人工智能聊天机器人和语音机器人。 商务沟通的未来 | 商业人工智能#10

人工智能帮助我们通过自然语言与设备进行交流——只需提出问题和制定命令即可。 人工智能聊天机器人，也称为会话机器人或会话人工智能，是基于人工智能的计算机程序，可以模拟和处理人类书面或口头对话，使人们能够与数字设备交互，就像与真人交谈一样。 全球聊天机器人市场的收入预计将从 2018 年的 4090 万美元增长到 2027 年的 4.548 亿美元。这确实是一个很大的数字。

聊天机器人和语音机器人如何工作？

在您开始考虑选择哪个来帮助您的业务发展之前，让我们回答这个问题：聊天机器人如何工作？ 基于人工智能的文本聊天机器人允许用户通过文本提出自然语言问题，并获得听起来自然且有意义的答案。 这是因为它们具有自然语言理解 (NLU) 和自然语言生成 (NLG) 技术。

另一方面，Voicebot 使呼叫者能够通过语音导航交互式语音应答 (IVR) 系统。 有了它们，呼叫者不必听电话菜单并按键盘上的相应数字。 他们与 IVR 进行实时通话，这是操作员呼叫的简化模拟。

这是因为他们使用以下技术：

• 语音识别– 将呼叫者的语音转换为文本，
• 自然语言理解 (NLU) – 分析理解、分析意义单元、提取
• 语言生成（NLG） ——根据对查询的理解生成适当的响应，
• 语音合成技术——将响应转换为语音并将其传递给呼叫者。

这两个机器人都可以使用大型语言模型 (LLM) 作为对自然语言查询创建类似人类响应的基础。 法学硕士是处理自然语言输入并根据它们识别的模式预测下一个单词的计算机算法。 他们采用自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）来分析和生成文本或语音。

法学硕士能够通过对大量文本数据进行培训，提供真实、一致、上下文响应的能力。 因此，法学硕士提高了聊天机器人和语音机器人理解和生成自然语言的能力。 例如，法学硕士可以帮助语音机器人处理复杂的查询或长对话。

基于法学硕士的聊天机器人在商业中有许多应用，例如客户服务、销售、营销、教育、健康、旅游等。

人工智能聊天机器人的类型

聊天机器人可以根据其通信方式（即文本和语音）及其复杂性和应用分为以下几种类型：

• 基于任务的聊天机器人——基于规则且面向任务，操作和实施最简单，
• 预测性、数据驱动的聊天机器人和语音机器人——需要与数据库或应用程序集成，其操作与人类对话最相似。

解释文本或语音人工智能聊天机器人的工作原理取决于我们讨论的类型。 让我们仔细看看每一个。

AI 聊天机器人和任务语音机器人

基于任务的聊天机器人专注于执行单一功能，例如提供信息或完成简单的交易。 它们遵循规则、自然语言处理 (NLP) 和一些机器学习来生成对用户查询的自动响应，但有点类似于自然对话。

基于规则的聊天机器人高度专业化，它们的响应必须结构化，因此它们通常用于支持客户服务和支持部门。 例如，面向任务的聊天机器人可以回答有关营业时间、业务范围或处理简单订单的问题。 面向任务的聊天机器人可以处理典型的问题，但灵活性不够，不能适应新的情况。

同样，基于规则的语音机器人遵循预定义的规则和脚本来处理简单和特定的任务。 例如，这些可以是通过电话预订航班或查看天气。 它们易于构建，但功能有限且适应性较差。

以下对话摘录说明了基于规则的基于任务的聊天机器人的工作方式与使用高级人工智能的聊天机器人的工作方式之间的差异：

引用的对话显示了人工智能聊天机器人的灵活性——来自一个简短的问题“你们几点关门？ ” 它根据上下文猜测问题是关于商店的营业时间和今天的营业时间。 这样的聊天机器人还可以被教导以特定的风格回答，以维持与特定人对话的印象。

预测人工智能聊天机器人和语音机器人

数据驱动的聊天机器人和语音机器人使用来自各种来源的数据，例如：

• 用户个人资料，
• 偏好和设置，
• 用户行为记录，
• 反馈

所有这一切都是为了提供个性化且相关的答案。 他们还可以使用数据来学习并逐步提高他们的表现和准确性。

这些数据主要用于预测用户的需求、意图、情绪并提供主动预测响应。 聊天机器人还可以使用它为用户产生新的想法和建议。

数据驱动的预测人工智能聊天机器人是最先进的。 它们还可以个性化并用作数字助理，了解用户偏好并可以自行发起对话。 这两种类型通常结合起来创建更具吸引力和智能的对话代理。

他们使用情境感知、自然语言理解 (NLU)、自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 来不断学习。 例如，数据驱动和预测的聊天机器人可以帮助用户通过交互式对话和练习来学习语言，或者根据用户个人资料和过去的行为推荐产品。

商业中人工智能聊天机器人的示例

面向任务的聊天机器人执行单一功能，例如提供信息或完成简单交易。 例如，面向任务的聊天机器人可以：

• 预订酒店房间或机票，
• 在线订购食物或杂货，
• 检查天气或路况，
• 计划会议，
• 回答常见问题 (FAQ)，
• 客户支持。

实施良好的面向任务的聊天机器人的流行示例：

• Expedia 的聊天机器人– 通过 Facebook Messenger 查找和预订酒店和航班，
• Domino Pizza 聊天机器人– 通过 Facebook Messenger 订购披萨并跟踪送货情况，
• Poncho 聊天机器人– 通过 Facebook Messenger 和 Slack 查看天气预报和警报，
• Kayak 聊天机器人– 通过 Facebook Messenger、Slack 和 Alexa 计划旅行并比较价格。

