人們對自動駕駛汽車和機(jī)器人等新興技術(shù)越來越關(guān)注，聊天機(jī)器人已經(jīng)成為應(yīng)用在客戶服務(wù)前沿的技術(shù)。很多企業(yè)正在部署采用人工智能的機(jī)器人，并將聊天機(jī)器人整合到用戶和公司之間的溝通的各個方面。

 

目前聊天機(jī)器人來自兩條路徑。其中一條路徑始于精心設(shè)計的工具生態(tài)學(xué)，以支持呼叫中心的人員。開發(fā)人員認(rèn)識到，一些成熟的人工智能可以支持這些系統(tǒng)，可以攔截初始請求，有時可以解決最簡單的問題。他們?yōu)榕c客戶聊天而構(gòu)建的系統(tǒng)添加了智能。

 

另一條路徑來自實(shí)驗(yàn)室和人工智能研究人員。在構(gòu)建自然語言處理堆棧時發(fā)現(xiàn)客戶服務(wù)工作是一個很好的應(yīng)用程序。于是他們創(chuàng)建了自己的聊天機(jī)器人并開始分發(fā)。

 

這些方法之間存在驚人的差異。有些聊天機(jī)器人可以同時使用語音和文本信息，而另一些則只能通過文本進(jìn)行交流。有些人主要支持人類，而另一些人則獨(dú)立自主。有些聊天機(jī)器人有了自己的機(jī)械靈魂，而另一些聊天機(jī)器人只是扮演了一個類似人類的角色。

 

企業(yè)的最佳方法取決于其當(dāng)前的策略。擁有現(xiàn)有客戶服務(wù)團(tuán)隊的企業(yè)可能采用聊天機(jī)器人回答無聊和重復(fù)的問題。人工智能將成為最基本的支持工具，讓工作人員解決難度更高的問題。

 

從零開始或經(jīng)驗(yàn)很少的企業(yè)可以進(jìn)行更多的試驗(yàn)。他們可能希望從基本的人工智能界面開始，以避免提高對人類接觸的更高期望。或者，他們可能會加入一個全方位的客戶服務(wù)團(tuán)隊，由工作人員和人工智能服務(wù)組成。

 

當(dāng)今所有的聊天機(jī)器人工具都需要訓(xùn)練，包括企業(yè)和他們可能會被問到的問題。最簡單的工作可以是上傳文檔，讓人工智能搜索答案，主要是關(guān)鍵字。像解答常見問題這樣的半結(jié)構(gòu)化文檔是很好的基礎(chǔ)，因?yàn)樗鼈円呀?jīng)提供了答案。更復(fù)雜的編程可以采取想象潛在查詢的形式，然后通過潛在答案的流程圖進(jìn)行處理。這些工具都提供了某種反饋循環(huán)，這樣隨著時間的推移，人工智能將得到改善。

 

這些足以承擔(dān)部分負(fù)擔(dān)嗎?編程響應(yīng)比單純接聽電話還要有效嗎?這些計算通常取決于企業(yè)的業(yè)務(wù)復(fù)雜程度以及可能需要幫助的客戶數(shù)量。如果企業(yè)有許多客戶有直接的需求，那么訓(xùn)練人工智能可能是最快、最經(jīng)濟(jì)的解決方案。

 

以下是可以幫助企業(yè)添加聊天機(jī)器人的六個工具集，以簡化員工和客戶的客戶服務(wù)流程。

 

 

任何欣賞Amazon Echo功能的人都可以使用支持Alexa語音的大部分技術(shù)。Lex工具可以同時處理文本消息和語音輸入，并引導(dǎo)用戶通過一組亞馬遜稱之為“utterances”和“slots”的對話框。

 

最強(qiáng)大的功能可能是它與AWS云平臺的集成。許多服務(wù)涉及為亞馬遜的無服務(wù)器計算平臺AWS Lambda構(gòu)建功能，這些事件將與亞馬遜的所有數(shù)據(jù)庫一起使用。如果企業(yè)的數(shù)據(jù)已經(jīng)在云中，或者企業(yè)正在使用AWS云平臺用于其他重要用途，那么集成可以非常簡單。

 

與大多數(shù)AWS云平臺一樣，Lex平臺通過計算處理的請求數(shù)量來根據(jù)使用情況計費(fèi)，從而最大限度地降低啟動成本。

 

 

