由于自然语言处理（NLP）和自然语言理解（NLU）的进步，客户和商业专业人士对聊天机器人和智能虚拟助理（IVA）等对话式人工智能工具的态度一直在迅速变化。
例如，埃森哲发现，近80%的首席执行官现在希望投资于对话式人工智能，以改变他们的客户关系战略。企业还可以使用对话式人工智能驱动的无代码自动化工具，称为数字工人，以简化各种企业活动（如招聘）。
这篇文章以数据驱动的方式解释了关于对话式人工智能的未来的期望。我们还将为商业专业人士提供建议，指导他们如何将这项技术融入你的工作流程。
1. 聊天机器人市场将继续扩大
2021年，对话式人工智能行业的价值估计为68亿美元。图1显示，该市场预计将以超过21%的年复合增长率增长，并在2026年达到超过180亿美元的价值。
图1：对话式人工智能市场规模。（Source: Market and Markets）
根据同一报告。北美地区是最大的对话式人工智能市场规模，大多数最大的聊天机器人公司都在那里。
报告还指出，对话式市场快速增长背后的主要两个原因为：
- 由于大流行病的限制，许多公司需要远程开展业务，所以Covid-19大流行病对数字技术的支出普遍产生了积极影响。
- 竞争对手的投资迫使其他公司适应对话式人工智能技术以保持竞争力。
- 客户期待快速和个性化的客户关怀，他们的期望迫使公司投资于能够提供这种服务的对话式人工智能。
2. 更多的聊天机器人将被部署在消息应用程序上
消息应用程序的聊天机器人将是未来对话式人工智能的重要组成部分。根据普华永道的数据，如果公司的品牌战略和客户服务有吸引力，易于沟通，客户愿意多付高达16%的费用（见图2）。
易沟通意味着消息应用可以接触到更多的受众。超过一半的信息应用用户（这使几十亿人）说如果公司通过信息应用直接接触他们，他们购买商品/服务的机会就会增加。
图2：客户愿意为有效的客户互动付出更多。（Source: PwC）
企业开始意识到这一电子商务趋势，并对自己进行定位以满足客户需求。为了促进与客户的联系，他们开始了对话式商务计划，打算将企业的客户互动策略定位在WhatsApp、Facebook Messenger、微信等信息平台上。
由于客户的需求，AIMultiple预计，更多的组织将在消息应用程序上部署聊天机器人。
图3：Whatsapp聊天机器人通知人们关于Covid-19的情况（Source: Haptik）
3. 数字工人将支持人类劳动力
数字工人，也被称为digeys，是智能自动化工具。数字工人的目的是通过执行通常由初级雇员完成的任务来增强你的劳动力。
像他们的人类同龄人一样，他们有：
- 有一定的职业身份、
- 在一个特定的业务部门工作、
- 一定程度的权力、
- 并能使用商业技术，如ERP、CRM和财务自动化系统。
员工可以通过Digeys的对话式人工智能功能与之交流。如图4所示，员工可以使用Slack等工作场所通信工具，使数字工作者自动完成许多任务，如：
- 组织日历。
- 起草电子邮件。
- 更新业务数据。
- 从数据库和云工具中提取和解释数据。
- 将数据录入云工具和数据库等等。
今天，数字工作者是只有少数商业专业人士知道的新技术。然而，由于digeys的自动化能力和他们由于对话式人工智能而具有的参与性，我们预计他们很快就会扩散开来。
特别是在大辞典期间，超过70%的CEO表示，寻找和保留合格的员工是他们最关心的问题。我们预计数字工人由于其自动化能力，将成为历史上高水平的辞职的打击策略。
图4：人们如何与数字工人沟通（Source: AIMultiple）
4. 意图识别将区分机器人的质量
根据普华永道的数据，约有30%的人愿意为个性化推荐支付更多费用。为了进行个性化推荐，机器人应该在高层次上把握住对话的意义。
因此，在对话式商务时代，一个简单的基于规则的、旨在回答常见问题的聊天机器人不会带来显著的竞争优势。企业需要能理解用户意图的聊天机器人。
AI驱动的聊天机器人可以：
- 高度理解对话。
- 向用户提问以了解他们的喜好和需求。
- 向用户提供产品信息。
- 评估公司的产品目录，向特定客户推荐最适合的产品。
例如，轮胎制造商CEAT的聊天机器人提出问题以了解客户需要什么类型的轮胎（见图5）。根据他们的回答，销售聊天机器人提供了一个合适的轮胎型号（例如为减少碳足迹而设计的轮胎）。多亏了聊天机器人，CEAT达到了超过20%的线索转化率。此外，他们还实现了75%的客户互动自动化。
图5：CEAT的聊天机器人通过提问来了解用户的意图（Source: Haptik）
5. 多模态设计将增加
2021年，仅在美国就有超过1.2亿的语音助手，而且这个数字还在继续上升。我们预测，随着数字的增加，语音搜索将在在线交易中变得更加普遍。
这样的模式将迫使电子商务公司设计多模态的对话式人工智能工具，可以对文本和语音做出反应。因此，AIMultipe预计，多模态聊天机器人的设计将会上升。
如果你对NLP驱动的技术的未来感兴趣，你也可以阅读关于NLP未来的5大期望的文章。
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