聊天機器人、虛擬助理和其他形式的對話式人工智慧解決方案在近年來變得越來越受歡迎。每個企業每天至少有幾次機會為線上客戶提供服務，而對話式人工智慧技術確保客戶需求能夠以一致且及時的方式得到滿足。
由於對話式人工智慧技術起初可能讓人感到不知所措，這篇文章將幫助你了解什麼是對話式人工智慧以及它的用途。
什麼是對話式人工智慧？
對話式人工智慧是人工智慧的一個分支，能夠即時模仿人類對話並改善用戶體驗。
對話式人工智慧的運作依賴於兩個主要組成部分。
機器學習 (ML)
機器學習是人工智慧的一個子領域，使用訓練於數據集上的算法來創建預測和模式，而不需要為特定任務明確編程。人工智慧通過收集越來越多的輸入來不斷自我改進，從而提供更準確的回應。
自然語言處理 (NLP)
自然語言處理是人工智慧的另一個子領域，涉及分析和處理語言以在人機互動中產生適當的回應。它包括輸入生成、輸入分析、對話管理和強化學習。
自然語言理解 (NLU) 是自然語言處理的一個子領域，專注於理解詞語背後的意義。它旨在識別上下文、語法、習語表達、諷刺等人類語言的其他方面。
對話式人工智慧的例子
當人們想到對話式人工智慧的例子時，通常指的是對話式人工智慧聊天機器人和虛擬助理，因為它們的全渠道部署。
人工智慧聊天機器人
聊天機器人是用來模擬人類對話的電腦程式。與基於規則的聊天機器人不同，人工智慧驅動的聊天機器人使用機器學習算法從過去的互動中學習，並通過與用戶的對話不斷學習。
聊天機器人可以在各種平台上找到，如電子商務網站和社交媒體，甚至是像 WhatsApp 和 Messenger 這樣的消息平台。
人工智慧虛擬助理
同樣地，虛擬助理使用機器學習和自然語言處理來理解指令並通過給出適當的回應或將用戶的請求轉接到其他渠道來回應用戶。
它們被用於手機、智能手錶、智能音箱等，但也可以作為聊天機器人與不同行業的客戶互動。然而，它們提供比聊天機器人更全面和個性化的服務，並被訓練來執行各種任務。
對話式人工智慧的可能用途
在數位轉型時代，對話式人工智慧工具有許多應用案例。
線上客戶支持
在線上客戶支持服務中使用時，對話式人工智慧簡化了對客戶的回應，從而提高了客戶參與度並改善了端到端的客戶體驗。
它全天候可用，讓聯絡中心即使在人類代理不可用時也能運作。通過自動化，對話式人工智慧降低了成本並提高了生產力，因為它能夠分配更多的任務。
醫療保健
在醫療保健領域，對話式人工智慧機器人可以提高患者滿意度。它們全天候可用，並能通過提供更多有關醫療主題的信息來減少患者的壓力和焦慮。
此外，它們可以根據患者的症狀幫助他們找到合適的醫療提供者或安排他們的約診。
物聯網 (IoT) 設備
對話式人工智慧存在於日常的互動語音助理中，如亞馬遜 Alexa、蘋果 Siri、微軟 Cortana 等。這些設備使用語音識別並根據上下文和語音模式執行任務。
由於這涉及無監督的機器學習，經常會有一些錯誤，但隨著用戶提供更多的輸入，其功能會有所改善。
零售和電子商務用途
對話式人工智慧在零售業中非常有價值，因為它能夠根據顧客數據和輸入提供個性化的體驗。人工智慧能夠記住顧客的偏好，提供建議，或更深入了解顧客的需求和期望。
人力資源流程
在HR流程中，對話式人工智慧平台被用於招聘、入職和文件管理。它可以快速篩選數百份履歷，為新成員提供所有必要的資料，並持續更新所有成員的記錄。
金融與銀行
如同在線客服一樣，對話式人工智慧機器人可以提升客戶滿意度並增加金融與銀行業的客戶互動。
此外，機器人可以檢查客戶所有帳戶的餘額，並通過檢測欺詐活動和使用語音識別軟體來防止欺詐行為。此外，通過分析用戶數據，它們還可以制定消費計劃，幫助客戶決定如何使用資金。
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常見問題
聊天機器人和對話式人工智慧有什麼區別？
聊天機器人是用來模擬客戶互動的電腦程式，通常通過消息應用程式進行。對話式人工智慧是一個更廣泛的術語，指的是能夠實現人機自然對話的技術，包括聊天機器人、語音助手、虛擬代理等。
對話式人工智慧的好處是什麼？
對話式人工智慧節省時間，降低成本，提高客戶滿意度，減少快節奏環境中每位員工的工作量，個性化客戶體驗，為個別用戶提供有價值的幫助，還有更多優勢。
如何知道人工智慧運作良好？
要測試您的人工智慧，首先確定它使用的算法。然後通過輸入數據並允許持續學習來訓練您的人工智慧。在數據輸入階段監控性能。訓練完成後，測試人工智慧。
為您的企業建立對話式人工智慧的第一步是什麼？
第一步是定義您的企業為什麼需要對話式人工智慧。當您需要減少客服團隊的通話量並提高客戶滿意度或增加客戶互動時，應使用對話式人工智慧解決方案。但它們不應完全取代客戶支持。
