什么是对话式人工智能？ 它如何增强客户参与度
已发表: 2023-03-23前几天有人告诉我，我们生活在一个陌生的时代——我们让手表打电话，让手机告诉我们时间。 在某种程度上，他们是对的。
现在是 21 世纪，你可以做更多令人兴奋的事情，比如与电脑交谈、订披萨，或者通过与智能虚拟助手交谈来关上百叶窗。 不可避免地，未来就在这里。
事实上，聊天机器人的发展很久以前就开始了。 更具体地说，1966 年，麻省理工学院教授 Joseph Weizenbaum 创建了第一个对话界面 Eliza。 这个计算机程序通过用预先写好的回答来回答用户的问题来模拟人类精神病医生。
Eliza 是一个简单的基于规则的对话界面，但它的创建为现代对话式 AI 技术奠定了基础。 如果您对它的发展方式以及如何在您的业务中使用它感到好奇，请继续阅读。
由对话式 AI 提供支持的系统，例如 AI 聊天机器人、语言模型（例如 ChatGPT）或语音助手（例如 Siri、Alexa），可以通过文本、语音、图像和视频进行交流。 他们结合了自然语言处理和机器学习等高级算法，帮助他们与用户进行流畅的多句对话。
通过更进一步，将对话式 AI 与计算机视觉和自然语言生成 (NLG) 等其他技术相结合，对话式 AI 系统可以完成更高级的任务，例如识别图像或反映人类行为。
对话式人工智能工具旨在解决用户问题并提供类似人类的体验。 它们用于电子商务、客户服务和医疗保健等各个领域。
对话式人工智能的要素
对话式 AI 工具使用人工智能算法，使计算机能够以类似人类的方式进行交流。 让我们探索它们以了解它们在此过程中的作用。
资料来源：聊天机器人
1. 自然语言处理
自然语言处理 (NLP) 是对话式 AI 的一个广阔领域，它使用语言学和数据科学等方法使计算机能够理解人类语言并做出相应的反应。
简而言之，使用 NLP 的系统可以分析大量非结构化数据，包括书面或口头单词、短语和句子，并将它们结构化以解释和理解它们的含义。
得益于 NLP，虚拟助手可以理解复杂的用户话语，并以让接收者感觉自然的方式创造性地做出回应。
2.机器学习
机器学习 (ML) 是人工智能的一部分，它使语言模型能够识别人类语言中的模式。 他们以后可以使用这些知识自主回答用户问题。
通过分析大量数据，ML 算法可以学习如何解决特定问题、做出预测和做出决策，而无需明确编程。 这意味着基于 ML 的对话界面可以提高与用户每次对话的准确性。
3. 自然语言理解
自然语言理解 (NLU) 是 NLP 的一个子集，可帮助会话代理理解文本或语音的预期含义。
基于 NLU 的系统使用结构化数据来分析用户输入的语法和上下文。 多亏了这一点，计算机才能理解单词和短语之间的关系。 此外，NLU 允许计算机区分人类语音中的同音异义词或理解语言的细微差别。
4. 自然语言生成
自然语言生成 (NLG) 是一种 NLP 组件，它使机器能够以人类语言进行书写。 它允许计算机在需要时将文本转换为语音输出。 NLG 允许对话界面分析复杂的文本输入并提供简明摘要。
5.自动语音识别
列表中的最后一个元素是自动语音识别 (ASR)。 它是一种使计算机能够理解和转录口头语言的技术。 ASR 用于语音助手、听写软件和其他需要识别语音能力的类似程序。
对话式 AI 是如何工作的？
您已经对让计算机与用户进行类人对话的技术有了简要的了解。 现在，您可以了解他们如何在整个对话过程中为 AI 助手赋能。
资料来源：聊天机器人
- 该过程从输入生成开始。 在此步骤中，用户启动交互。 根据他们的技术，他们可以通过文本或语音界面输入查询（关键字、短语、问题）。
- 接下来，系统进行输入分析。 用户提出问题后，机器人会使用 NLP 和 NLU 来整理问题并定义其预期含义。
