什么是聊天机器人以及它是如何制作的? 2022年

人类语言 模拟人类对话并执行简单的自动化任务。聊天机器人用于各种渠道,例如消息应用程序、移动应用程序、网站、热线和语音应用程序。

聊天机器人可以被开发来执行一些简单的命令,或者作为复杂的数字助理和交互式代理。聊天机器人可以是较大程序的一部分,也可以是独立的。

动化工具着迷。引起大注的最新趋势是聊天机器人。随着该领域的许多研究和发展,编程除了自动化之外还变得更加人性化。即时响应能力和持续连接性的结合使它们成为 Web 应用程序趋势中有吸引力的变化。

基本上,机器人只不过是执行自动化任务的

软件。换句话说,机器人是一种旨在通过互联网与人类用户进行通信的计算机程序。本文将重点介绍聊天平台和网站上的一类机器人,即聊天机器人。

聊天机器人最自然的定义是这样的。一个可以与人进行讨论/对话的开发程序。例如,任何用户都可以向机器人提出请求或声明,机器人将根据需要做出响应或执行活动。

聊天机器人以类似于即时消息传递的格式进行交互。通过在机器学习中人为地复制人类交互的模式,它允许计算机无需编程即可自行学习自然语言处理。

 

而机器人则是具有计算机理解人类语音或短文本能力的聊天机器人。聊天机器人只是一个本质上模拟人类对话的计算机程序。它允许人与机器之间通过消息或语音命令进行通信。

聊天机器人被编程为独立于人类操作员工作。它可以回答用自然语言为其制定的问题,并像真人一样做出反应。它根据预定义脚本和机器学习程序的组合提供答案。

当被问到这个问题时,聊天机器人会根据当时可用的知识数据库进行回答。如果对话引入了一个它无法理解的概念,它要么会转移对话,要么可能会将通信转移给人工操作员。无论哪种方式,他都会从这次互动以及未来的互动中学习。因此,聊天机器人的范围将逐渐扩大并获得相关性。

例如,如果你问亚马逊的 Alexa、苹果的 Siri 或微软的 Cortana,“天气怎么样?”,它会根据它可以访问的最新天气报告进行响应。聊天机器人的复杂性取决于其底层软件的复杂性及其可以访问的数据。

目前,许多电子商务公司正在寻找不同的方式来使用聊天机器人来改善客户体验。无论是购物、订票还是只是为了客户服务。下次当您听说聊天机器人时,尤其是在商务和旅行领域,请记住不要只关注这个花哨的术语。并询问它如何真正为您的行程增添价值。

 

聊天机器人就像一个普通的应用程序。有一个应用程序层

一个数据库和一个API来调用其他外部控件。用户可以轻松访问聊天机器人,这增加了应用程序的复杂性。

然而,有一个常见问题需要解决。它无法理解客户端程序。目前,机器人根据过去可用的信息进行训练。因此,大多数组织都有一个保存聊天日志的聊天机器人。开发人员使用这些报告来分析客户想要问的问题。通过结合机器学习工具和模型,开发人员可以了解客户的问题并给出最合适的答案。

训练聊天机器人的速度比人类训练要快得多,规模也更大。虽然普通的客户服务代理会获得一本他们必须完全熟悉的手册,但客户支持聊天机器人会收到大量的对话日志,并且从这些日志中,聊天机器人可以了解需要提出什么样的问题,它有什么样的答案。

适当响应。人工智能标记语言(AIML)是这些模式的标准结构化模型。模式匹配的一个简单例子是

 

然后机器给出以下输出:
人类: 谁发明了电子邮件?
Bot: 据谷歌称,雷·汤姆林森发明了电子邮件。
聊天机器人知道正确的答案,因为他的名字位于关联的模式中。同样,聊天机器人会对与关联模式相关的任何事物做出反应。但它无法通过相关模式。
对于任何类型的问题,必须可以在数据库中访问重要模式才能提供合理的答案。通过多种模式组合,它创建了一个层次结构。我们使用算法来减少分类器并生成更合理的结构。

由于聊天机器人仍然是一种相对较新的商业技术,因此对于有多

少种不同类型的聊天机器人以及行业应该如何称呼它们存在争议。一些常见的聊天机器人类型是:

作为最基本的对话机器人,它们充当分层决策树。这些机器人通过预定义的问题与用户进行交互,直到聊天机器人回答用户的问题。

这些聊天机器人有点复杂。他们尝试聆听用户输入的内容,并使用客户响应中的关键字进行响应。该机器人结合了可定制的关键字和人工智能来做出适当的响应。不幸的是,这些聊天机器人很难使用重复的关键字或冗余的问题。

这些聊天机器人结合了基于菜单的机器人和基于关键字的机器人的元素。用户可以选择直接回答他们的问题,也可以使用聊天机器人的菜单来选择关键字识别是否无效。

这些聊天机器人比其他聊天机器人更复杂,需要以数据驱动为重点。他们使用人工智能和机器学习来记住用户对话和交互,并利用这些记忆随着时间的推移不断成长和改进。这些机器人不依赖关键字,而是使用客户提出的问题以及他们提出的问题的方式来提供答案并改进自己。

这种类型的聊天机器人是这项技术的未来。支持语音的聊天机器人使用用户的口头对话作为输入,提示响应或创造性的行动。开发人员可以使用文本转语音和语音识别 API 创建这些聊天机器人。示例包括 Amazon Alexa 和 Apple Siri。

 

聊天机器人多年来一直用于即时通讯应用程序和互动在线游戏,最近又进和 B2B 销售和服务领域。组织可以通过以下方式使用聊天机器人:

