什麼是對話式人工智能？ 它如何增強客戶參與度

前幾天有人告訴我，我們生活在一個陌生的時代——我們讓手錶打電話，讓手機告訴我們時間。 在某種程度上，他們是對的。

現在是 21 世紀，你可以做更多令人興奮的事情，比如與電腦交談、訂披薩，或者通過與智能虛擬助手交談來關上百葉窗。 不可避免地，未來就在這裡。

事實上，聊天機器人的發展很久以前就開始了。 更具體地說，1966 年，麻省理工學院教授 Joseph Weizenbaum 創建了第一個對話界面 Eliza。 這個計算機程序通過用預先寫好的回答來回答用戶的問題來模擬人類精神病醫生。

Eliza 是一個簡單的基於規則的對話界面，但它的創建為現代對話式 AI 技術奠定了基礎。 如果您對它的發展方式以及如何在您的業務中使用它感到好奇，請繼續閱讀。

由對話式 AI 提供支持的系統，例如 AI 聊天機器人、語言模型（例如 ChatGPT）或語音助手（例如 Siri、Alexa），可以通過文本、語音、圖像和視頻進行交流。 他們結合了自然語言處理和機器學習等高級算法，幫助他們與用戶進行流暢的多句對話。

通過更進一步，將對話式 AI 與計算機視覺和自然語言生成 (NLG) 等其他技術相結合，對話式 AI 系統可以完成更高級的任務，例如識別圖像或反映人類行為。

對話式人工智能工具旨在解決用戶問題並提供類似人類的體驗。 它們用於電子商務、客戶服務和醫療保健等各個領域。

對話式人工智能的要素

對話式 AI 工具使用人工智能算法，使計算機能夠以類似人類的方式進行交流。 讓我們探索它們以了解它們在此過程中的作用。

資料來源：聊天機器人

1. 自然語言處理

自然語言處理 (NLP) 是對話式 AI 的一個廣闊領域，它使用語言學和數據科學等方法使計算機能夠理解人類語言並做出相應的反應。

簡而言之，使用 NLP 的系統可以分析大量非結構化數據，包括書面或口頭單詞、短語和句子，並將它們結構化以解釋和理解它們的含義。

得益於 NLP，虛擬助手可以理解複雜的用戶話語，並以讓接收者感覺自然的方式創造性地做出回應。

2.機器學習

機器學習 (ML) 是人工智能的一部分，它使語言模型能夠識別人類語言中的模式。 他們以後可以使用這些知識自主回答用戶問題。

通過分析大量數據，ML 算法可以學習如何解決特定問題、做出預測和做出決策，而無需明確編程。 這意味著基於 ML 的對話界面可以提高與用戶每次對話的準確性。

3. 自然語言理解

自然語言理解 (NLU) 是 NLP 的一個子集，可幫助會話代理理解文本或語音的預期含義。

基於 NLU 的系統使用結構化數據來分析用戶輸入的語法和上下文。 多虧了這一點，計算機才能理解單詞和短語之間的關係。 此外，NLU 允許計算機區分人類語音中的同音異義詞或理解語言的細微差別。

4. 自然語言生成

自然語言生成 (NLG) 是一種 NLP 組件，它使機器能夠以人類語言進行書寫。 它允許計算機在需要時將文本轉換為語音輸出。 NLG 允許對話界面分析複雜的文本輸入並提供簡明摘要。

5.自動語音識別

列表中的最後一個元素是自動語音識別 (ASR)。 它是一種使計算機能夠理解和轉錄口頭語言的技術。 ASR 用於語音助手、聽寫軟件和其他需要識別語音能力的類似程序。

對話式 AI 是如何工作的？

您已經對讓計算機與用戶進行類人對話的技術有了簡要的了解。 現在，您可以了解他們如何在整個對話過程中為 AI 助手賦能。

資料來源：聊天機器人

1. 該過程從輸入生成開始。 在此步驟中，用戶啟動交互。 根據他們的技術，他們可以通過文本或語音界面輸入查詢（關鍵字、短語、問題）。
2. 接下來，系統進行輸入分析。 用戶提出問題後，機器人會使用 NLP 和 NLU 來整理問題並定義其預期含義。
3. 分析完成——是時候生成輸出了。 得益於 NLG，AI 代理可以製定適當的響應，將其翻譯成人類語言，並通過文本或語音將其發送給用戶。
4. 最後一步是 強化學習。 機器學習允許系統在與每個用戶交互時學習新事物和模式。 然後計算機可以使用這些知識來提高其準確性和響應時間。