- 分析完成——是时候生成输出了。 得益于 NLG，AI 代理可以制定适当的响应，将其翻译成人类语言，并通过文本或语音将其发送给用户。
- 最后一步是 强化学习。 机器学习允许系统在与每个用户交互时学习新事物和模式。 然后计算机可以使用这些知识来提高其准确性和响应时间。
为什么企业需要对话式人工智能？
人们购物和搜索信息的方式已将交流方式转变为在线消息传递。 为了取得成功，品牌需要提供全天候和多渠道的客户支持。 这可能具有挑战性且成本高昂，但对话式 AI 解决方案可以提供帮助。
降低客户服务成本
提供 24/7 全天候人工支持可以帮助您满足不断提高的客户期望并获得更高的客户满意度。 但是，全天候填补所有必需的客户服务职位可能代价高昂。
维护客户服务团队也是企业的持续开支。 客户服务团队的人员流动率为 45%，是其他部门的两倍。
根据美国劳工统计局的数据，在大多数情况下，支持代理人的平均任期仅为 2.6 年或更短。 许多代理人发现他们的工作很费力或压力很大，因此将其留给重复性要求较低的工作。 提供人工客户支持的公司必须在招聘流程和员工培训方面投入更多资金。
奇怪的是，数据显示客户在解决问题时不一定需要与人联系。 只要品牌让他们高效地提交请求并快速解决问题，他们就会很满意。 这就是对话式人工智能可以发挥作用的地方。
AI 驱动的聊天机器人软件可以 24/7 全天候即时回答常见的用户问题。 智能代理可以充当第一个客户接触点，并回答有关付款、产品或订单的信息搜索问题。
更重要的是，如果人工智能无法解决客户问题，它可以将此人转给可用的人工代理，以便他们提供更多信息。 因此，您的代理可以专注于更具挑战性的案例，不会对重复性任务感到厌倦。
将对话式 AI 整合到您的客户服务策略中可以让您削减成本，同时提供客户期望的服务并让您的团队满意。
提高客户参与度
超过 50% 的消费者希望品牌提供个性化的客户体验。 会话式人工智能可以进行类人交互，让客户感到被理解。
让我们以网站聊天机器人为例。 他们可以发送吸引用户注意力的主动聊天邀请。 一旦机器人与访问者建立联系，它就可以在他们的购物过程中为他们提供支持——提供有关产品的信息，并向他们介绍支付流程和交付规则。
此外，除了通过提供必要的购物信息来培养网站访问者之外，聊天机器人还可以个性化客户体验。 它可以使用用户名、位置、购物偏好或以前的购买记录等历史和实时数据来提供个性化推荐，并使消息听起来自然。
由于 AI 界面可以理解用户问题的上下文并捕捉人类语言的细微差别，因此他们的回答更有可能机智而切中要害，从而使用户更加投入到流程中。
此外，对话式 AI 可以成为有关客户的知识宝库。 通过分析您过去的客户互动，您可以发现他们问题的趋势，例如了解他们的说话方式和使用的术语。 这可以帮助您更好地了解他们的需求并优化您的网站沟通以获得更好的客户体验。
提高可访问性
越来越多的公司正在应用对话式 AI 来提高其产品和网站的可访问性。
不确定可访问性是什么意思？
简而言之，该术语是指为有视觉、听觉、运动或认知障碍的用户设计的产品、设备、服务或环境。 然而，从广义上讲，无障碍是指为每个用户提供平等的机会。
这意味着要考虑用户的能力和其他情况，例如他们的周围环境、他们使用的设备或网络连接的稳定性。 不用说，对话式 AI 可以提高产品或服务的可访问性，但对于每个用户来说，情况可能有所不同。
例如，你可以将一个对话助手与你的智能家居设备连接起来，并用它们来开关灯、查看天气、订餐或冻结你的信用卡。 最好的东西？ 您唯一需要做的就是说几个语音命令。
但这还不是全部。 Conversation AI 还提供文本到语音的听写和语言翻译。 它可以帮助用户浏览网站或应用程序，即使他们不会键入或不知道您提供服务的语言。 会话式 AI 已成为各种用户的极大便利。
