聊天機(jī)器人與對(duì)話式AI--有什么區(qū)別?

我們幾乎每天都會(huì)被問(wèn)到聊天機(jī)器人和對(duì)話式AI之間是否存在顯著差異。這兩個(gè)術(shù)語(yǔ)經(jīng)?;Q使用,這在某種程度上是有效的。然而,總體而言,它們的差異是顯著的,在商業(yè)環(huán)境中更為重要。為了準(zhǔn)確地區(qū)分聊天機(jī)器人和對(duì)話式AI,我們必須首先解開(kāi)圍繞它們的炒作,并從最基本的開(kāi)始。

  什么是聊天機(jī)器人?

聊天機(jī)器人是旨在通過(guò)文本模擬與用戶進(jìn)行類人對(duì)話的軟件應(yīng)用程序。他們使用自然語(yǔ)言處理來(lái)理解傳入的查詢并做出相應(yīng)的響應(yīng)。大多數(shù)聊天機(jī)器人都是基于規(guī)則的,這意味著它們被訓(xùn)練只回答一組特定的問(wèn)題,主要是常見(jiàn)問(wèn)題解答,這基本上是它們與對(duì)話式 AI 不同的地方。

世界各地的企業(yè)越來(lái)越多地部署聊天機(jī)器人來(lái)自動(dòng)化跨渠道的用戶支持。但是,與機(jī)器人交互的人不滿意的一個(gè)典型原因是他們并不總是了解對(duì)話的上下文。事實(shí)上,根據(jù) Search Engine Journal 的一份報(bào)告,43% 的客戶認(rèn)為聊天機(jī)器人需要提高他們?cè)诶斫庥脩粢蠡驅(qū)ふ沂裁捶矫娴臏?zhǔn)確性。

另一方面,由于傳統(tǒng)的基于規(guī)則的機(jī)器人缺乏上下文復(fù)雜性,它們會(huì)將大多數(shù)對(duì)話轉(zhuǎn)移到人工座席。這不僅會(huì)增加人工座席的未解決查詢負(fù)擔(dān),還會(huì)使部署機(jī)器人的主要目標(biāo)無(wú)效。

  什么是對(duì)話式AI?

對(duì)話式AI集成了人工智能、自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí),使傳統(tǒng)機(jī)器人更智能,能夠進(jìn)行更像人類的對(duì)話。隨著您建立更大的用戶輸入語(yǔ)料庫(kù),對(duì)話式 AI 座席會(huì)隨著時(shí)間的推移更有效地發(fā)現(xiàn)模式并提出建議。

根據(jù)麻省理工學(xué)院技術(shù)評(píng)論報(bào)告,超過(guò) 90% 的企業(yè)報(bào)告說(shuō),他們?cè)谕对V解決、呼叫處理、客戶和員工對(duì)對(duì)話式 AI 聊天機(jī)器人的滿意度方面有了顯著改善。

對(duì)話式AI使企業(yè)能夠通過(guò)更流暢和智能的對(duì)話為用戶提供更多的個(gè)人體驗(yàn)。人工智能具有理解自然語(yǔ)言、主動(dòng)學(xué)習(xí)、對(duì)話流管理和數(shù)據(jù)挖掘的能力,有助于轉(zhuǎn)變和自動(dòng)化端到端的用戶旅程。

  聊天機(jī)器人與對(duì)話式 AI

根據(jù)我們目前了解到的情況,聊天機(jī)器人需要對(duì)話式 AI 技術(shù)才能變得更智能、更強(qiáng)大。然而,值得注意的是,并非所有聊天機(jī)器人都使用對(duì)話式AI。

傳統(tǒng)的聊天機(jī)器人只能執(zhí)行有限數(shù)量的功能。在大多數(shù)情況下,這需要回答基本的常見(jiàn)問(wèn)題解答。對(duì)話式AI提高了聊天機(jī)器人更好地解釋人類語(yǔ)言并提供更加個(gè)性化的雙向用戶交互的能力,以滿足現(xiàn)代客戶不斷增長(zhǎng)的期望。

  哪種解決方案更適合您的業(yè)務(wù)?

這個(gè)問(wèn)題真的沒(méi)有正確答案。雖然對(duì)話式 AI 幾乎總是對(duì)您的公司來(lái)說(shuō)是更好的選擇,但它也取決于您的個(gè)人目標(biāo)和要求。如果您只是在尋找一個(gè)機(jī)器人來(lái)回答您網(wǎng)站上的簡(jiǎn)單常見(jiàn)問(wèn)題解答,那么您絕對(duì)可以選擇傳統(tǒng)的聊天機(jī)器人。但是,如果您希望通過(guò)使用文本和語(yǔ)音跨多個(gè)平臺(tái)的自動(dòng)化支持來(lái)提高用戶滿意度、增加參與度、減少人工座席的工作量,那么對(duì)話式 AI 是正確的選擇。

對(duì)話式 AI 座席可以幫助實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,使得高達(dá) 80% 的查詢得以解決,幾乎不需要人工干預(yù)。讓我們看看對(duì)話式AI如何比傳統(tǒng)的聊天機(jī)器人更有利于您的業(yè)務(wù)。