為什麼企業需要對話式人工智能？

人們購物和搜索信息的方式已將交流方式轉變為在線消息傳遞。 為了取得成功，品牌需要提供全天候和多渠道的客戶支持。 這可能具有挑戰性且成本高昂，但對話式 AI 解決方案可以提供幫助。

降低客戶服務成本

提供 24/7 全天候人工支持可以幫助您滿足不斷提高的客戶期望並獲得更高的客戶滿意度。 但是，全天候填補所有必需的客戶服務職位可能代價高昂。

維護客戶服務團隊也是企業的持續開支。 客戶服務團隊的人員流動率為 45%，是其他部門的兩倍。

根據美國勞工統計局的數據，在大多數情況下，支持代理人的平均任期僅為 2.6 年或更短。 許多代理人發現他們的工作很費力或壓力很大，因此將其留給重複性要求較低的工作。 提供人工客戶支持的公司必須在招聘流程和員工培訓方面投入更多資金。

奇怪的是，數據顯示客戶在解決問題時不一定需要與人聯繫。 只要品牌讓他們高效地提交請求并快速解決問題，他們就會很滿意。 這就是對話式人工智能可以發揮作用的地方。

AI 驅動的聊天機器人軟件可以 24/7 全天候即時回答常見的用戶問題。 智能代理可以充當第一個客戶接觸點，並回答有關付款、產品或訂單的信息搜索問題。

更重要的是，如果人工智能無法解決客戶問題，它可以將此人轉給可用的人工代理，以便他們提供更多信息。 因此，您的代理可以專注於更具挑戰性的案例，不會對重複性任務感到厭倦。

將對話式 AI 整合到您的客戶服務策略中可以讓您削減成本，同時提供客戶期望的服務並讓您的團隊滿意。

提高客戶參與度

超過 50% 的消費者希望品牌提供個性化的客戶體驗。 會話式人工智能可以進行類人交互，讓客戶感到被理解。

讓我們以網站聊天機器人為例。 他們可以發送吸引用戶注意力的主動聊天邀請。 一旦機器人與訪問者建立聯繫，它就可以在他們的購物過程中為他們提供支持——提供有關產品的信息，並向他們介紹支付流程和交付規則。

此外，除了通過提供必要的購物信息來培養網站訪問者之外，聊天機器人還可以個性化客戶體驗。 它可以使用用戶名、位置、購物偏好或以前的購買記錄等歷史和實時數據來提供個性化推薦，並使消息聽起來自然。

由於 AI 界面可以理解用戶問題的上下文並捕捉人類語言的細微差別，因此他們的回答更有可能機智而切中要害，從而使用戶更加投入到流程中。

此外，對話式 AI 可以成為有關客戶的知識寶庫。 通過分析您過去的客戶互動，您可以發現他們問題的趨勢，例如了解他們的說話方式和使用的術語。 這可以幫助您更好地了解他們的需求並優化您的網站溝通以獲得更好的客戶體驗。

提高可訪問性

越來越多的公司正在應用對話式 AI 來提高其產品和網站的可訪問性。

不確定可訪問性是什麼意思？

簡而言之，該術語是指為有視覺、聽覺、運動或認知障礙的用戶設計的產品、設備、服務或環境。 然而，從廣義上講，無障礙是指為每個用戶提供平等的機會。

這意味著要考慮用戶的能力和其他情況，例如他們的周圍環境、他們使用的設備或網絡連接的穩定性。 不用說，對話式 AI 可以提高產品或服務的可訪問性，但對於每個用戶來說，情況可能有所不同。

例如，你可以將一個對話助手與你的智能家居設備連接起來，並用它們來開關燈、查看天氣、訂餐或凍結你的信用卡。 最好的東西？ 您唯一需要做的就是說幾個語音命令。

但這還不是全部。 Conversation AI 還提供文本到語音的聽寫和語言翻譯。 它可以幫助用戶瀏覽網站或應用程序，即使他們不會鍵入或不知道您提供服務的語言。 會話式 AI 已成為各種用戶的極大便利。

