什么是对话式人工智能？ 所有你必须知道的

即使对于成功的大型企业来说，不断提高的客户期望以及更高的运营成本也可能带来麻烦——这意味着小型企业的生存时间更加艰难。

您的企业目前无法雇佣额外的团队成员，但您也无法承受客户满意度低的后果。

这就是为什么当今的许多业务软件都使用对话式 AI 解决方案来无缝地自动化业务流程并提供个性化的客户体验。

继续阅读以了解什么是对话式 AI、它的工作原理及其关键组件，并发现它带来的好处和挑战。 我们还将介绍各个行业中流行的对话式 AI 用例。

快速链接：

• 什么是对话式人工智能？
• 对话式人工智能如何工作？
• 对话式人工智能的组成部分
• 对话式 AI 与聊天机器人：有什么区别？
• 对话式人工智能的好处
• 对话式人工智能用例
• 对话式人工智能的挑战
• 常见问题

什么是对话式人工智能？

对话式 AI（人工智能）是一种自动化的商业通信技术，它使用先进的机器学习和自然语言处理来理解和分析说话者的语言、上下文和意图，允许基于语音和文本的应用程序进行听起来自然的双向对话与用户。

与其他类型的业务 AI 和自动化不同，与基于会话 AI 的应用程序连接的用户将很难确定他们是在与“机器人”还是实时代理进行交互。

这是因为对话式 AI 不断研究人类实际说话的方式，旨在评估和模仿自然对话的流程，而不是提供同样有限的一系列预设反应。

虚拟个人语音助手，如亚马逊的 Alexa 和苹果的 Siri，是利用对话式人工智能的一些最著名的 IoT（物联网）设备。

然而，今天的公司越来越依赖对话式人工智能软件来自动化和协助常见的业务流程，例如：

• 客户支持（常见问题解答）
• 客户服务（产品推荐、计费、预约管理等）
• 订单跟踪和库存管理
• 对话式营销（潜在客户过滤、数据收集等）
• 客户调查、反馈、员工绩效监控

对话式人工智能如何工作？

对话式人工智能通过启动一系列分析过程来理解用户意图，生成相关且基于上下文的响应，然后根据用户响应、操作和强化不断改进自身。

简而言之？

您使用对话式 AI 的次数越多，它就会变得越准确、个性化、相关、智能和更像人类。

这一切都归功于对话设计创建和改进的算法——最佳人工智能对话背后的工作流程和架构。

正如您可能已经猜到的那样，对话设计是一个非常复杂的主题，包括数据收集、语言和意图分析、语音模式、心理学、KPI 和客户旅程映射、买家角色、技术……不胜枚举。

我们无法在一篇文章中涵盖所有这些，因此让我们来看看下面对话式 AI 的关键组件。

对话式人工智能的组成部分

对话式 AI 由两个主要部分组成：机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP)。

自然语言处理是一种人工智能技术，当人类通过语音或文本与人工智能工具交互时，它可以分析人类的意思——他们所说的话以及他们想要从对话中得到什么。

NLP 致力于“自然语言”的研究，这意味着它可以帮助计算机理解构成对话的所有内容：来自先前通信的上下文、语音识别、说话者情感分析、命名实体识别、词义消歧、词性分析等.

机器学习是人工智能的一个组成部分，它依赖于数据输入、统计数据和算法的重复和强化——而不是人工输入和更新——不断“教”计算机如何提供最准确和最有用的信息。

机器学习让对话式 AI 应用程序随着时间的推移变得更好。

机器学习和自然语言处理都包含多个较小的组件，每个组件都在成功执行和改进会话 AI 过程中发挥作用。 让我们在下面更详细地了解对话式 AI 的工作原理。

第一步：输入生成

在输入生成阶段，用户使用会话 AI 在应用程序（或网站、社交媒体消息等）中说话/交谈或发短信/输入初始短语、评论或问题。

第二步：输入分析

一旦用户说完或打字，输入分析阶段就开始了。

这个阶段的重点是倾听和理解。

首先，自然语言处理（听力阶段）确定使用的语言，无论是口语还是打字，以及所说内容的一般含义。

然后，自然语言理解或 NLU（理解阶段）评估对话的上下文和用户选择单词背后的可能意图——而不仅仅是他们的标准定义。

基于语音的交互使用 NLU 和自动语音识别 (ASR) 来分析和理解用户所说的内容及其意图。 ASR 会破译用户所说的确切内容，然后将他们的话翻译成文本，以便计算机可以“理解”它们。

