人工智能聊天機器人和語音機器人。 商務溝通的未來 | 商業人工智能#10

人工智能幫助我們通過自然語言與設備進行交流——只需提出問題和製定命令即可。 人工智能聊天機器人，也稱為會話機器人或會話人工智能，是基於人工智能的計算機程序，可以模擬和處理人類書面或口頭對話，使人們能夠與數字設備交互，就像與真人交談一樣。 全球聊天機器人市場的收入預計將從 2018 年的 4090 萬美元增長到 2027 年的 4.548 億美元。這確實是一個很大的數字。

聊天機器人和語音機器人如何工作？

在您開始考慮選擇哪個來幫助您的業務發展之前，讓我們回答這個問題：聊天機器人如何工作？ 基於人工智能的文本聊天機器人允許用戶通過文本提出自然語言問題，並獲得聽起來自然且有意義的答案。 這是因為它們具有自然語言理解 (NLU) 和自然語言生成 (NLG) 技術。

另一方面，Voicebot 使呼叫者能夠通過語音導航交互式語音應答 (IVR) 系統。 有了它們，呼叫者不必聽電話菜單並按鍵盤上的相應數字。 他們與 IVR 進行實時通話，這是操作員呼叫的簡化模擬。

這是因為他們使用以下技術：

• 語音識別– 將呼叫者的語音轉換為文本，
• 自然語言理解 (NLU) – 分析理解、分析意義單元、提取
• 語言生成（NLG） ——根據對查詢的理解生成適當的響應，
• 語音合成技術– 將響應轉換為語音並將其傳遞給呼叫者。

這兩個機器人都可以使用大型語言模型 (LLM) 作為對自然語言查詢創建類似人類響應的基礎。 法學碩士是處理自然語言輸入並根據它們識別的模式預測下一個單詞的計算機算法。 他們採用自然語言處理（NLP）和機器學習（ML）來分析和生成文本或語音。

法學碩士能夠通過對大量文本數據進行培訓，提供真實、一致、上下文響應的能力。 因此，法學碩士提高了聊天機器人和語音機器人理解和生成自然語言的能力。 例如，法學碩士可以幫助語音機器人處理複雜的查詢或長對話。

基於法學碩士的聊天機器人在商業中有許多應用，例如客戶服務、銷售、營銷、教育、健康、旅遊等。

人工智能聊天機器人的類型

聊天機器人可以根據其通信方式（即文本和語音）及其複雜性和應用分為以下幾種類型：

• 基於任務的聊天機器人——基於規則且面向任務，操作和實施最簡單，
• 預測性、數據驅動的聊天機器人和語音機器人——需要與數據庫或應用程序集成，其操作與人類對話最相似。

解釋文本或語音人工智能聊天機器人的工作原理取決於我們討論的類型。 讓我們仔細看看每一個。

AI 聊天機器人和任務語音機器人

基於任務的聊天機器人專注於執行單一功能，例如提供信息或完成簡單的交易。 它們遵循規則、自然語言處理 (NLP) 和一些機器學習來生成對用戶查詢的自動響應，但有點類似於自然對話。

基於規則的聊天機器人高度專業化，它們的響應必須結構化，因此它們通常用於支持客戶服務和支持部門。 例如，面向任務的聊天機器人可以回答有關營業時間、業務範圍或處理簡單訂單的問題。 面向任務的聊天機器人可以處理典型的問題，但靈活性不夠，不能適應新的情況。

同樣，基於規則的語音機器人遵循預定義的規則和腳本來處理簡單和特定的任務。 例如，這些可以是通過電話預訂航班或查看天氣。 它們易於構建，但功能有限且適應性較差。

以下對話摘錄說明了基於規則的基於任務的聊天機器人的工作方式與使用高級人工智能的聊天機器人的工作方式之間的差異：

引用的對話顯示了人工智能聊天機器人的靈活性——來自一個簡短的問題“你們幾點關門？ ” 它根據上下文猜測問題是關於商店的營業時間和今天的營業時間。 這樣的聊天機器人還可以被教導以特定的風格回答，以維持與特定人對話的印象。

預測人工智能聊天機器人和語音機器人

數據驅動的聊天機器人和語音機器人使用來自各種來源的數據，例如：

• 用戶個人資料，
• 偏好和設置，
• 用戶行為記錄，
• 反饋

所有這一切都是為了提供個性化且相關的答案。 他們還可以使用數據來學習並逐步提高他們的表現和準確性。

這些數據主要用於預測用戶的需求、意圖、情緒並提供主動預測響應。 聊天機器人還可以使用它為用戶產生新的想法和建議。

數據驅動的預測人工智能聊天機器人是最先進的。 它們還可以個性化並用作數字助理，了解用戶偏好並可以自行發起對話。 這兩種類型通常結合起來創建更具吸引力和智能的對話代理。