擴展您的服務

在保持高水平的同時擴展您的客戶服務需要周密的計劃和努力。 如您所知，對話式 AI 可以幫助您與更廣泛的受眾建立聯繫，同時降低成本。 它可以跨各種平台集成，使您能夠跨多個通信渠道為客戶提供支持。

其次，AI 機器人也可以幫助您減少平均等待時間。 網站聊天機器人可以充當客戶服務的前線，幫助確保每位客戶都能立即獲得幫助。

此外，無論有多少客戶同時需要幫助，對話界面都可以提供不間斷的服務。 當您遇到查詢高峰時或在您的團隊被問題淹沒的購物季期間，此功能非常有用。

流行的對話式 AI 用例

會話式 AI 具有廣泛的應用範圍，可以處理客戶查詢、提供個性化幫助並提高團隊效率。 讓我們來看看其中的一些。

衛生保健

AI 助手可以增強患者參與度並改善醫療保健服務。 分析師預測，到 2026 年，醫療保健聊天機器人市場的價值將超過 5.43 億美元。

症狀檢查和診斷

患者經常對他們的健康有緊迫的疑問。 儘管這些問題可能需要快速回答，但它們只是有時需要人工關注。 在這種情況下，他們可以由智能代理來回答。

對話式人工智能解決方案可以提供早期症狀評估和分類。 他們的優勢在於患者不必離開家，也不必為初步診斷等待數小時甚至數天。 當患者很難獲得醫療保健系統、住在農村地區或不能獨立離開家時，這尤其有用。

人工智能機器人不僅可以對患者進行預診斷。 它可以為他們提供他們應該訪問或致電的設施的地址，以防他們的病情需要立即醫療幫助。 通過諮詢 AI 代理，患者可以更好地了解自己的健康問題並採取更快的行動。

作為一個額外的好處，使用對話式人工智能進行初步診斷的診所可以減少非緊急呼叫和現場訪問的數量。 這樣，他們可以投入更多時間來幫助需要立即幫助的患者。

預約安排

您還記得上次您不得不打電話給您的醫療保健提供者但沒人接聽是什麼時候嗎？ 對於許多患者來說，管理醫療預約可能是一項令人沮喪的任務。 然而，對話式人工智能已經成為解決日程安排等問題的良方。

對話式 AI 系統可以讓患者無縫預訂、重新安排或取消他們的就診，而無需與人聯繫。 此外，它還可以指導患者應該攜帶哪些文件、應該如何準備自己，或者他們的醫療程序應該是什麼樣子。

心理健康支持

在美國，只有 50% 的精神問題患者得到專業幫助。 對話式 AI 可以彌合醫療保健專業人員和患者之間的鴻溝，並為人類治療師提供補充。

患者通過手機訪問的人工智能聊天機器人可以為他們創造一個安全的空間來交流和表達他們的感受。 以基於認知行為療法的機器人 Woebot 為例。 它讓患者參與治療性對話。 臨床醫生使用 Woebot 來支持他們的病人，監測他們的心理健康，並檢測破壞性行為。

來源： woebot

最好記住對話式 AI 無法取代實際治療。 但是，它確實可以幫助專業人士提高工作效率。

金融服務

45% 的消費者僅通過在線渠道與其金融服務提供商互動。 這意味著幾乎一半的銀行用戶在管理財務時不需要與人聯繫。 他們可以改為與 AI 代理連接。

帳戶支持

對話式 AI 工具為客戶提供了一種便捷的方式來快速、獨立地處理他們的問題。 這些工具可以讓每個用戶了解他們的預算和支出。 他們甚至可以安排付款並更新客戶的信用評分。

此外，客戶可以使用對話式 AI 工具通過簡單的命令快速鎖定他們的信用卡，這在客戶找不到他們的卡或認為它已被盜時特別有用。 AI 助手全天候 24 小時為客戶提供安全感。

