聊天机器人在 2019 年要克服的最新障碍

我们已经听说聊天机器人的惊人力量和奇迹已经有一段时间了，我什至称赞它们是客户服务和支持的下一个最佳选择之一。 但是，当然，生活中没有什么是完美的，聊天机器人还远没有达到那种成熟程度。

然而，随着人工智能变得越来越强大，并且随着时间的推移将继续如此，聊天机器人本身的能力将会增长——但也会有一些成长的痛苦。 聊天机器人已经经历了很多成长的痛苦，其中一些非常具体的挑战需要在 2019 年解决。

组织一直在努力改善他们的客户体验，但在移动球门柱之后可能会很困难。 客户需求可能会迅速变化，就在过去几年中，我们看到对组织的全新期望出现了。

聊天机器人可以为企业提供一种支持客户的新方式，但我们必须意识到聊天机器人在 2019 年面临的挑战，以有效利用其能力。

现实世界中的聊天机器人

当试图围绕特定技术及其当前的现实能力构建上下文时，我总是喜欢求助于衡量期望和成功的标准化方法。 我通常将其中一项衡量标准转为 Gartner 炒作周期，它可以概述并帮助我们更好地了解当前技术在其“炒作周期”中的位置，以及该解决方案与实际使用的距离可能有多远。

当我们查看聊天机器人的状态时，我也提到了炒作周期，并认识到在他们的 2016 年新兴技术炒作周期中，Gartner 将“对话式用户界面”和“虚拟个人助理”包括在其上升到顶峰的过程中膨胀的期望。 但是，更重要的是，“自然语言问答”已经滑落到“幻灭的低谷”。

如果我们向前跳两年，看看 2018 年新兴技术的炒作周期，我们会注意到现在“对话式 AI 平台”和“AI PaaS”的预期特别高，预计将达到稳定期5-10年内。

然而，我们也可以注意到“虚拟助手”正在走向“幻灭的低谷”，预计仅在 2-5 年内就会达到稳定水平。

那么这对聊天机器人意味着什么呢？ 好吧，相关技术要么仍然在那个被夸大的期望之内，并且刚刚开始达到幻灭期，当我们开始认识到该技术的缺陷并理解其功能可能不像最初承诺的那样牵强。

这不是一件坏事，我们只需要知道如何管理我们的期望，并以最好的方式利用技术。 这也不是说聊天机器人不存在，它们会一直存在。 Marketsandmarkets 2017 年的研究发现，早在 2016 年，聊天机器人市场的估值就高达 7.03 亿美元左右，Opus Research 还在 2017 年指出，预计到 2021 年将有 45 亿美元投资于智能助手。

了解聊天机器人的局限性

因此，虽然聊天机器人会继续存在，但我们确实需要限制聊天机器人的参与度，以帮助我们更好地管理我们的期望。 如果我们对聊天机器人的能力有更好的了解，我们就可以更好地了解如何正确利用和优化它们以获得最佳投资回报率。

UX Collective 在讲述“为什么聊天机器人失败”背后的故事方面做得很好。

我不想回顾整个事情，我认为读者应该查看该页面以获得完整的效果，但我确实想强调该小组所做的一些重要观察：

1. AI 远没有我们希望的那样容易访问：Gartner 炒作周期也可以识别这一点。 当然，人工智能正在进入聊天机器人和其他 UX 技术，但实际上，使用和可访问性受到自然限制。
2. 机器人难以理解上下文：这是一个我们将大量触及的挑战，因为它是一个整体主题，也是机器人斗争背后的主要原因。 没有人类的“记忆”，但很难提取相关信息以进行更人性化的对话。
3. 集成可能受到限制：与任何云服务一样，不能保证您的解决方案和工具可以很好地协同工作，也不能保证特定的机器人可以与您选择的特定平台一起工作。 这也回到了有限的可访问性。

UX 集体更详细地解释了更多限制，但这些是使聊天机器人无法发挥其真正能力的三个主要限制中的一些。 由于人工智能的形式有限，并且无法理解上下文，聊天机器人很难提供我们大多数有需要的人所渴望的人性化。

另一方面，无法巧妙地集成到现有工具中，并且缺乏可访问性，使得组织难以开发和建立一致的用户体验——这类问题正是 Vonage 最近收购 Dimelo 的原因。

2019 年需要注意的挑战

聊天机器人已经并将继续面临的大多数挑战都围绕着这些限制。 组织需要意识到这些挑战，不仅要帮助他们管理他们对聊天机器人可以做什么的期望，还要更好地了解聊天机器人将如何融入他们的整个联络中心工具箱。

