什麼是對話式人工智慧及它如何工作和使用案例

什麼是對話式人工智慧及它如何工作和使用案例

對話式人工智慧市場預計到2025年將達到13億美元,年複合增長率為24%。然而,在2010年代末,第一代聊天機器人也有許多失敗的案例。因此,許多企業減少了他們的對話式人工智慧投資。在2020年代,對話式人工智慧能力有了很大的提高。與第一代對話技術相比,新一代的聊天機器人更加成功。因此,它們可以有效改善內部員工和外部客戶的體驗。

因此,本文的主要目的是為執行長和高管提供最新的對話式人工智慧技術的深入研究,以便他們能夠做出明智的投資決策。

對話式人工智慧谷歌趨勢

什麼是對話式人工智慧?

對話式人工智慧是實現計算機和人類之間的自動資訊傳遞和對話的技術。它使公司能夠推出聊天機器人和虛擬助手。

對話式人工智慧程式可以通過識別使用者意圖和理解語音或文字中的目的,並模仿人類的語音,像人類一樣進行交流(見圖1)。

對話式人工智慧的最終目標是變得無法區分是計算機還是人。設計聽起來很自然的流程是對話式人工智慧的一個重要制約因素。

對話式人工智慧如何交流

圖1:對話式人工智慧如何交流(Source: Kore.ai

對話式人工智慧的優勢是什麼?

  1. 它為客戶提供了一條直接的溝通渠道,通過它可以自然地交流。客戶可以使用文字或語音來提出問題,並獲得24/7的答案。
  2. 對話式人工智慧允許數字工作者通過自然語言與員工互動。員工使用文字或語音向這些數字工作者請求任務。數字工人依靠RPA和AI模型等技術來承擔這些任務。因此,數字工人釋放了員工的時間,讓他們專注於創造性的任務,如確定企業戰略,開發新產品,或銷售。

為什麼對話式人工智慧很重要?

聊天機器人提供了一個更快的、24/7的客戶和員工體驗。隨著競爭的加劇和客戶要求的提高,企業需要依靠對話式人工智慧來保持客戶的高滿意度,同時保持低支援成本。歡迎在聊天機器人一文中閱讀更多內容。

對話式人工智慧是聊天機器人背後的智慧,對話式人工智慧的改進將使機器人能夠解決更復雜的客戶或員工問題。

對話式人工智慧平臺是如何工作的?

最簡單的對話平臺的例子是向特定的輸入傳送某些輸出的結構。然而,由於機器學習,對話平臺可以處理更廣泛的查詢。此外,對話式人工智慧系統在確定使用者的意圖和迴應時,可以考慮到上下文(即對話的其餘部分)。

自然語言處理: NLP是人工智慧的一個分支,允許你分解、理解、處理和確定所需的行動。NLP是執行對話控制和任務預測等任務的引擎。

  • 對話控制: 根據語音的一般流程,對話人工智慧的感知被塑造出來,對話控制模組被用來控制務實的適應性,以使對話自然。
  • 任務預測: 語音流對使用者的意圖(購買東西)進行估計,並記錄他/她的行動。

自然語言理解(NLU): NLU是NLP的一個子類別,分析文字和語音格式的句子結構。NLU使計算機能夠用人類常見的錯誤,如發音錯誤或換位的字母來解釋意圖中的含義。NLU引擎被輸入大資料,它們需要驗證。像谷歌這樣的技術巨頭通過使用他們的資料來改進這些引擎。

自然語言生成(NLG): NLP的另一個子類別,這項技術能夠生成對使用者的迴應。為了使語音具有說服力和流暢性,必須向使用者產生自然的答案。

檢視不同的自然語言平臺供應商比較文章,進一步深入瞭解。

對話式人工智慧的用例和應用有哪些?

最常見的用例包括:

  • 客戶服務
  • IT服務檯
  • 銷售支援
  • 市場營銷
  • 電子商務
  • 數字工作者

欲瞭解更多資訊,請隨時閱讀關於對話式人工智慧/聊天機器人在商業中的使用案例的研究:

什麼是對話式人工智慧的替代品?

使用FAQ聊天機器人和在網頁上以文字行的形式提供FAQ並沒有太大的區別。當涉及到提供有限的資訊時,不需要對話式人工智慧。以文字形式瀏覽常見問題可能更容易。

會話式人工智慧和聊天機器人之間的區別是什麼?

雖然對話式人工智慧和聊天機器人可以互換使用,但認識到兩者的區別是很重要的。

對話式人工智慧是實現聊天機器人和虛擬助理的核心技術。它利用人工智慧和機器學習演算法,使其工具能夠理解人類的語音併產生有意義的反應。

另一方面,聊天機器人是可以理解使用者的詢問併產生迴應的工具,但並不總是通過對話式人工智慧。許多聊天機器人是基於規則的,在決定下一步提供哪個答案時並不利用人工智慧。

瞭解更多關於聊天機器人和對話式人工智慧之間的差異

在選擇對話式人工智慧解決方案時,有哪些需要注意的地方?

對話式人工智慧必須考慮到許多因素,以便讓人理解他們想要講述的內容。在這一點上,人工智慧應該走得更遠一點,表現得更直觀。此外,該平臺必須是安全的,以保護個人資料。

1. 效能

使用者的意圖必須被理解,無論這句話有多複雜。此外,他的語言支援必須有一個廣泛的範圍。一家跨國公司將以多種語言開展業務,因此它希望其對話式人工智慧軟體也能做到這一點。但在這個具體的例子中,理解東南亞的口語是一個挑戰,因為

  • 東南亞有超過1000種口頭語言
  • 在中國,有超過20種方言

2. 安全和隱私

平臺必須提供客戶個人資訊的安全和個人資料的安全。

讓我們假設一家銀行有一個對話式ai平臺。資料洩露將暴露客戶的資訊,這些資訊已被轉發到對話式人工智慧解決方案上,可能會造成不可逆轉的財務損失、訴訟,並在這個過程中損害銀行的聲譽。

3. 整合

對話式人工智慧平臺必須很好地整合到現有的應用程式或系統中,以便快速解決問題。這擴大瞭解決方案能夠開展的活動範圍。例如,特斯拉汽車讓司機通過語音命令開啟手套箱(並使用汽車的許多其他功能),這得益於其對話式人工智慧的整合。

值得注意的是,企業應該測試所用的框架和技術,以確保一切順利。

4. 使用者介面

為使用者提供一個無縫的平臺,將使他們能夠更頻繁地與對話平臺交流。

對話式人工智慧公司有哪些?

對話式人工智慧行業在2021年超過了60億美元,據估計,在接下來的幾年裡,它將以每年約25%的速度擴張。因此,這個行業的新企業正在出現。但這裡有一些最好的對話式人工智慧供應商:

  • Haptik
  • Amazon Lex
  • Chatfuel
  • Dialogflow
  • IBM Watson Assistant
  • Interactions
  • Kore.ai
  • Oracle Digital Assistant
  • SAP Conversational AI
  • SentiOne
  • TARS
  • Verloop

歡迎檢視另一篇資料驅動的文章,瞭解更多的聊天機器人公司

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