  對(duì)話式AI相對(duì)于傳統(tǒng)聊天機(jī)器人的 5 大優(yōu)勢(shì)

  1、高級(jí)自然語(yǔ)言理解

傳統(tǒng)的聊天機(jī)器人建立在邏輯規(guī)則之上,并根據(jù)系統(tǒng)中已經(jīng)包含或編寫(xiě)的關(guān)鍵字提供答案。聊天機(jī)器人不會(huì)回答不在其算法參數(shù)范圍內(nèi)的問(wèn)題。

而對(duì)話式AI則建立在自然語(yǔ)言處理和響應(yīng)之上。使用多種技術(shù)回答問(wèn)題,包括提供人性化的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)分析。因此,人工智能會(huì)自行學(xué)習(xí),并根據(jù)過(guò)去的查詢和搜索做出相應(yīng)的反應(yīng)。

  2、語(yǔ)境成熟度

基于規(guī)則的機(jī)器人只能向客戶提供這么多信息。如果他們收到的請(qǐng)求以前沒(méi)有輸入到他們的系統(tǒng)中,他們將無(wú)法提供正確的答案,這可能是客戶不滿意的主要原因。

另一方面,對(duì)話式AI專注于消費(fèi)者之前的討論、聊天、查詢、交易和歷史記錄,并在此基礎(chǔ)上提出量身定制的建議。情境意識(shí)使客戶更加滿意和忠誠(chéng)。事實(shí)上,研究表明,56% 的客戶對(duì)"熟識(shí)他們"的品牌保持忠誠(chéng)。

  3、多意圖認(rèn)知

對(duì)于所有問(wèn)題,沒(méi)有一刀切的答案。例如,如果客戶想知道他們的訂單是否已經(jīng)發(fā)貨,以及交付特定訂單需要多長(zhǎng)時(shí)間。基于規(guī)則的機(jī)器人可能只回答其中一個(gè)問(wèn)題,客戶將不得不再次重復(fù)自己。這可能會(huì)激怒客戶,因?yàn)樗麄兊谝淮螞](méi)有得到他們正在尋找的信息。

相反,對(duì)話式AI平臺(tái)可以回答包含大量問(wèn)題的請(qǐng)求,并在對(duì)話之間從一個(gè)話題切換到另一個(gè)話題。因?yàn)橛脩舨槐刂貜?fù)他們的問(wèn)題或查詢,他們一定會(huì)更滿意。

  4、集成性、可擴(kuò)展性、準(zhǔn)確性和一致性

聊天機(jī)器人雖然具有成本效益,但分散且不連貫。它們獨(dú)立并入眾多系統(tǒng)中;可擴(kuò)展性和統(tǒng)一性大多缺乏。一旦平臺(tái)切換,整個(gè)查詢需要重新發(fā)起,影響效率。

對(duì)話式 AI 解決方案在質(zhì)量、可擴(kuò)展性方面提供一致性,它可以管理和集成到多個(gè)社交媒體平臺(tái)中的查詢。換句話說(shuō),對(duì)話式AI可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的全渠道存在。因此,客戶可以獲得更好的整體體驗(yàn)。

  5、多語(yǔ)言能力和語(yǔ)音輔助

與對(duì)話式 AI 相比,聊天機(jī)器人缺乏多語(yǔ)言和語(yǔ)音幫助等功能。此類平臺(tái)上的用戶無(wú)法使用系統(tǒng)中注冊(cè)的語(yǔ)言以外的任何語(yǔ)言發(fā)送語(yǔ)音命令或詢問(wèn)查詢。

Siri、Google Assistant 和 Alexa 都是對(duì)話式 AI 技術(shù)的最佳范例。他們可以通過(guò)語(yǔ)音模式理解以多種語(yǔ)言發(fā)出的命令,從而使用戶之間的交流和獲得響應(yīng)變得更加容易。

  如何開(kāi)始使用對(duì)話式 AI?

有一個(gè)普遍的誤解是,構(gòu)建對(duì)話式 AI 解決方案既昂貴又耗時(shí)。如果您通過(guò)聘請(qǐng)專業(yè)開(kāi)發(fā)人員從頭開(kāi)始構(gòu)建解決方案,這可能是正確的,但這不是必需的。

使用正確的解決方案,您可以構(gòu)建定制的 AI 驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人。無(wú)需雇用開(kāi)發(fā)人員并花時(shí)間從頭開(kāi)始構(gòu)建解決方案。下一代對(duì)話式 AI 平臺(tái)(例如 Yellow.ai)使您能夠使用針對(duì)特定行業(yè)和用例的預(yù)構(gòu)建模板,只需單擊幾下即可構(gòu)建和部署 AI 驅(qū)動(dòng)的聊天機(jī)器人,而無(wú)需編寫(xiě)任何代碼。不信你自己試試!

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2022-08-17
聊天機(jī)器人與對(duì)話式AI--有什么區(qū)別?
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