很明显，社交媒体营销正在迅速被消息传递应用程序超越和超越。 就在一年前，也就是 2018 年 1 月，有数百万用户分布在 10 多个流行的移动消息应用程序中，如 Birdsbeep 所做的研究所示。

这意味着就在一年前，要让组织接触到最多的用户，他们需要分布在 11 个不同的消息传递应用程序中。 这也不包括您组织的应用程序和网站，它们也是聊天机器人的关键环境。

这正迅速成为组织面临的更大挑战。 值得庆幸的是，正如我们所看到的，仅前几名的移动消息应用程序就可以接触到大量用户——但这仍然是一个需要解决的问题。 组织现在必须在众多消息平台上管理网站聊天机器人、潜在的应用内聊天机器人和聊天机器人，以确保用户的最大覆盖范围和可访问性。

组织必须开始适当地优先考虑不同的沟通渠道或方法，并识别用户最有可能与机器人交互的地方。 很有可能应用程序的数量只会继续增加，我们甚至会开始看到需要将机器人注入到其他形式的短信中，比如 RCS。

利用人工智能

人工智能显然变得非常流行，特别是在联络中心和客户参与行业。 很明显，人工智能也是聊天机器人的重要基石。 在其最简单的配置中，聊天机器人遵循简单而基本的“如果>那么”规则，但由于强大的人工智能，其功能得到了增长。

但是，正如我们所看到的，人工智能与聊天机器人本身一样被炒作。 构建聊天机器人的开发人员以及在其业务中实施实时网站聊天的开发人员都必须知道如何以及何时正确利用不同形式的 AI。

例如，自然语言处理对于正确理解上下文是必要的，而情感分析使聊天机器人能够了解何时应该将对话升级为实时代理或人工响应者。 随着更多人工智能解决方案和技术的开发，用户和开发人员将只有更多的选择可以涉足。

情绪分析非常适合通过了解客户当前的感受来帮助现场座席，但在帮助聊天机器人自然对人类做出反应方面可能会有所不足。 在决定实施聊天机器人与实时代理时，自然语言是需要考虑的重要代理特征。 但是，仅仅因为聊天机器人可以读取到人们不高兴，并不意味着它可以以帮助客户感觉更好的方式做出回应。

有意义的参与

我们不仅需要聊天机器人可以访问，而且需要与消费者在同一平台上使用； 但是，他们也需要提供实际有意义的联系。 现在，我们需要再次管理我们的期望。 这并不意味着聊天机器人会询问您的一天并提供生活建议，那只是浪费时间。 然而，我们希望我们的聊天机器人能够提供真正有意义的体验，并在不需要人工的情况下提供人性化的体验。

最明显的做法是让您的聊天机器人（欢迎访问者）快速打招呼访问您的网站，但大多数用户可能会立即点击。 我们需要鼓励用户与聊天机器人互动，并且聊天机器人的配置不仅要鼓励这种互动，还要提供有意义的结果。

应该利用聊天机器人为用户提供行动号召。 正如我的同事尼克所写，“客户需要感觉他们应该与聊天机器人互动”，而简单的号召性用语（例如介绍消息中用于简化对话的按钮）可以确保客户参与并寻求帮助他们需要。

真正利用上下文

聊天机器人最大的缺点可能是它们缺乏人类记忆，它们很快就会忘记你刚刚讨论的内容。 这是基于机器人的构建和设计方式的限制，因此只是它们“个性”的一个方面。 如果无法回忆以前的信息和上下文，聊天机器人就会错过大量可以用来更好地为用户服务的信息。 上下文是关键。

随着聊天机器人内存的改进，现有上下文将得到更好的利用——聊天机器人可以记住和参考以前的对话，或其他细节，如上次访问的网页或上次搜索的产品，将能够提供更好的支持和对话流程一种更自然的方式。

这与提供人情味有关，作为“人际互动”的一部分，正常的人际对话的自然流程也随之而来。 开发人员和组织必须利用这种对话上下文以及物理上下文线索——比如从用户之前在组织的应用程序或网站中的操作中发现的线索。

通过结合这两个级别的上下文，并利用这些信息，聊天机器人可以提供更人性化的联系和更好的服务。

确保适当的安全性

可悲的是，对于许多组织来说，安全从来都不是真正的头等大事。 在最近的数据泄露事件中，我们一次又一次地看到公司没有足够重视私人客户信息的存储，甚至像亚马逊和优步这样大的公司也遭遇了数据泄露。