扩展您的服务
在保持高水平的同时扩展您的客户服务需要周密的计划和努力。 如您所知，对话式 AI 可以帮助您与更广泛的受众建立联系，同时降低成本。 它可以跨各种平台集成，使您能够跨多个通信渠道为客户提供支持。
其次，AI 机器人也可以帮助您减少平均等待时间。 网站聊天机器人可以充当客户服务的前线，帮助确保每位客户都能立即获得帮助。
此外，无论有多少客户同时需要帮助，对话界面都可以提供不间断的服务。 当您遇到查询高峰时或在您的团队被问题淹没的购物季期间，此功能非常有用。
流行的对话式 AI 用例
会话式 AI 具有广泛的应用范围，可以处理客户查询、提供个性化帮助并提高团队效率。 让我们来看看其中的一些。
卫生保健
AI 助手可以增强患者参与度并改善医疗保健服务。 分析师预测，到 2026 年，医疗保健聊天机器人市场的价值将超过 5.43 亿美元。
症状检查和诊断
患者经常对他们的健康有紧迫的疑问。 尽管这些问题可能需要快速回答，但它们只是有时需要人工关注。 在这种情况下，他们可以由智能代理来回答。
对话式人工智能解决方案可以提供早期症状评估和分类。 他们的优势在于患者不必离开家，也不必为初步诊断等待数小时甚至数天。 当患者很难获得医疗保健系统、住在农村地区或不能独立离开家时，这尤其有用。
人工智能机器人不仅可以对患者进行预诊断。 它可以为他们提供他们应该访问或致电的设施的地址，以防他们的病情需要立即医疗帮助。 通过咨询 AI 代理，患者可以更好地了解自己的健康问题并采取更快的行动。
作为一个额外的好处，使用对话式人工智能进行初步诊断的诊所可以减少非紧急呼叫和现场访问的数量。 这样，他们可以投入更多时间来帮助需要立即帮助的患者。
预约安排
您还记得上次您不得不打电话给您的医疗保健提供者但没人接听是什么时候吗？ 对于许多患者来说，管理医疗预约可能是一项令人沮丧的任务。 然而，对话式人工智能已经成为解决日程安排等问题的良方。
对话式 AI 系统可以让患者无缝预订、重新安排或取消他们的就诊，而无需与人联系。 此外，它还可以指导患者应该携带哪些文件、应该如何准备自己，或者他们的医疗程序应该是什么样子。
心理健康支持
在美国，只有 50% 的精神问题患者得到专业帮助。 对话式 AI 可以弥合医疗保健专业人员和患者之间的鸿沟，并为人类治疗师提供补充。
患者通过手机访问的人工智能聊天机器人可以为他们创造一个安全的空间来交流和表达他们的感受。 以基于认知行为疗法的机器人 Woebot 为例。 它让患者参与治疗性对话。 临床医生使用 Woebot 来支持他们的病人，监测他们的心理健康，并检测破坏性行为。
来源： woebot
最好记住对话式 AI 无法取代实际治疗。 但是，它确实可以帮助专业人士提高工作效率。
金融服务
45% 的消费者仅通过在线渠道与其金融服务提供商互动。 这意味着几乎一半的银行用户在管理财务时不需要与人联系。 他们可以改为与 AI 代理连接。
帐户支持
对话式 AI 工具为客户提供了一种便捷的方式来快速、独立地处理他们的问题。 这些工具可以让每个用户了解他们的预算和支出。 他们甚至可以安排付款并更新客户的信用评分。
此外，客户可以使用对话式 AI 工具通过简单的命令快速锁定他们的信用卡，这在客户找不到他们的卡或认为它已被盗时特别有用。 AI 助手全天候 24 小时为客户提供安全感。
预防诈骗
许多成为支付欺诈或在线盗窃受害者的银行客户关闭了他们的银行账户。 对话式人工智能可以帮助银行和金融机构保护客户的财务。
AI 助手可以监控客户的银行活动并了解他们的财务运营趋势。 因此，它可以检测客户账户上的可疑交易并通知他们，防止盗窃。
电子商务