更先进的、数据驱动的和预测性的文本聊天机器人具有以下功能：

• 语言学习或技能——例如 Duolingo 聊天机器人，它可以帮助用户通过 Duolingo 应用程序中的互动对话和练习来学习外语，
• 根据用户个人资料和过去的行为推荐产品或服务，
• 为创意项目产生新的想法或内容，
• 协助重复性工作任务，例如管理财务、日历、电子邮件等，例如 Google 的 Bard，一种基于文本的数字助理，可以生成文本并通过 Google Workspace 通过电子邮件发送

通用预测人工智能聊天机器人的一些流行商业示例包括：

• Apple 的 Siri 是一款数字语音助手，可以通过 iOS 设备执行各种任务并回答问题。
• 亚马逊的 Alexa 是一款数字语音助手，可以通过 Echo 设备控制智能家居设备、播放音乐、订购产品等。

商业中语音机器人的示例

如果客户打电话要求冻结信用卡，语音机器人可以帮助找到完成所有步骤的方法，而无需人工干预。 为了提供无缝的客户服务，语音机器人还可以通过自动化任务（例如批准请求、订购用品、填写表格或自动化办公室任务（例如安排会议））来帮助提高员工生产力。

语音机器人的一些最佳市场解决方案是：

• Amazon Lex – 一项允许开发人员使用语音和文本创建对话界面的服务。 提供语音识别、自然语言理解、自然语言生成和语音合成功能。 它还与 Amazon Alexa、Amazon Polly、Amazon Comprehend 等集成。
• Google Dialogflow – 一个使用语音和文本创建自然且丰富的对话体验的平台。 它提供语音识别、自然语言理解、自然语言生成和语音合成功能。 它还集成了 Google Assistant、Google Cloud Speech-to-Text、Google Cloud Text-to-Speech 等。
• IBM Watson Assistant – 使开发人员能够通过语音和文本设计对话解决方案。 提供语音识别、自然语言理解、自然语言生成和语音合成功能。 它还与 IBM Watson Speech Services、IBM Watson Text-to-Speech、IBM Watson Tone Analyzer 等集成。

人工智能聊天机器人或语音机器人——为您的企业选择哪一种？

聊天机器人和语音机器人是两种会话人工智能，可以帮助公司自动化客户交互并提供更好的服务。 然而，根据上下文和用户偏好，它们具有不同的优点和局限性。 以下是选择解决方案的一些标准：

• 用户界面——人工智能聊天机器人更适合需要访问图像或链接等视觉信息的用户。 另一方面，语音机器人更适合那些需要快速沟通的人，例如在说话时开车或操作机器。
• 用户体验——两者都依赖自然语言理解（NLU）来处理用户请求和意图。 语音机器人更具吸引力，但它们的反应需要真正像人类一样才能执行其功能。 语音机器人还需要语音识别和合成，这可能会在对话中引入更多错误或延迟。 另一方面，聊天机器人可以通过按钮、菜单或表情符号向用户提供更多反馈和指导。 此外，他们更容易训练和提高。
• 应用——两者都可以适用于客户服务、销售、预订或信息检索。 然而，有些可能更适合一项特定职责，具体取决于其复杂性、紧迫性或敏感性。 例如，文本聊天机器人可能更适合需要身份验证、验证或确认的任务，而语音机器人可能更适合那些追求速度、便利或个性化的任务。

要确定哪一种更适合您的业务，请回答以下问题：

1. 谁是您的目标客户？他们的偏好和行为是什么？

这个问题将帮助您了解客户的需求和期望，以及他们首选的沟通方式。 例如，如果您的客户年轻、精通技术且面向移动设备，那么他们可能更喜欢聊天机器人而不是语音机器人。 如果您的客户年龄较大、打字不太舒服或有无障碍问题，他们可能更喜欢语音机器人。

2. 您的客户的目标和痛点是什么？您如何解决这些问题？

这个问题将帮助您定义对话式人工智能解决方案的价值主张和用例。 例如，如果客户想快速订购披萨或预订航班，他们可能更喜欢语音机器人而不是聊天机器人。 如果客户想要比较产品、阅读评论或获取详细信息，他们可能更喜欢聊天机器人。

3. 客户使用哪些渠道和平台与您的企业互动？

这个问题将帮助您为对话式人工智能解决方案选择最佳的交付方法和集成选项。 例如，如果您的客户使用社交媒体、消息应用程序或网站与您联系，他们可能更喜欢聊天机器人而不是语音机器人。 如果您的客户使用电话、智能扬声器或语音助手与您联系，他们可能更喜欢语音机器人而不是聊天机器人。

4. 您有哪些技术和财务资源可用于开发和维护对话式人工智能解决方案？

这个问题将帮助您评估对话式人工智能解决方案的可行性和可扩展性。 例如，如果您的资源或专业知识有限，您可能更喜欢聊天机器人而不是语音机器人。 聊天机器人的开发和维护通常更容易且成本更低。 语音机器人需要更先进的技术和技能，例如语音识别和合成，这会增加解决方案的成本和复杂性。

对话式人工智能。 商业沟通的未来

随着公司寻求与客户建立更深入、更有意义的关系，聊天机器人和语音机器人之间的选择不仅仅是技术的问题，而是关于理解和预测人类需求的问题。

将人工智能与类似人类对话的能力相结合，不仅可以提高效率，还可以改变公司与客户互动的方式。 也许这就是商业沟通的未来——更加直观、个性化，但矛盾的是，更加人性化。

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作者：罗伯特·惠特尼

JavaScript 专家和 IT 部门的讲师。 他的主要目标是通过教其他人如何在编码时有效合作来提高团队生产力。

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