他們使用情境感知、自然語言理解 (NLU)、自然語言處理 (NLP) 和機器學習 (ML) 來不斷學習。 例如，數據驅動和預測的聊天機器人可以幫助用戶通過交互式對話和練習來學習語言，或者根據用戶個人資料和過去的行為推薦產品。

商業中人工智能聊天機器人的示例

面向任務的聊天機器人執行單一功能，例如提供信息或完成簡單交易。 例如，面向任務的聊天機器人可以：

• 預訂酒店房間或機票，
• 在線訂購食物或雜貨，
• 檢查天氣或路況，
• 計劃會議，
• 回答常見問題 (FAQ)，
• 客戶支持。

實施良好的面向任務的聊天機器人的流行示例：

• Expedia 的聊天機器人– 通過 Facebook Messenger 查找和預訂酒店和航班，
• Domino Pizza 聊天機器人– 通過 Facebook Messenger 訂購披薩並跟踪送貨情況，
• Poncho 聊天機器人– 通過 Facebook Messenger 和 Slack 查看天氣預報和警報，
• Kayak 聊天機器人– 通過 Facebook Messenger、Slack 和 Alexa 計劃旅行並比較價格。

更先進的、數據驅動的和預測性的文本聊天機器人具有以下功能：

• 語言學習或技能——例如 Duolingo 聊天機器人，它可以幫助用戶通過 Duolingo 應用程序中的互動對話和練習來學習外語，
• 根據用戶個人資料和過去的行為推薦產品或服務，
• 為創意項目產生新的想法或內容，
• 協助重複性工作任務，例如管理財務、日曆、電子郵件等，例如 Google 的 Bard，一種基於文本的數字助理，可以生成文本並通過 Google Workspace 通過電子郵件發送

通用預測人工智能聊天機器人的一些流行商業示例包括：

• Apple 的 Siri 是一款數字語音助手，可以通過 iOS 設備執行各種任務並回答問題。
• 亞馬遜的 Alexa 是一款數字語音助手，可以通過 Echo 設備控制智能家居設備、播放音樂、訂購產品等。

商業中語音機器人的示例

如果客戶打電話要求凍結信用卡，語音機器人可以幫助找到完成所有步驟的方法，而無需人工干預。 為了提供無縫的客戶服務，語音機器人還可以通過自動化任務（例如批准請求、訂購用品、填寫表格或自動化辦公室任務（例如安排會議））來幫助提高員工生產力。

語音機器人的一些最佳市場解決方案是：

• Amazon Lex – 一項允許開發人員使用語音和文本創建對話界面的服務。 提供語音識別、自然語言理解、自然語言生成和語音合成功能。 它還與 Amazon Alexa、Amazon Polly、Amazon Comprehend 等集成。
• Google Dialogflow – 一個使用語音和文本創建自然且豐富的對話體驗的平台。 它提供語音識別、自然語言理解、自然語言生成和語音合成功能。 它還集成了 Google Assistant、Google Cloud Speech-to-Text、Google Cloud Text-to-Speech 等。
• IBM Watson Assistant – 使開發人員能夠通過語音和文本設計對話解決方案。 提供語音識別、自然語言理解、自然語言生成和語音合成能力。 它還與 IBM Watson Speech Services、IBM Watson Text-to-Speech、IBM Watson Tone Analyzer 等集成。

人工智能聊天機器人或語音機器人——為您的企業選擇哪一種？

聊天機器人和語音機器人是兩種會話人工智能，可以幫助公司自動化客戶交互並提供更好的服務。 然而，根據上下文和用戶偏好，它們具有不同的優點和局限性。 以下是選擇解決方案的一些標準：

• 用戶界面——人工智能聊天機器人更適合需要訪問圖像或鏈接等視覺信息的用戶。 另一方面，語音機器人更適合那些需要快速溝通的人，例如在說話時開車或操作機器。
• 用戶體驗——兩者都依賴自然語言理解（NLU）來處理用戶請求和意圖。 語音機器人更具吸引力，但它們的反應需要真正像人類一樣才能執行其功能。 語音機器人還需要語音識別和合成，這可能會在對話中引入更多錯誤或延遲。 另一方面，聊天機器人可以通過按鈕、菜單或表情符號向用戶提供更多反饋和指導。 此外，他們更容易訓練和提高。
• 應用——兩者都可以適用於客戶服務、銷售、預訂或信息檢索。 然而，有些可能更適合一項特定職責，具體取決於其複雜性、緊迫性或敏感性。 例如，文本聊天機器人可能更適合需要身份驗證、驗證或確認的任務，而語音機器人可能更適合那些追求速度、便利或個性化的任務。

