问题来优化业务的潜在客户转化率。
• 由于其高处理速度，它甚至能够迎合那些不愿等待响应的客户并改善他们在公司的体验。
• 此外，它还可以帮助客户根据他们的查询联系相关部门。 它还使企业能够更好地处理呼叫量高峰并更快地解决问题。
• 对话式人工智能不仅减少了人类助理工作档案中单调的部分，而且还有助于转移大多数其他查询。 它使人类助手能够专注于最关键的方面并提高工作效率。
• 分析公司 Juniper Research 的一份报告指出，到 2022 年，对话式人工智能将帮助企业每年节省超过 80 亿美元。它将通过自动化手动流程来优化所需的时间和资源。

如何为您的企业选择合适的对话式 AI 平台？

有很多玩家吹捧他们的对话式 AI 解决方案是最好的。 这种炒作使企业很难为他们的商业模式选择合适的技术。 如果您也正在确定选择哪种服务，这里有一些标准可以帮助您判断解决方案是否适合您的公司 -

可扩展

每家企业的经营都有扩大和增加其客户群的动机。 因此，无论您目前处于哪个阶段，选择可以与您无缝扩展的对话式人工智能解决方案只适合您。

渠道能力

同一个客户可能会使用不同的渠道来满足他们不同的需求。 因此，解决方案必须具有跨渠道的相同熟练度，以带来价值并缩小人工与基于机器的协助之间的差距。

直觉的

如今，越来越多的对话式 AI 解决方案旨在使您的非技术员工也能轻松管理和使用它们。 因此，您必须选择一个可以让您的员工无缝优化客户体验的解决方案。

报告能力

对话式人工智能收集大量数据。 但更重要的是，它应该允许您利用它来改进您的业务功能并带来必要的改变。

对话式 AI 是提升客户参与度的前路

每过一天，世界都在发现 AI 和 NLP 的新用例。 因此，今天，品牌面临一个难题，即要确保 AI 不会失控，同时又要设法利用它们为自己谋利。

随着对话式人工智能成为主流，它为客户互动开辟了全新的前景。 与此同时，客户也在适应不断变化的沟通方式，并希望改变他们的行为模式。 如果企业忽视对话式人工智能等范式转变，它可能会以多种方式损害他们的业务。