在这些环境中,销售团队可以使用聊天机器人来回答简单

的产品问题或提供客户稍后可以查找的有用信息,包括运费和库存情况。

服务部门还可以使用聊天机器人来帮助服务代理响应重复出现的请求。例如,服务代表可能会给聊天机器人一个订单号,并询问订单何时发货。一般来说,当对话变得过于复杂时,聊天机器人会将电话或短信转接给人工服务代表。

聊天机器人还可以充当虚拟助手。苹果、亚马逊、谷歌和微软都有某种形式的虚拟助手。苹果的 Siri 和微软的 Cortana 等程序,或者亚马逊的 Echo with Alexa 或 Google Home 等产品都扮演着个人聊天机器人的角色。

除了聊天机器人为客户体验带来的好处外,组织还可以获得各种好处。例如,聊天机器人带来的更好的体验和更满意的客户增加了组织

其他优点包括:

聊天机器人可以同时与数千名买家聊天。这提高了企业生产力并消除了等待时间

与构建专用的跨平台应用程序或雇用额外员工相比,聊天机器人是一种更快、更便宜的一次性投资。此外,聊天机器人可以减少人为错误造成的代价高昂的问题。聊天机器人在几秒钟内做出响应的能力也降低了用户获取成本。

你的产品可能不会永远是市场上的“全新产品”,在这 特殊数据库 种情况下,你必须为你的产品在市场上创造价值。当你是一个新企业家时,第一个任务是解释为什么客户应该购买你的产品。请注意,市场上还有更多选择。在这种情况下,与客户交谈,尝试从他们那里找出竞争对手的产品没有满足客户需求的缺点,然后针对该缺点进行改进。或者向客户提供客户服务或换货或退款选项。

 

聊天机器人可以自动执行经常在特定时间执行的任务。这让员工有时间专注于更重要的任务,并避免客户等待回复。

过去,组织依赖于被动的客户参与,并等待买家首先联系他们。借助聊天机器人,组织可以主动参与,因为机器人可以发起对话并监控客户如何使用网站和登陆页面。然后,组织可以使用通过监控收集的信息向购物者提供特定的激励,帮助用户浏览网站并回答未来的问题。

聊天机器人从每次交互中收集反馈,以帮助企业改进其服务和产品或优化其网站。这些信息可以帮助组织深入了解如何更好地营销其产品和服务,以及客户在购买过程中面临的常见障碍。

 

大多数公司现在通过社交媒体吸引客户。聊天机器人可以使这

种交互更具互动性。买家很少与企业内部人员交谈,因此聊天机器人打开了一个沟通渠道,客户可以在没有与他人互动的压力的情况下进行互动。

聊天机器人可以用多种语言解决客户的疑虑和疑问。它们的 24/7 可访问性允许客户无论时间或时区如何使用它们。

聊天机器人可以改善潜在客户开发、资格认证和培养。聊天机器人可以在买家的整个旅程中提出问题,并提供可以说服用户并产生潜在客户的信息。然后,聊天机器人可以向销售团队提供有关潜在客户的信息,然后销售团队可以与潜在客户互动。机器人可以提高转化率,并确保引导旅程朝着正确的方向流动——朝着购买的方向发展。

如预算、时间表和资源)确定潜在客户的优点 。这可以防止公司将时间浪费在不合格的潜在客户和耗时的客户上。

虽然聊天机器人可以改善

这些挑战包括以下内容:

聊天机器人技术仍然是一项新兴技术,面临着组织可能不知道如何应对的障碍。虽然人工智能机器人可以从每次交互中学习并改进其行为,但如果最初的交互导致客户脱离并离开,这个过程对于组织来说可能代价高昂。

用户必须足够信任聊天机器人才能共享个人信息。因此,组织

应确保他们设计的聊天机器人仅请求相关数据 数字名片的 8 大好处(以及如何使用它们)并通过互联网安全地传输该数据。聊天机器人应该具有安全的设计,并能够防止黑客访问聊天界面。

这可能会导致错误的意图。聊天机器人需要处理长句和短句,以及包含长内容和多个短帖子的聊天气泡。

聊天机器人很难理解这些变化。例如,用户可能使用俚语、拼写错误的单词或使用缩写。不幸的是,NLP 是有限的,无法完全解决这个挑战。

人类是随机的,情绪和心情常常控制用户的行为,因此用户可能会很快改变主意。在最初提出建议请求后,他们可能想发出订单。聊天机器人必须适应并理解这种随机性和自发性。

用户总是想要最好的体验,但他们很少满足。他们总是希望聊天机器人比现在更好。 这意味着使用聊天机器人的组织必须不断更新和改进它们,以确保用户感觉他们正在与值得信赖的智能来源交谈。

许多专家预计聊天机器人将继续流行。未来,人工智能和机器

学习将继续发展,为聊天机器人带来新的功 投注电子邮件列表能,并引入新水平的文本和语音用户体验,这将彻底改变客户体验。这些发展还可能影响数据收集并提供更深入的客户洞察,从而预测买家行为。

许多开发人员更专注于开发基于语音的聊天机器人,这些机器人可以充当对话代理、理解多种语言并对相同语言做出响应。

该数据库用于维护聊天机器人并向每个用户提供适当的响应。 NLP 可以将人类语言翻译成文本和模式组合的数据信息,这对于发现可操作的答案非常有用。聊天机器人是一种通过文本或语音交互模拟人类对话或“聊天”的软件或计算机程序。

企业对消费者 (B2C)环境中的用户越来越多地使用聊天机器人虚拟助理来执行简单的任务。
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