第三步：对话管理

在对话管理阶段，对话式 AI 应用程序会根据其对所说内容的最准确理解，对用户做出适当的反应——记住，这种反应总是在改进。

第四步：自然语言生成

该应用程序依赖于 NLP 的下一部分自然语言生成 (NLG)，以生成和传递用户可以轻松理解的响应。

根据所使用的通信渠道，这些响应可以通过文本、文本到语音或语音合成（自动生成的语音）发送。

第五步：强化学习

对话式 AI 的最后阶段是强化学习，有时也称为“深度学习”。

这是该过程的机器学习组件，其中评估和存储用户对应用程序提供的信息的响应和反应，以改善未来的人机交互客户交互。

对话式 AI 与聊天机器人：有什么区别？

聊天机器人是否应该被视为一种“对话式人工智能”是人工智能和商业软件领域的热门争论。

我们认为对话式 AI 比标准聊天机器人更复杂、更“逼真”。

聊天机器人主要依赖预设响应，并使用基本的自然语言处理来响应“触发词和短语”。 另一方面，对话式人工智能解决方案可以分析整个对话并将其情境化，提供比聊天机器人更准确、更个性化的响应。

上图说明了聊天机器人的局限性。

然而，一些聊天机器人确实使用对话式人工智能来提供客户服务和支持——但不是全部。 下表概述了聊天机器人与对话式 AI 之间的主要区别。

对话式人工智能的好处

大约 34% 的营销和销售业务负责人表示，利用人工智能将是改善整体客户体验的最大因素。

以下所有对话式人工智能的好处共同作用，不仅可以增强用户体验，还可以增强品牌认知度、销售策略、团队生产力等等。

24/7 可用性

80% 的消费者表示，他们最大的客户服务问题是无法在需要时立即获得帮助。

人工座席需要休息、休息日、节假日和周末——这意味着当客户联系时他们并不总是有空。 虽然聘请跨不同时区工作的地域不同的代理人当然是可能的，但这也是一笔巨大的开支。

对话式 AI 提供商可实时提供即时、始终可用的客户服务和支持。 这些工具还可以随时安排回访和其他具有质量线索的后续跟进，确保您不会错过进行销售的机会。

全渠道客户服务

与其他自动化功能不同，对话式 AI 工具不仅限于单一渠道或界面。

对话式人工智能适用于基于文本和语音的通信，可以轻松简化全渠道客户服务和销售。

客户可以从以下选项中选择他们喜欢的通信渠道：

• 短信
• VoIP 语音通话
• 网站聊天消息
• 社交媒体消息传递

客户互动可以跨多个渠道继续，提供更大的灵活性。

客户自助服务

客户自助服务是对话式 AI 的另一个主要优势，因为它提供了类人交互和客户支持，而无需实际参与现场座席。

这不仅使现场座席可以自由地专注于销售电话或更大的项目，还意味着更快地解决客户查询和问题。 消费者不必等待回调或忍受很长的等待时间来获得他们需要的帮助。

相反，他们可以通过他们首选的沟通渠道与由对话式 AI 提供支持的机器人进行交互，从而提高首次联系解决率。

个性化的对话体验

对话式 AI 在准确理解甚至预测客户需求的同时创建自然对话流的能力显着提高了客户参与度。

消费者花在与您的应用程序交互上的时间越多？ 你会更多地了解它们。

这导致数据收集和更准确的目标市场研究的机会增加。 很快，您将能够根据年龄、兴趣、性别、收入、位置等人口统计数据创建详细的买家角色和更准确的市场细分。

这意味着更高水平的个性化——这让每个客户都感到被认可和优先考虑。 这也意味着更高的客户保留率、更大的追加销售和交叉销售机会，是的，整体销售额更高。

事实上，我们对顶级客户服务技能的研究表明，个性化可将在线转化率提高至少 8%。

最好的？

您甚至不必雇用额外的代理来实现它。

不断发展

人类语言——就像我们的需求、需求和影响一样——总是在不断变化。

对话式 AI 工具与您的客户一起成长，因为它们会根据人类互动的最新数据不断收集、分析和调整自己。

其他商业软件可能基于当前的客户购买趋势和消费者行为——虽然现在这很有帮助，但在未来，它会变得过时并最终过时。

对话式人工智能受到更广泛的背景的影响，包括文化影响、地缘政治变化、时事以及我们语言的演变方式。 此外，它直接从源头——使用虚拟助手和人工智能聊天机器人的人——收集数据，而不是通过二手研究和分析。

