什麼是對話式人工智能？ 所有你必須知道的

即使對於成功的大型企業來說，不斷提高的客戶期望以及更高的運營成本也可能帶來麻煩——這意味著小型企業的生存時間更加艱難。

您的企業目前無法僱傭額外的團隊成員，但您也無法承受客戶滿意度低的後果。

這就是為什麼當今的許多業務軟件都使用對話式 AI 解決方案來無縫地自動化業務流程並提供個性化的客戶體驗。

繼續閱讀以了解什麼是對話式 AI、它的工作原理及其關鍵組件，並發現它帶來的好處和挑戰。 我們還將介紹各個行業中流行的對話式 AI 用例。

快速鏈接：

• 什麼是對話式人工智能？
• 對話式人工智能如何工作？
• 對話式人工智能的組成部分
• 對話式 AI 與聊天機器人：有什麼區別？
• 對話式人工智能的好處
• 對話式人工智能用例
• 對話式人工智能的挑戰
• 常見問題

什麼是對話式人工智能？

對話式 AI（人工智能）是一種自動化的商業通信技術，它使用先進的機器學習和自然語言處理來理解和分析說話者的語言、上下文和意圖，允許基於語音和文本的應用程序進行聽起來自然的雙向對話與用戶。

與其他類型的業務 AI 和自動化不同，與基於會話 AI 的應用程序連接的用戶將很難確定他們是在與“機器人”還是實時代理進行交互。

這是因為對話式 AI 不斷研究人類實際說話的方式，旨在評估和模仿自然對話的流程，而不是提供同樣有限的一系列預設反應。

虛擬個人語音助手，如亞馬遜的 Alexa 和蘋果的 Siri，是利用對話式人工智能的一些最著名的 IoT（物聯網）設備。

然而，今天的公司越來越依賴對話式人工智能軟件來自動化和協助常見的業務流程，例如：

• 客戶支持（常見問題解答）
• 客戶服務（產品推薦、計費、預約管理等）
• 訂單跟踪和庫存管理
• 對話式營銷（潛在客戶過濾、數據收集等）
• 客戶調查、反饋、員工績效監控

對話式人工智能如何工作？

對話式人工智能通過啟動一系列分析過程來理解用戶意圖，生成相關且基於上下文的響應，然後根據用戶響應、操作和強化不斷改進自身。

簡而言之？

您使用對話式 AI 的次數越多，它就會變得越準確、個性化、相關、智能和更像人類。

這一切都歸功於對話設計創建和改進的算法——最佳人工智能對話背後的工作流程和架構。

正如您可能已經猜到的那樣，對話設計是一個非常複雜的主題，包括數據收集、語言和意圖分析、語音模式、心理學、KPI 和客戶旅程映射、買家角色、技術……不勝枚舉。

我們無法在一篇文章中涵蓋所有這些，因此讓我們來看看下面對話式 AI 的關鍵組件。

對話式人工智能的組成部分

對話式 AI 由兩個主要部分組成：機器學習 (ML) 和自然語言處理 (NLP)。

自然語言處理是一種人工智能技術，當人類通過語音或文本與人工智能工具交互時，它可以分析人類的意思——他們所說的話以及他們想要從對話中得到什麼。

NLP 致力於“自然語言”的研究，這意味著它可以幫助計算機理解構成對話的所有內容：來自先前通信的上下文、語音識別、說話者情感分析、命名實體識別、詞義消歧、詞性分析等.

機器學習是人工智能的一個組成部分，它依賴於數據輸入、統計數據和算法的重複和強化——而不是人工輸入和更新——不斷“教”計算機如何提供最準確和最有用的信息。

機器學習讓對話式 AI 應用程序隨著時間的推移變得更好。

機器學習和自然語言處理都包含多個較小的組件，每個組件都在成功執行和改進會話 AI 過程中發揮作用。 讓我們在下面更詳細地了解對話式 AI 的工作原理。

第一步：輸入生成

在輸入生成階段，用戶使用會話 AI 在應用程序（或網站、社交媒體消息等）中說話/交談或發短信/輸入初始短語、評論或問題。

第二步：輸入分析

一旦用戶說完或打字，輸入分析階段就開始了。

這個階段的重點是傾聽和理解。

首先，自然語言處理（聽力階段）確定使用的語言，無論是口語還是打字，以及所說內容的一般含義。

然後，自然語言理解或 NLU（理解階段）評估對話的上下文和用戶選擇單詞背後的可能意圖——而不僅僅是他們的標准定義。

基於語音的交互使用 NLU 和自動語音識別 (ASR) 來分析和理解用戶所說的內容及其意圖。 ASR 會破譯用戶所說的確切內容，然後將他們的話翻譯成文本，以便計算機可以“理解”它們。

