Scalenut 成為 2022 年 G2 秋季領導者 - 內容創作類別

到 2020 年底，對話式人工智能的市場價值超過 48 億美元。預計到 2025 年底將超過 139 億美元。

儘管艾倫圖靈於 1960 年建立了“圖靈測試”，這是一項確定機器是否可以稱為智能的測試，但人類還是花了 64 年的時間才找到可以擊敗它的東西。

然而，它催生了“智能”類的產品和服務，這些產品和服務擁有自己的大腦，不僅可以推斷出人類的命令，還可以像人類一樣進行對話。

我們將在此處討論的此類產品之一是對話式 AI。 本文討論什麼是對話式 AI，它有何不同，以及它如何幫助業務。

什麼是對話式人工智能？

品牌不得不僱用多名員工僅僅為了滿足客戶最基本的查詢的日子已經一去不復返了。 幾年前，我們看到決策樹機器人的興起為公司解決了大量問題。 但公司很快意識到這些預編程的機器人是線性的，只能執行一組特定的任務。 因此，人們開始尋求尋找更有價值和更有效的東西。

這一探索促成了對話式 AI 的發展。 它是 AI（人工智能）的一個分支，專注於使軟件能夠像任何其他人一樣與人類交互，也就是說，以盡可能最有機和直觀的方式。

為此，它混合使用了機器學習 (ML)、語音到文本識別、意圖和領域預測以及自然語言處理 (NLP) 等技術。 現在，問題是對話式 AI 的關鍵區別是什麼？ 對話式人工智能使用人們相互交談時通常使用的許多原則，以確保與之交互的人感覺一切都很自然。

會話式 AI 是如何工作的？

對話式 AI 不是線性的，而是可以隨著時間的推移學習並優化其結果。 我們可以將其運營能力和功能分解為四個步驟——

1. 接收輸入——在這裡，它允許用戶通過文本或語音輸入必要的信息。
2. 分析收到的數據——根據收到的輸入類型，對話式 AI 使用 NLP 或 ASR 自動語音來理解單個單詞和整個句子的含義。
3. 構建回复——在了解用戶的輸入後，對話式 AI 會準備回复。
4. 強化學習——回復後，它存儲收到的輸入並對其進行分析，以確保回复符合用戶查詢的主題。

什麼是對話式 AI 的示例？

聊天機器人是對話式 AI 最常見的例子。 我們都在大量網站上遇到過它們。 這些機器人被編程來回答一組特定的客戶查詢。

雖然這些是最基本的對話式 AI 類型的示例，但下一步是更複雜的虛擬個人助理或 VPA，例如 Google Assistant、Alexa 和 Siri。

這些功能更強大但是是線性的，這意味著它們無法將上下文從一個對話傳遞到另一個對話。 這些解決方案會在查詢出現時回答問題，並結合使用 ASR 和 NLP 來提高其準確性。

最複雜的對話式 AI 形式是虛擬員工助理（也稱為 RPA 或機器人流程自動化）和虛擬客戶助理。 這些是可擴展且高度靈活的解決方案，與組織的數據中心緊密結合，使他們能夠提取必要的信息。 此外，它還可以幫助他們為對話提供上下文，並像人類助理一樣為客戶和員工提供解決方案。

什麼原則適用於對話式人工智能？

對於希望將對話式 AI 集成到其運營中的企業，必須有一套優化性能的指導原則。 如果你只是因為它是新的和時尚的而將它添加到你的軍械庫中，我們建議你先走一步，了解這些原則——

可用性

對話式 AI 應該可供客戶使用，無論他們使用何種媒介與您聯繫。 無處不在將使解決方案更好地理解上下文並為訪問者的查詢提供可行的解決方案。

更好地理解意圖

對話式 AI 解決方案必須結合多個數據點，例如交易、行為和外部數據，以衡量對話的意圖並相應地回复客戶。

代理混合和優化升級

將對話式 AI 集成到您的系統中的主要目的是減少人工代理處理的工作。 但這不應該以讓客戶無法完全滿意為代價。

因此，企業必須確保這些機器人在正確的時間將問題上報給人工代理。 一旦情況恢復正常，它還應該允許公司靈活地重新引入這些機器人。

安全規範

會話式 AI 整理各種數據以優化其功能。 但這也使其容易受到可能的安全漏洞的攻擊。 由於一半的客戶在與智能助手打交道時對其數據安全有疑問，公司必須制定一套嚴格的規範和指南來確保數據安全。

這對業務有何幫助？

埃森哲的一份報告指出，56% 的公司認為基於對話式人工智能的機器人正在擾亂他們開展業務的方式。

對話式 AI 的集成以多種方式幫助每家企業。 這裡是其中的一些-

• 它使企業能夠通過實時向網站訪問者提供直觀的解決方案來提高潛在客戶生成率。
• 它還通過積極提出激發客戶興趣並產生好奇心來嘗試公司產品的問題來優化業務的潛在客戶轉化率。
• 由於其高處理速度，它甚至能夠迎合那些不願等待響應的客戶，並改善他們在公司的體驗。
• 此外，它還可以幫助客戶根據他們的查詢聯繫到相關部門。 它還使企業能夠更好地處理呼叫量高峰並更快地解決問題。
• 對話式 AI 不僅減少了人類助理工作中單調的部分，而且還有助於轉移大多數其他查詢。 它使人類助手能夠專注於最關鍵的方面並提高工作效率。
• 分析公司 Juniper Research 的一份報告指出，到 2022 年，對話式人工智能將幫助企業每年節省超過 80 億美元。它將通過自動化手動流程來優化所需的時間和資源。

如何為您的企業選擇合適的對話式 AI 平台？

有很多玩家吹捧他們的對話式 AI 解決方案是最好的。 這種炒作使企業難以為其商業模式選擇合適的技術。 如果您也對選擇哪種服務感到困惑，這裡有一些標準可以幫助您判斷解決方案是否適合您的公司 –

可擴展

每個企業都以擴大和增加其客戶群為動機開展業務。 因此，無論您目前處於哪個階段，選擇可以與您無縫擴展的對話式人工智能解決方案才適合您。

渠道能力

同一客戶可能會根據不同的需求使用不同的渠道。 因此，解決方案有必要跨渠道具有相同的熟練程度，以帶來價值並縮小人工和機器輔助之間的差距。

直覺的

如今，越來越多的對話式 AI 解決方案旨在讓非技術人員也能輕鬆管理和使用它們。 因此，您必須選擇一個能讓您的員工無縫優化客戶體驗的解決方案。

報告能力

對話式人工智能收集大量數據。 但更重要的是，它應該允許您利用它來改進您的業務功能並帶來必要的變化。

對話式 AI 是卓越客戶參與的前進之路

隨著時間的推移，世界正在發現 AI 和 NLP 的新用例。 因此，如今，品牌面臨著確保 AI 不會失控的難題，同時想方設法利用它們為自己謀利。

隨著對話式人工智能成為主流，它為客戶互動開闢了全新的前景。 與此同時，客戶也在適應不斷變化的溝通方式，並希望改變他們的行為模式。 如果企業忽視像對話式人工智能這樣的範式轉變，它可能會以多種方式損害他們的業務。