简而言之？

优化基于会话 AI 的应用程序很容易，因为它们总是受到实时活动和消费者行为的影响。

对话式人工智能用例

考虑第一次尝试对话式 AI，但不确定它是否适合您的行业？

下面，我们概述了一些最流行的对话式 AI 用例，展示了该解决方案的真正多样性。

金融服务

金融服务可以使用对话式人工智能帮助客户完成贷款或信用卡申请，收集关键联系人和收入信息，并据此提出建议。

收债员和信用卡公司可以帮助客户设置和调整自动付款和取款、发送提醒或在余额变高时提醒客户。

实时账户余额、消费模式分析，甚至储蓄建议也可以为客户提供帮助。

银行可以通过使用对话式 AI 发送实时欺诈或可疑账户活动警报来提供高水平的客户服务，允许客户在任何地方、任何设备上批准购买或立即关闭他们的卡。

联络中心

联络和呼叫中心将特别受益于潜在客户过滤和培育对话式人工智能平台可以提供的功能。

这些工具可以根据网站访问者活动或社交媒体参与度自动进行市场细分，确定潜在客户并确定高价值目标。 他们可以通过向他们展示相关的广告内容或在他们仍在访问您的网站或页面时向他们展示他们可能喜欢的产品来跟进潜在客户。

最终，他们可以收集潜在客户的联系信息，并自动执行外拨电话、短信群发短信、电子邮件或聊天消息。

CCaaS 管理员和代理还可以使用对话式 AI 接收有关员工绩效的反馈。

购物者可以快速完成应用内客户调查，深入了解所提供支持的质量、对产品/服务的兴趣程度，并让客户就需要改进的领域提出建议。

电子商务和零售

在订单跟踪和运输更新方面，对话式 AI 在零售和电子商务领域提供了巨大帮助。 客户可以实时跟踪包裹、更改包裹目的地或更新递送说明、获得丢失订单的帮助以及自动化退货流程。

聊天机器人可以帮助客户进行尺码和产品推荐，发送购物车提醒，并回答他们在整个购买过程中遇到的任何其他问题。 他们还可以根据过去的购买情况提出建议，让客户直接在聊天界面内完成整个结账过程。

对话式 AI 还可用于通过发送自动跟进和感谢消息、更新奖励余额、发送销售提醒和降价通知以及提供优惠券代码来改进客户忠诚度计划。

卫生保健

对话式人工智能实际上彻底改变了医疗保健行业——尤其是由于物联网（IoT）医疗设备允许远程患者监测、诊断和自动提供者警报。

用户还可以预先填写医疗表格、描述他们的症状、安排预约、更新保险和请求补充药物。 医疗账单支付和支付提醒也可以自动处理。

一些心理健康专业人员还使用对话式人工智能为那些经历心理健康危机的人提供紧急、实时的帮助。 虽然不能替代传统疗法，但对话式 AI 机器人可以提供 24/7 全天候支持，并将处于危机中的人引导至附近的资源——甚至向医疗专业人员发出紧急情况警报。

人力资源

对话式人工智能提供出色的公司内部支持和工作流程管理——尤其是在人力资源方面。

员工可以自动请求或安排休假，从可用班次中进行选择，跟踪薪水，并获取有关日程安排突然变化的更新。

对话式 AI 工具可以作为公司知识库和文档的存储库，让团队成员能够即时获得关键政策问题的答案。 这些工具还可以在公司范围内发出警告或更新，在工作场所发生紧急情况时尤其有用。

这些工具还可以简化入职和招聘流程，提供对员工培训材料的访问以及通过简历筛选以找到合格的申请人。

对话式人工智能的挑战

尽管对话式 AI 可以做所有令人难以置信的事情，但该技术确实面临着一些挑战。

首先，存在简单的人类怀疑论——它以多种形式出现在人工智能方面。

许多人可能因为缺乏隐私和安全标准而不愿使用对话式人工智能，他们可能担心应用程序或助手会误解他们并采取他们不赞成的行动。 一些人害怕“机器人抢走我们的工作”，而另一些人则相信他们有朝一日会变得有知觉并统治世界。

即使使用机器学习和先进的 NLP 技术，对话式 AI 也不可避免地会遇到不熟悉的口音、背景噪音、方言、语言、当地俚语或更新的词，甚至是它无法理解的客户响应。 （当这种情况发生时，你可能会得到这样的回应，“对不起，我不知道”或“我无法理解你”。）

虽然有些用户会改写他们的问题或在其他地方寻求帮助，但其他用户会沮丧地一遍又一遍地重复相同的查询 - 没有得到他们需要的帮助。 虽然一些对话式人工智能平台开始能够识别语气的细微变化或识别不满意的单词/短语，但这项技术仍处于起步阶段。 同时提供与现场代理交谈的机会可以提供解决方案。

对话式 AI 常见问题解答

下面，我们回答了最热门的对话式 AI 常见问题解答。