第三步：對話管理

在對話管理階段，對話式 AI 應用程序會根據其對所說內容的最準確理解，對用戶做出適當的反應——記住，這種反應總是在改進。

第四步：自然語言生成

該應用程序依賴於 NLP 的下一部分自然語言生成 (NLG)，以生成和傳遞用戶可以輕鬆理解的響應。

根據所使用的通信渠道，這些響應可以通過文本、文本到語音或語音合成（自動生成的語音）發送。

第五步：強化學習

對話式 AI 的最後階段是強化學習，有時也稱為“深度學習”。

這是該過程的機器學習組件，其中評估和存儲用戶對應用程序提供的信息的響應和反應，以改善未來的人機交互客戶交互。

對話式 AI 與聊天機器人：有什麼區別？

聊天機器人是否應該被視為一種“對話式人工智能”是人工智能和商業軟件領域的熱門爭論。

我們認為對話式 AI 比標準聊天機器人更複雜、更“逼真”。

聊天機器人主要依賴預設響應，並使用基本的自然語言處理來響應“觸發詞和短語”。 另一方面，對話式人工智能解決方案可以分析整個對話並將其情境化，提供比聊天機器人更準確、更個性化的響應。

上圖說明了聊天機器人的局限性。

然而，一些聊天機器人確實使用對話式人工智能來提供客戶服務和支持——但不是全部。 下表概述了聊天機器人與對話式 AI 之間的主要區別。

對話式人工智能的好處

大約 34% 的營銷和銷售業務負責人表示，利用人工智能將是改善整體客戶體驗的最大因素。

以下所有對話式人工智能的好處共同作用，不僅可以增強用戶體驗，還可以增強品牌認知度、銷售策略、團隊生產力等等。

24/7 可用性

80% 的消費者表示，他們最大的客戶服務問題是無法在需要時立即獲得幫助。

人工座席需要休息、休息日、節假日和周末——這意味著當客戶聯繫時他們並不總是有空。 雖然聘請跨不同時區工作的地域不同的代理人當然是可能的，但這也是一筆巨大的開支。

對話式 AI 提供商可實時提供即時、始終可用的客戶服務和支持。 這些工具還可以隨時安排回訪和其他具有質量線索的後續跟進，確保您不會錯過進行銷售的機會。

全渠道客戶服務

與其他自動化功能不同，對話式 AI 工具不僅限於單一渠道或界面。

對話式人工智能適用於基於文本和語音的通信，可以輕鬆簡化全渠道客戶服務和銷售。

客戶可以從以下選項中選擇他們喜歡的通信渠道：

• 短信
• VoIP 語音通話
• 網站聊天消息
• 社交媒體消息傳遞

客戶互動可以跨多個渠道繼續，提供更大的靈活性。

客戶自助服務

客戶自助服務是對話式 AI 的另一個主要優勢，因為它提供了類人交互和客戶支持，而無需實際參與現場座席。

這不僅使現場座席可以自由地專注於銷售電話或更大的項目，還意味著更快地解決客戶查詢和問題。 消費者不必等待回調或忍受很長的等待時間來獲得他們需要的幫助。

相反，他們可以通過他們首選的溝通渠道與由對話式 AI 提供支持的機器人進行交互，從而提高首次聯繫解決率。

個性化的對話體驗

對話式 AI 在準確理解甚至預測客戶需求的同時創建自然對話流的能力顯著提高了客戶參與度。

消費者花在與您的應用程序交互上的時間越多？ 你會更多地了解它們。

這導致數據收集和更準確的目標市場研究的機會增加。 很快，您將能夠根據年齡、興趣、性別、收入、位置等人口統計數據創建詳細的買家角色和更準確的市場細分。

這意味著更高水平的個性化——這讓每個客戶都感到被認可和優先考慮。 這也意味著更高的客戶保留率、更大的追加銷售和交叉銷售機會，是的，整體銷售額更高。

事實上，我們對頂級客戶服務技能的研究表明，個性化可將在線轉化率提高至少 8%。

最好的？

您甚至不必僱用額外的代理來實現它。

不斷發展

人類語言——就像我們的需求、需求和影響一樣——總是在不斷變化。

對話式 AI 工具與您的客戶一起成長，因為它們會根據人類互動的最新數據不斷收集、分析和調整自己。

其他商業軟件可能基於當前的客戶購買趨勢和消費者行為——雖然現在這很有幫助，但在未來，它會變得過時並最終過時。

對話式人工智能受到更廣泛的背景的影響，包括文化影響、地緣政治變化、時事以及我們語言的演變方式。 此外，它直接從源頭——使用虛擬助手和人工智能聊天機器人的人——收集數據，而不是通過二手研究和分析。