預防詐騙

許多成為支付欺詐或在線盜竊受害者的銀行客戶關閉了他們的銀行賬戶。 對話式人工智能可以幫助銀行和金融機構保護客戶的財務。

AI 助手可以監控客戶的銀行活動並了解他們的財務運營趨勢。 因此，它可以檢測客戶賬戶上的可疑交易並通知他們，防止盜竊。

電子商務

對話式人工智能可以處理客戶支持請求。 但商家也可以用它來協助顧客進行購物活動，以提高轉化率。

憑藉其通過機器學習提供個性化客戶體驗的能力，對話代理可以了解客戶偏好。 然後，它可以使用獲得的見解來幫助客戶找到他們正在尋找的產品並發現他們可能錯過的選項。

在其客戶服務中使用對話式人工智能的品牌示例是絲芙蘭。 該品牌一直在使用聊天機器人向客戶介紹其化妝品，提供教程、護膚建議和在線購買。

資料來源：絲芙蘭

此外，通過在其助手中實施增強現實 (AR) 技術，絲芙蘭可以讓顧客虛擬試妝，看看它是否適合自己。 通過這種方式，該品牌將其在線客戶體驗提升到了一個新的水平。

數據採集

在與客戶聊天時，AI 助手可以收集大量有關客戶需求和偏好的信息。

通過分析您的對話檔案，您可以檢測客戶行為及其意圖的趨勢。 擁有關於客戶的複雜和最新的見解可以優化您的商店體驗並創造更好的溝通。

物聯網

物聯網 (IoT) 涉及可以通信的具有互聯網訪問權限的設備網絡。 此類設備包括智能揚聲器（如 Google Home）、自動駕駛汽車或可監控用戶表現並保存數據的可穿戴健身追踪器。

現在讓我們關注智能揚聲器，因為它們可以充當對話式 AI 的界面。 有些帶有內置助手，如 Siri、Alexa 或 Cortana，而另一些則可以讓您將它們與移動設備中可用的助手連接起來。

當連接到對話式 AI 時，語音命令可以激活智能揚聲器並幫助您完成各種任務。 他們可以在您找不到手機時撥打電話，在 Spotify 上播放您最喜愛的音樂，並向您發送有關孩子在幼兒園表現的提醒。

對話式人工智能的挑戰

與任何其他 AI 技術一樣，對話式 AI 並非沒有挑戰。 以下是需要注意的常見問題。

語言

語言的發展比你想像的要快。 全球化和文化融合影響著人們說話的方式，例如單詞和語法的選擇，更不用說方言或行話了。 別忘了，說一種語言的人也會因年齡、社會背景或地區的不同而有所不同。

因此，儘管對話式人工智能在理解人類語言方面取得了驚人的進步，但智能助手仍然需要大量人類幫助來識別語言的細微差別、口音和結構變化。

語言輸入中的人為因素是另一個挑戰，尤其是對於語音助手而言。 當你說話時，你不僅要說詞，還要傳達悲傷、恐懼或厭惡等情緒。

為了充分理解用戶意圖並做出相應反應，會話代理必須在上下文中正確定義消息並考慮情緒。

隱私和安全

會話式 AI 需要收集用戶數據以響應用戶查詢。 然而，處理大量數據會帶來安全風險。

在創建和維護對話式 AI 應用程序時，品牌必須專注於實施安全功能和監控系統。 這樣，他們可以保護用戶的隱私，並採取措施建立用戶信任。

人工智能偏見

語言模型與用於訓練它們的數據一樣好。 使用有偏見的數據來訓練您的對話代理將顯著影響其輸出。

正因為如此，AI 代理創建者需要確保訓練過程中使用的數據是公正和包容的。 這可能需要大量時間和手動工作，因此可能很耗時，尤其是在開發大型語言模型時。

用戶採用

ChatGPT 等對話界面的出現引起了人們對對話式 AI 的極大興趣。 然而，儘管用戶熱衷於使用智能代理和語言模型，但有些人仍然對使用它們來解決更嚴重的問題感到非常擔心。

為了提高對話式 AI 的採用率，公司需要提高其準確性和可靠性，因為它有助於提高用戶信任度。 更重要的是，企業需要讓他們的受眾了解對話式 AI 提供的好處和功能。

簡而言之

對話式人工智能正在復興。 它正在改變行業、工作和生活。

儘管對話式 AI 可以為企業省去很多精力，但在此過程中也帶來了一些挑戰。 因此，對話式 AI 不應被視為一種放之四海而皆準的解決方案，而應視為一種便利，在與其他解決方案連接並與人類專業知識相結合時效果最佳。 只有這樣，它才能提供最好的結果。

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