对话式人工智能终极指南

在寻找对话式人工智能的终极指南吗？这篇文章将告诉你关于这项新技术的一切。

聊天机器人、虚拟助手和其他形式的对话式人工智能解决方案近年来变得越来越流行。每个企业每天至少有几个机会为在线客户提供服务，而对话式人工智能技术确保客户需求得到一致和及时的满足。

由于对话式人工智能技术最初可能显得复杂，这篇文章将帮助你了解什么是对话式人工智能及其用途。

什么是对话式人工智能？

对话式人工智能是人工智能的一个分支，能够实时模拟人类对话并改善用户体验。

对话式人工智能的运作依赖于两个主要组件。

机器学习 (ML)

机器学习是人工智能的一个子领域，使用在数据集上训练的算法来创建预测和模式，而无需为特定任务进行明确编程。通过不断收集更多输入，AI不断自我改进，从而提供更准确的响应。

自然语言处理 (NLP)

自然语言处理是AI的另一个子领域，涉及分析和处理语言以在人机交互中产生适当的响应。它包括输入生成、输入分析、对话管理和强化学习。

自然语言理解 (NLU) 是自然语言处理的一个子领域，专注于理解词语背后的含义。它旨在识别上下文、语法、习语表达、讽刺等人类语言的各个方面。

对话式人工智能的例子

当人们想到对话式人工智能的例子时，通常指的是对话式AI聊天机器人和虚拟助手，因为它们的多渠道部署。

AI 聊天机器人

聊天机器人是用来模拟人类对话的计算机程序。与基于规则的聊天机器人通过预定义规则生成响应不同，AI驱动的聊天机器人使用机器学习算法从过去的互动中学习，并通过与用户的对话不断学习。

聊天机器人可以在各种平台上找到，如电子商务网站和社交媒体，甚至是像WhatsApp和Messenger这样的消息平台。

AI 虚拟助手

同样，虚拟助手使用机器学习和自然语言处理来理解命令，并通过提供适当的响应或将请求路由到其他渠道来回应用户。

它们被用于手机、智能手表、智能音箱等设备，但也可以作为聊天机器人在不同行业中与客户互动。然而，它们提供比聊天机器人更全面和个性化的服务，并接受各种任务的培训。

对话式人工智能的可能用途

在数字化转型时代，对话式人工智能工具有很多应用场景。

在线客户支持

在在线客户支持服务中使用时，对话式人工智能简化了对客户的响应，从而提高了客户参与度并改善了端到端的客户体验。

它全天候可用，即使在人工客服不可用时也能让联系中心保持开放。通过自动化，对话式人工智能降低了成本并通过分配更多任务提高了生产力。

医疗保健

在医疗保健领域，对话式人工智能机器人可以提高患者满意度。它们全天候可用，通过提供更多关于医疗主题的信息来减少患者的压力和焦虑。

此外，它们可以根据患者的症状帮助他们找到合适的医疗服务提供者或安排预约。

物联网 (IoT) 设备

对话式人工智能存在于日常的互动语音助手中，如亚马逊Alexa、苹果Siri、微软Cortana等。这些设备使用语音识别并根据上下文和语音模式执行任务。

由于涉及无监督的机器学习，常常会有一些错误，但随着用户提供更多输入，其功能会不断改进。

零售和电子商务应用

对话式人工智能在零售业中非常有价值，因为它能够根据客户数据和输入提供个性化体验。人工智能可以记住客户偏好，提供推荐，或更好地了解客户的需求和愿望。

人力资源流程

在HR流程中，对话式人工智能平台用于招聘、入职和文档管理。它可以快速筛选数百份简历，在新成员开始工作前提供所有必要的数据，并持续更新所有成员的记录。

金融和银行业

与在线客户服务类似，对话式人工智能机器人可以提高客户满意度并增加金融和银行业的客户参与度。

此外，机器人可以检查客户所有账户的余额，并通过检测欺诈活动和使用语音识别软件来防止欺诈。通过分析用户数据，它们还可以创建消费计划，帮助客户决定如何使用他们的钱。

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常见问题

聊天机器人和对话式人工智能有什么区别？

聊天机器人是用于模拟客户互动的计算机程序，通常通过消息应用程序进行。对话式人工智能是一个更广泛的术语，指的是能够实现人与机器之间自然对话的技术，包括聊天机器人、语音助手、虚拟代理等。

对话式人工智能的好处是什么？

对话式人工智能节省时间，降低成本，提高客户满意度，减少快节奏环境中每位员工的工作量，个性化客户体验，为个人用户提供有价值的帮助，等等。

如何判断人工智能是否运行良好？

要测试您的人工智能，首先确定它使用的算法。然后通过输入数据并允许持续学习来训练您的人工智能。在数据输入阶段监控性能。训练完成后，测试人工智能。

为您的企业构建对话式人工智能的第一步是什么？

第一步是定义您的企业为什么需要对话式人工智能。当您需要减少支持团队的呼叫量并提高客户满意度或增加客户参与度时，应使用对话式人工智能解决方案。但它们不应完全取代客户支持。