对于任何处理支付或个人信息的组织来说，安全性应该是绝对必要的，而不仅仅是一个考虑因素。 这正是主要信用机构制定和采用 PCI 法规的原因。 对于任何形式的通信都可以这样说，这也意味着聊天机器人。

如果客户通过您组织的聊天机器人进行购买或以任何方式提供他们的个人和私人信息，您的组织绝对有责任确保数据（如果存储）得到适当保护。

聊天机器人应该使用高级加密，每个组织都应该遵循最基本的安全协议——2019 年是公司应该努力保护数据的时候，聊天机器人是一个独特的用例，许多组织在讨论时可能不会考虑安全。

正确的数据管理

说到数据，数据也有绝对好的一面。 组织可以而且应该利用尽可能多的数据来优化其整体业务流程。 特别是聊天机器人，就像客户体验的其他方面一样，可以通过数据的收集和分析进行具体优化。

但是随着用户和机器人之间的参与和交互数量的增加，组织必须存储和管理的大量数据将变得难以处理。 这当然与安全有关，因为大量数据特别容易受到攻击，必须受到保护。 组织必须找到一种方法来正确组织、收集和管理所有这些数据。

企业应该更好地准确了解改进聊天机器人所需的数据，并努力最大限度地减少收集的数据量，以防止任何问题的发生。

欧洲已经有了 GDPR，美国和其他国家效仿只是时间问题，考虑到数据收集和管理必须在 2019 年现在发生，而聊天机器人收集数据的时机已经成熟。

解决可访问性

虽然这可能是一个很好的问题，但同一枚硬币的两个面的可访问性问题正在增加。 一方面，我们有很强的可访问性，如果你愿意的话，几乎可以选择过多的选项，因此很难找到正确的解决方案。 例如，早在 2016 年，Facebook Messenger 就已经支持超过 34,000 个不同的聊天机器人。

这种过度饱和的市场水平使得组织难以为其平台找到合适的聊天机器人，使得 Facebook 等平台难以了解聊天机器人的强大程度（超出了它们提供的数量），正如 Clickz 所指出的，这也使聊天机器人的开发人员很难真正了解他们的机器人是如何被使用的，以及如何改进它们。 有这么多选择，世界上最好的机器人可以简单地隐藏在列表的底部。

另一方面，缺乏可访问性也可能是一个问题。 正如我所指出的，聊天机器人的一大限制是无法与现有工具集成，或者缺乏针对特定平台的开发。 例如，由于有如此多的开发人员专注于 Facebook Messenger，Whatsapp（也归 Facebook 所有）可能会错过其他强大的选择。 或者，一个专注于 Facebook Messenger 的组织可能无法负担多个平台上的多个聊天机器人。

确保多语言支持

虽然并非每个组织或企业都可能具有全球影响力，但在寻求与客户建立联系时始终需要多语言支持。 联络中心多年来一直在其 IVR 菜单中包含多语言支持，聊天机器人应该被视为一种自然的扩展，甚至更是如此。

聊天机器人有助于扩大您组织在国内和国际上的影响力，使用户能够在一天中的任何时间与您的组织进行交互——毕竟 24 小时支持是聊天机器人最强大的用例之一。 如果聊天机器人无法与多种语言的用户进行交互，您的组织将错过与大量潜在客户的联系。

自然语言处理 AI 在多语言支持方面有一个独特的问题，不仅要适应不同的语言，还要适应不同的方言和口语。 这是一个现在应该解决的独特问题，因为聊天机器人在 2019 年真正进入了联络中心的主流支持库。

聊天机器人有需要克服的挑战

聊天机器人是一种非常强大的方式，可以彻底改变您的组织或联络中心可以提供的支持水平。 通过使用聊天机器人补充人类代表，用户可以通过您的网站、移动应用程序甚至流行的消息应用程序与之交互，您的企业可以在全球范围内扩大其影响力，并每周 7 天、每天 24 小时提供服务。

然而，正如我们之前所讨论的，聊天机器人并不是人类支持的全部、全部。 总会有一段时间，真正需要人情味来提供客户和用户寻求和要求的支持和个性化水平。

组织必须能够识别如何以及何时在其客户参与组合中正确利用聊天机器人，同时识别和识别聊天机器人面临的独特挑战。

2019 年，聊天机器人不仅会发展其独特的能力，还会遇到一些独特的挑战。 更不用说，随着我们的技术环境发生变化，消费者需要更多的隐私和更强的数据控制，组织必须能够调整他们的所有通信，包括聊天机器人。