聊天机器人的演变和对话式人工智能的兴起

询问任何人在想到“人工智能”时会想到什么，“聊天机器人”很可能排在榜首。

作为 CX 自动化最受争议的形式之一，聊天机器人正在改变客户服务和支持。事实上，67% 的决策者现在表示他们的公司使用聊天机器人，而 2018 年这一比例仅为 23%。

在讨论“对话式人工智能”时，聊天机器人通常也是第一个浮现在脑海中的概念——机器与人类互动的能力。然而，市场上出现的第一个机器人模型未能展示对话式 AI 的全部潜力。

幸运的是，该技术已经取得了长足的进步，机器学习 (ML)、自然语言理解 (NLU) 和自然语言处理 (NLP) 的发展已经开始为新一代强大的客户支持工具铺平道路.

对话式人工智能的诞生：第一代聊天机器人

当聊天机器人首次进入客户体验领域时，许多聊天机器人都被宣传为强大的、人工智能驱动的客户服务解决方案。然而，现实是许多这些基本工具只包含少量人工智能。他们依靠简单的 NLP 模型来发现客户的意图，然后根据可识别的关键字大量编写脚本答案。

不幸的是，结果只不过是一个花哨的 FAQ 引擎，未能抓住用户和消费者的心。事实上，在接受 Forrester 调查的美国在线消费者中，有 54%表示他们认为与聊天机器人互动“对他们的生活质量产生了负面影响”。

然而，即使升级后的聊天机器人解决方案开始出现，许多企业仍然避而远之。为什么？因为他们复杂的模型需要设计师和开发人员、计算语言专家和知识管理专家组成的团队。

创建自定义聊天机器人的费用高昂，加上消费者对这些工具的负面看法，促使许多公司探索替代路线。

聊天机器人新时代的兴起

随着市场不断发展，消费者开始要求公司提供更方便、个性化和有意义的体验，对增强聊天机器人潜力的新战略的投资也在增加。NLP、NLU、ML 和机器人过程自动化 (RPA) 的进步为聊天机器人领域带来了新功能。基本的 FAQ 式机器人转变为情感驱动的直观工具。

今天的聊天机器人变得更加智能，更有能力代表消费者完成范围广泛的任务。这些工具与健康数据流相结合，本质上可以“思考”自己，自主解决请求，维持员工生产力，并通过创造性的问题解决方案提升客户体验。

更好的是，数字和技术领域的快速发展让智能聊天机器人更容易获得。无代码和低代码工具现在允许企业在没有编程专家帮助的情况下构建自己的对话智能系统。几乎每个企业都可以欢迎自己的智能机器人进入工作场所。

此外，最大的发展之一是对话式 AI 的民主化——即除了低代码/无代码工具之外，该技术的成本现在也更加实惠。曾经在成本概况和所需技能组合方面可供大型企业使用的东西现在正变得更加主流和大众市场。

Sabio 首席创新官 Stuart Dorman表示：“机器学习使用方面的重大进步导致对话式 AI 的发展，这是智能聊天机器人的基础。展望未来，我们预计这将通过被吹捧为更广泛商业用途的基础人工智能模型进一步发展。尽管这些模型处于开发的早期阶段，但我们希望它们能够推动对话式 AI 领域的下一波创新浪潮。”

聊天机器人今天能做什么？

在 CX 革命开始时引入的高度脚本化和受限的机器人聊天机器人经常被证明无法有效地预测用户意图或进行有意义的对话。这意味着机器和人类之间的大多数对话都是令人沮丧的、没有人情味的和令人筋疲力尽的事情。

然而，将更先进的人工智能概念引入聊天机器人领域已经解决了其中的一些问题。今天的机器人可以做的不仅仅是在网站浏览器上向客户重复常见问题解答。他们可以响应自然的人声，检测客户语气中的情绪和情感，并启动自动化工作流程，而无需人工输入。

借助下一代人工智能解决方案，聊天机器人可以服务于一系列用例，例如：

提供个性化建议：聊天机器人工具可以与现有的 CRM 系统和其他服务集成，以跟踪有关客户的行为信息，并就购买哪些产品或如何解决某些问题提供个性化建议。他们还可以利用机器学习能力逐步改进这些建议，调整他们的服务以适应不同的消费者群体。
自动完成任务：采用 RPA（机器人过程自动化）技术的 AI 聊天机器人可以使用自动化工作流代表员工和客户完成各种任务。这可能包括填写表格、购买后与客户联系，甚至更改订阅或个人资料。
情感分析：通过结合自然语言处理、计算语言学和机器学习工具，聊天机器人对人类情感有了更深入的理解。他们可以检测客户在客户旅程的特定时刻的感受，并使用此信息来确定下一步的最佳服务步骤。
语言翻译：聊天机器人还可以识别它们何时可能无法为客户提供服务或自行解决问题。在这种情况下，他们会自动通过任何渠道将对话升级给合适的员工，传递对话记录以为联络中心代理提供上下文。
全渠道交互：聊天机器人不再只是用于网站消息传递和社交媒体对话的工具。今天的企业可以构建“虚拟助手”，其设计采用与聊天机器人相同的技术，能够响应人类口头语言。这为创建智能 IVR 系统带来了新机遇。
自动总结：由于 AI 支持的聊天机器人现在能够从通话和其他交互中捕获和总结笔记，因此现在可以显着减少通话结束时间。这将节省顾问结束通话或互动的时间，使他们能够专注于其他增值任务。

最后，聊天机器人可以有效地从整个客户旅程的讨论中获取信息，并将其用于优化 CRM 数据、推动更好的业务决策并培训未来的员工。

Stuart 补充道：“我们现在已经接近 AI 技术如此强大的地步，以至于人类将无法区分他们是在与机器人对话，还是在与另一个活生生的人类对话。图灵测试的完成只是更近了一步——或几步——……”