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對話型人工智能讓應用程序與人類進行互動，使程序能夠自動發送回復。這是人工智能創新領域以指數速度發展的又一例證。

因此，企業紛紛投資于對話型人工智能技術，比如全天候為客戶提供服務的聊天機器人。盡管這種技術的好處數不勝數，但你在評估對話型AI解決方案時，仍需要了解以下內容。

對話型人工智能仍在發展

我們仍處于革命階段，創新者正在彌合人類與計算機之間互動的鴻溝。開發人員不斷地賦予對話型人工智能技術新的力量，以解讀人類的行為，模仿人類的對話。

根據研究，到2024年，對話型人工智能的市場規模預計將達到157億美元。這清楚地說明了投資者對這項技術的興趣，并為企業提供了一個有利可圖的未來空間。

這項技術的最終目標是在破譯各種語言和音調之后，將上下文、相關性和個性化結合在一起。聊天機器人是這些技術不可或缺的組成部分。

對話型人工智能不同于傳統的聊天機器人

你更喜歡哪個，有劇本的電視節目還是真人秀?傳統的聊天機器人是有腳本的，而對話型AI聊天機器人是無腳本的。前者根據腳本對話，而后者會結合語境。

當創建腳本的傳統聊天機器人時，開發人員用適當的關鍵字填充對話。這些機器人能夠從添加到它們記憶中的許多關鍵字做出最合適的回復。

當用戶發送特定文本時，聊天機器人識別關鍵字并發送腳本化的回復。這就給聊天機器人的開發人員增加了很多負擔。因為他們要實時更新對話，使其看起來更真實。

傳統的腳本聊天機器人無法通過理解整個對話的上下文與用戶進行實時對話。這降低了企業的客戶服務滿意度。

對話型人工智能的聊天機器人填補了這個特殊的漏洞。他們掌握了整個對話的上下文后，就有能力參與任何對話。它們不遵循腳本，因為它們在軟件中有內置的對話功能。讓我們來詳細了解一下它們是如何工作的。

對話型人工智能的工作流程

對話型人工智能需要多種技術的結合。通過整合先進技術，對話型人工智能可以像人類一樣進行互動。以下是這些技術的工作流程：

1. 接受輸入

對話型人工智能的第一步是接受用戶的輸入。這些輸入可以是文本或語音的形式。如果輸入是書面形式，則應用文本識別技術;如果輸入是語音形式，則應用語音識別技術。

2. 理解

文本和語音識別是通過人工智能技術自然語言理解(NLU)完成的。當應用程序讀取輸入后，在做出響應之前先要理解用戶的意圖。通常，企業可以使用對話型人工智能來理解各種類型的語言。簡而言之，這是聊天機器人工作過程中最困難的步驟之一。

3. 創建響應

在這個步驟中，自然語言生成(NLG)用人類能夠理解的語言創建響應。在理解了人類的意圖之后，使用對話管理來創建響應。最后，它將計算機生成的響應轉換為人類可理解的語言。

4. 交付響應

最后，上一步中創建的響應將以用戶期望的形式進行交付。該系統要么將其轉換為文本傳遞，要么轉換為人類語音。你還記得Alexa或谷歌助手的聲音嗎?他們就是通過這個過程來產生回應。

5. 從經驗中學習

對話型人工智能通過從他們的經驗中學習，來改善他們對未來互動的反應。通過接受建議，應用程序學習在未來的對話中提供更好的回應。

對話型人工智能中使用的技術

對話型AI平臺使用一組技術來完成整個工作流程。主要有這些技術：

1. 自動語音識別(ASR)

應用程序通過部署這項技術來解釋口語短語。除此之外，它還可以將語音轉換成文本。如語音助手Alexa、谷歌Assistant等使用了自動語音識別技術。

2. 先進的對話管理

該技術有助于創建應用程序的響應。下一步，就可以把它轉化成人類可以理解的語言。

3. 自然語言處理(NLP)

對話型人工智能的自然語言處理包含兩個核心的子集(NLU和NLG)。第一個是自然語言理解(NLU)，即理解文本背后的意義或者意圖。它可以破譯多種語言的文本。聊天機器人和語音助手都使用這種技術。ASR之后，語音應用程序應用是NLU。

第二個是自然語言生成(NLG)。對話型AI在工作流程的最后階段使用它。它通過將計算機生成的應答轉換成人類可以理解的語言。

4. 機器學習(ML)

機器學習非常擅長理解一組數據。在對話型人工智能中，機器學習也被用來理解隨著時間推移發生的交互，并對這些交互做出更好的響應。

因此，它了解用戶的行為，引導APP創造更好的響應。在這項任務中，機器學習使這個對話型人工智能應用成為客戶更好的互動工具。

使用對話型人工智能提高客戶的參與度

長期以來，企業都在努力提高客戶的參與度。因此，像聊天機器人這樣的對話型人工智能工具已經成為網站和應用程序不可或缺的一部分。而且，開發人員正在努力將對話人工智能納入他們的解決方案中。

對話營銷已經成為醫療保健、旅游、教育等領域的一種行之有效的企業戰略。下面讓我們來看看對話型人工智能是如何增強客戶參與度的?

1. 不受限制的可伸縮性

與人工客服不同，對話型人工智能可以在同一時間為盡可能多的客戶提供解決方案。此外，它可以24小時不間斷地與人互動。

2. 充當得力的助手

在一個組織中，團隊為了實現組織的目標而共同努力。對話型人工智能技術與人類專家一起工作，減輕他們的負擔。它們能夠完成那些人類無法完成的任務，這就給人類專家留下了足夠的思考空間，只在需要的時候服務客戶。

3. 降低成本

對你來說，投資于對話型人工智能解決方案似乎是一筆額外的支出。但從長遠來看，它所執行的功能會降低成本。你不需要支付員工所有的輪班費用，以滿足客戶的實時對話。事實證明，這些應用程序對企業來說非常劃算。

4. 提供數據分析

如上所述，機器學習可以理解過去的經驗和交互，從而提高未來對話型人工智能交互的潛力。這使得企業能夠深入了解數據。

因此，您將能夠了解客戶的偏好、行為和需求。此外，您可以將這些數據盡其所能，以改進您的計劃和策略。

5. 提高了生產力

投資對話型人工智能解決方案的主要原因應該是提高生產率的需要。它通過不間斷、可靠和及時的客戶服務提高了整體生產力。

24×7工作制的支持和人性化的互動降低了客戶流失的風險。因此，對話型AI能夠提供更好的客戶參與度，并最終提高客戶留存率。

拓展全渠道使用對話型人工智能

在了解了對話型人工智能的工作流程和好處后，投資它似乎是有利可圖的。在落地之前，一定要確定你要利用這項技術的渠道。

關于對話型人工智能解決方案，你可以提供實時聊天，社交媒體互動，以及各種平臺，如Whatsapp、SMS、emails。

因此，企業正在使用全渠道的方法，提供無縫和直觀的客戶體驗。從而為他們的客戶提供積極的參與方式和迅速的回應。

結論

在世界各地，企業都在部署高端人工智能技術及其業務解決方案，以增強客戶的參與。因此，我們可以利用這些技術為用戶提供更好的體驗。也就是，對話型人工智能具有加強客戶和業務關系的潛力。讓我們共同探索它吧!

原文標題：How is Conversational AI Improving Customer Experience?，作者：Yatin Malik