对话式人工智能可以处理客户支持请求。 但商家也可以用它来协助顾客进行购物活动，以提高转化率。
凭借其通过机器学习提供个性化客户体验的能力，对话代理可以了解客户偏好。 然后，它可以使用获得的见解来帮助客户找到他们正在寻找的产品并发现他们可能错过的选项。
在其客户服务中使用对话式人工智能的品牌示例是丝芙兰。 该品牌一直在使用聊天机器人向客户介绍其化妆品，提供教程、护肤建议和在线购买。
资料来源：丝芙兰
此外，通过在其助手中实施增强现实 (AR) 技术，丝芙兰可以让顾客虚拟试妆，看看它是否适合自己。 通过这种方式，该品牌将其在线客户体验提升到了一个新的水平。
数据采集
在与客户聊天时，AI 助手可以收集大量有关客户需求和偏好的信息。
通过分析您的对话档案，您可以检测客户行为及其意图的趋势。 拥有关于客户的复杂和最新的见解可以优化您的商店体验并创造更好的沟通。
物联网
物联网 (IoT) 涉及可以通信的具有互联网访问权限的设备网络。 此类设备包括智能扬声器（如 Google Home）、自动驾驶汽车或可监控用户表现并保存数据的可穿戴健身追踪器。
现在让我们关注智能扬声器，因为它们可以充当对话式 AI 的界面。 有些带有内置助手，如 Siri、Alexa 或 Cortana，而另一些则可以让您将它们与移动设备中可用的助手连接起来。
当连接到对话式 AI 时，语音命令可以激活智能扬声器并帮助您完成各种任务。 他们可以在您找不到手机时拨打电话，在 Spotify 上播放您最喜爱的音乐，并向您发送有关孩子在幼儿园表现的提醒。
对话式人工智能的挑战
与任何其他 AI 技术一样，对话式 AI 并非没有挑战。 以下是需要注意的常见问题。
语言
语言的发展比你想象的要快。 全球化和文化融合影响着人们说话的方式，例如单词和语法的选择，更不用说方言或行话了。 别忘了，说一种语言的人也会因年龄、社会背景或地区的不同而有所不同。
因此，尽管对话式人工智能在理解人类语言方面取得了惊人的进步，但智能助手仍然需要大量人类帮助来识别语言的细微差别、口音和结构变化。
语言输入中的人为因素是另一个挑战，尤其是对于语音助手而言。 当你说话时，你不仅要说词，还要传达悲伤、恐惧或厌恶等情绪。
为了充分理解用户意图并做出相应反应，会话代理必须在上下文中正确定义消息并考虑情绪。
隐私和安全
会话式 AI 需要收集用户数据以响应用户查询。 然而，处理大量数据会带来安全风险。
在创建和维护对话式 AI 应用程序时，品牌必须专注于实施安全功能和监控系统。 这样，他们可以保护用户的隐私，并采取措施建立用户信任。
人工智能偏见
语言模型与用于训练它们的数据一样好。 使用有偏见的数据来训练您的对话代理将显着影响其输出。
正因为如此，AI 代理创建者需要确保训练过程中使用的数据是公正和包容的。 这可能需要大量时间和手动工作，因此可能很耗时，尤其是在开发大型语言模型时。
用户采用
ChatGPT 等对话界面的出现引起了人们对对话式 AI 的极大兴趣。 然而，尽管用户热衷于使用智能代理和语言模型，但有些人仍然对使用它们来解决更严重的问题感到非常担心。
为了提高对话式 AI 的采用率，公司需要提高其准确性和可靠性，因为它有助于提高用户信任度。 更重要的是，企业需要让他们的受众了解对话式 AI 提供的好处和功能。
简而言之
对话式人工智能正在复兴。 它正在改变行业、工作和生活。
尽管对话式 AI 可以为企业省去很多精力，但在此过程中也带来了一些挑战。 因此，对话式 AI 不应被视为一种放之四海而皆准的解决方案，而应视为一种便利，在与其他解决方案连接并与人类专业知识相结合时效果最佳。 只有这样，它才能提供最好的结果。
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