要確定哪一種更適合您的業務，請回答以下問題：

1. 誰是您的目標客戶？他們的偏好和行為是什麼？

這個問題將幫助您了解客戶的需求和期望，以及他們首選的溝通方式。 例如，如果您的客戶年輕、精通技術且面向移動設備，那麼他們可能更喜歡聊天機器人而不是語音機器人。 如果您的客戶年齡較大、打字不太舒服或有無障礙問題，他們可能更喜歡語音機器人。

2. 您的客戶的目標和痛點是什麼？您如何解決這些問題？

這個問題將幫助您定義對話式人工智能解決方案的價值主張和用例。 例如，如果客戶想快速訂購披薩或預訂航班，他們可能更喜歡語音機器人而不是聊天機器人。 如果客戶想要比較產品、閱讀評論或獲取詳細信息，他們可能更喜歡聊天機器人。

3. 客戶使用哪些渠道和平台與您的企業互動？

這個問題將幫助您為對話式人工智能解決方案選擇最佳的交付方法和集成選項。 例如，如果您的客戶使用社交媒體、消息應用程序或網站與您聯繫，他們可能更喜歡聊天機器人而不是語音機器人。 如果您的客戶使用電話、智能揚聲器或語音助手與您聯繫，他們可能更喜歡語音機器人而不是聊天機器人。

4. 您有哪些技術和財務資源可用於開發和維護對話式人工智能解決方案？

這個問題將幫助您評估對話式人工智能解決方案的可行性和可擴展性。 例如，如果您的資源或專業知識有限，您可能更喜歡聊天機器人而不是語音機器人。 聊天機器人的開發和維護通常更容易且成本更低。 語音機器人需要更先進的技術和技能，例如語音識別和合成，這會增加解決方案的成本和復雜性。

對話式人工智能。 商業溝通的未來

隨著公司尋求與客戶建立更深入、更有意義的關係，聊天機器人和語音機器人之間的選擇不僅僅是技術的問題，而是關於理解和預測人類需求的問題。

將人工智能與類似人類對話的能力相結合，不僅可以提高效率，還可以改變公司與客戶互動的方式。 也許這就是商業溝通的未來——更加直觀、個性化，但矛盾的是，更加人性化。

如果您喜歡我們的內容，請在 Facebook、Twitter、LinkedIn、Instagram、YouTube、Pinterest、TikTok 上加入我們的忙碌蜜蜂社區。

作者：羅伯特·惠特尼

JavaScript 專家和 IT 部門的講師。 他的主要目標是通過教其他人如何在編碼時有效合作來提高團隊生產力。

查看所有帖子

商業人工智能：

1. 人工智能在商業中的威脅和機遇（第 1 部分）
2. 人工智能在商業中的威脅和機遇（第 2 部分）
3. 人工智能在商業中的應用 - 概述
4. 人工智能和社交媒體——它們對我們有何評價？
5. 人工智能輔助文本聊天機器人
6. 虛擬助理技術，或者說如何與AI對話？
7. 商業 NLP 的今天和明天
8. 人工智能如何幫助 BPM？
9. 人工智能會取代商業分析師嗎？
10. 人工智能在商業決策中的作用
11. 什麼是商業智能？
12. 安排社交媒體帖子。 人工智能有何幫助？
13. 自動社交媒體帖子
14. 內容管理中的人工智能
15. 今天和明天的創意人工智能
16. 多模態人工智能及其在商業中的應用
17. 新的互動。 人工智能如何改變我們操作設備的方式？
18. 數字公司中的 RPA 和 API
19. 利用人工智能運行的新服務和產品
20. 未來的就業市場和即將到來的職業
21. 綠色人工智能和地球人工智能
22. 教育科技。 人工智能在教育領域的應用
23. 我的經營理念有哪些弱點？ ChatGPT 的頭腦風暴會議
24. 在商業中使用 ChatGPT
25. 合成演員。 排名前 3 的 AI 視頻生成器
26. 3 個有用的 AI 圖形設計工具。 商業中的生成式人工智能
27. 今天你必須嘗試的 3 位出色的人工智能作家
28. 探索人工智能在音樂創作中的力量
29. 使用 ChatGPT-4 探索新的商機
30. 經理的人工智能工具
31. 6 個很棒的 ChatGTP 插件，讓您的生活更輕鬆
32. 3 繪圖人工智能。 商業情報總局
33. 麥肯錫全球研究院認為人工智能的未來是什麼？
34. 商業人工智能 - 簡介
35. 什麼是 NLP，即商業中的自然語言處理
36. 自動文檔處理
37. 谷歌翻譯 vs DeepL。 機器翻譯的 5 個商業應用
38. 語音機器人的運營和商業應用