簡而言之？

優化基於會話 AI 的應用程序很容易，因為它們總是受到實時活動和消費者行為的影響。

對話式人工智能用例

考慮第一次嘗試對話式 AI，但不確定它是否適合您的行業？

下面，我們概述了一些最流行的對話式 AI 用例，展示了該解決方案的真正多樣性。

金融服務

金融服務可以使用對話式人工智能幫助客戶完成貸款或信用卡申請，收集關鍵聯繫人和收入信息，並據此提出建議。

收債員和信用卡公司可以幫助客戶設置和調整自動付款和取款、發送提醒或在餘額變高時提醒客戶。

實時賬戶餘額、消費模式分析，甚至儲蓄建議也可以為客戶提供幫助。

銀行可以通過使用對話式 AI 發送實時欺詐或可疑賬戶活動警報來提供高水平的客戶服務，允許客戶在任何地方、任何設備上批准購買或立即關閉他們的卡。

聯絡中心

聯絡和呼叫中心將特別受益於潛在客戶過濾和培育對話式人工智能平台可以提供的功能。

這些工具可以根據網站訪問者活動或社交媒體參與度自動進行市場細分，確定潛在客戶並確定高價值目標。 他們可以通過向他們展示相關的廣告內容或在他們仍在訪問您的網站或頁面時向他們展示他們可能喜歡的產品來跟進潛在客戶。

最終，他們可以收集潛在客戶的聯繫信息，並自動執行外撥電話、短信群發短信、電子郵件或聊天消息。

CCaaS 管理員和代理還可以使用對話式 AI 接收有關員工績效的反饋。

購物者可以快速完成應用內客戶調查，深入了解所提供支持的質量、對產品/服務的興趣程度，並讓客戶就需要改進的領域提出建議。

電子商務和零售

在訂單跟踪和運輸更新方面，對話式 AI 在零售和電子商務領域提供了巨大幫助。 客戶可以實時跟踪包裹、更改包裹目的地或更新遞送說明、獲得丟失訂單的幫助以及自動化退貨流程。

聊天機器人可以幫助客戶進行尺碼和產品推薦，發送購物車提醒，並回答他們在整個購買過程中遇到的任何其他問題。 他們還可以根據過去的購買情況提出建議，讓客戶直接在聊天界面內完成整個結賬過程。

對話式 AI 還可用於通過發送自動跟進和感謝消息、更新獎勵餘額、發送銷售提醒和降價通知以及提供優惠券代碼來改進客戶忠誠度計劃。

衛生保健

對話式人工智能實際上徹底改變了醫療保健行業——尤其是由於物聯網（IoT）醫療設備允許遠程患者監測、診斷和自動提供者警報。

用戶還可以預先填寫醫療表格、描述他們的症狀、安排預約、更新保險和請求補充藥物。 醫療賬單支付和支付提醒也可以自動處理。

一些心理健康專業人員還使用對話式人工智能為那些經歷心理健康危機的人提供緊急、實時的幫助。 雖然不能替代傳統療法，但對話式 AI 機器人可以提供 24/7 全天候支持，並將處於危機中的人引導至附近的資源——甚至向醫療專業人員發出緊急情況警報。

人力資源

對話式人工智能提供出色的公司內部支持和工作流程管理——尤其是在人力資源方面。

員工可以自動請求或安排休假，從可用班次中進行選擇，跟踪薪水，並獲取有關日程安排突然變化的更新。

對話式 AI 工具可以作為公司知識庫和文檔的存儲庫，讓團隊成員能夠即時獲得關鍵政策問題的答案。 這些工具還可以在公司範圍內發出警告或更新，在工作場所發生緊急情況時尤其有用。

這些工具還可以簡化入職和招聘流程，提供對員工培訓材料的訪問以及通過簡歷篩選以找到合格的申請人。

對話式人工智能的挑戰

儘管對話式 AI 可以做所有令人難以置信的事情，但該技術確實面臨著一些挑戰。

首先，存在簡單的人類懷疑論——它以多種形式出現在人工智能方面。

許多人可能因為缺乏隱私和安全標準而不願使用對話式人工智能，他們可能擔心應用程序或助手會誤解他們並採取他們不贊成的行動。 一些人害怕“機器人搶走我們的工作”，而另一些人則相信他們有朝一日會變得有知覺並統治世界。

即使使用機器學習和先進的 NLP 技術，對話式 AI 也不可避免地會遇到不熟悉的口音、背景噪音、方言、語言、當地俚語或更新的詞，甚至是它無法理解的客戶響應。 （當這種情況發生時，你可能會得到這樣的回應，“對不起，我不知道”或“我無法理解你”。）

雖然有些用戶會改寫他們的問題或在其他地方尋求幫助，但其他用戶會沮喪地一遍又一遍地重複相同的查詢 - 沒有得到他們需要的幫助。 雖然一些對話式人工智能平台開始能夠識別語氣的細微變化或識別不滿意的單詞/短語，但這項技術仍處於起步階段。 同時提供與現場代理交談的機會可以提供解決方案。

對話式 AI 常見問題解答

下面，我們回答了最熱門的對話式 AI 常見問題解答。