谷歌公司進(jìn)入該領(lǐng)域時，可以使用語音和文本輸入來跟蹤對話并觸發(fā)操作。它提供了一個專有框架，用于在流經(jīng)一系列請求時跟蹤調(diào)用的意圖。不過，谷歌公司一直致力于將其工具與許多外部服務(wù)相集成，這些服務(wù)包括Facebook Messenger等文本資源，以及Amazon Alexa或Microsoft Cortana等完全競爭的對手。

 

Dialogflow還提供了強(qiáng)大的分析集合，可將結(jié)果提供給工具的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以幫助改進(jìn)其響應(yīng)。企業(yè)可以翻閱對話日志，調(diào)整答案并重新訓(xùn)練系統(tǒng)。該文檔還包括許多預(yù)先構(gòu)建的版本，用于許多常見用例，例如在餐廳預(yù)訂餐桌或搜索本地服務(wù)。

 

 

LivePerson上的聊天機(jī)器人是在將最頻繁的查詢移交給在線代理之前進(jìn)行客戶服務(wù)交互的前端實(shí)體。系統(tǒng)監(jiān)控所有對話，跟蹤情緒，并標(biāo)記可能產(chǎn)生挫敗感的交互，以便人工代理甚至管理人員進(jìn)行干預(yù)。

 

主要云平臺集成了所有主要的文本消息選項，并將文本提供給系統(tǒng)。企業(yè)可以使用會話生成器編寫LivePerson流程腳本，會話生成器是一種用于組織和測試可能的對話框的工具。會話生成器的IntentBuilder和KnowledgeBase使用樣本請求來識別用戶想要學(xué)習(xí)的內(nèi)容。有許多主要應(yīng)用程序和行業(yè)的預(yù)構(gòu)建框架。

 

該公司目前正在測試“功能即服務(wù)”選項，該選項允許企業(yè)嵌入一個由javascript代碼構(gòu)建的AWS lambda功能，以進(jìn)一步自定義交互。

 

 

LiveChat是一個支持實(shí)時代理的平臺，其中包含一系列預(yù)設(shè)響應(yīng)和一個常用信息的知識庫。該工具使用票務(wù)系統(tǒng)組織和跟蹤用戶和在線代理之間正在進(jìn)行的對話，解決需要進(jìn)一步研究的問題。

 

LiveChat集成了許多主要的內(nèi)容管理系統(tǒng)(CMS)平臺，但也可以從Facebook等信息平臺或Magento等電子商務(wù)平臺獲取文本。一個大型的插件市場提供了數(shù)百種擴(kuò)展和集成LiveChat的方法。如果沒有預(yù)構(gòu)建的解決方案，那么一個廣泛的API將打開應(yīng)用程序的所有角落，如賬單或聊天室。

 

 

8年前，IBM Watson在Jeopardy游戲中與人類對抗而聞名，現(xiàn)在，企業(yè)可以將許多相同的技術(shù)應(yīng)用到網(wǎng)站或聊天機(jī)器人中。IBM Watson聞名業(yè)界，并包含了許多不同類型的人工智能技術(shù)，但不要過于沉迷于歷史細(xì)節(jié)。很多企業(yè)的聊天機(jī)器人可能并沒有Watson那么強(qiáng)大，但它將能夠回答有關(guān)企業(yè)產(chǎn)品的基本問題。

 

Watson聊天機(jī)器人可以用多種語言構(gòu)建，包括Java、JavaScript和Python。GitHub上提供了許多示例，例如零售店助理或Twitter Feed聊天機(jī)器人。還有一個WordPress插件。

 

大部分基礎(chǔ)設(shè)施都致力于從大量原始數(shù)據(jù)中尋找答案。對聊天機(jī)器人進(jìn)行編程需要識別潛在的任務(wù)，并且IBM工具可以挖掘過去的人類聊天日志，以標(biāo)記可能值得編程的日志。還有一個復(fù)雜的工具可以幫助聊天機(jī)器人在常見問題文檔中找到答案。

 

認(rèn)識到這項技術(shù)的局限性，IBM Watson還包括一個衡量用戶情緒并在用戶生氣時將對話轉(zhuǎn)移給人的過程。

 

 

Bold360的人工智能技術(shù)融合到一系列產(chǎn)品的背景中，為客戶提供支持。有些客戶可能會與聊天機(jī)器人互動，另一些客戶可能會發(fā)送電子郵件，另一組客戶可以在同一個人工智能的指導(dǎo)下直接瀏覽知識庫。Bold360稱之為“全渠道參與”。

 

Bold360談到“機(jī)器人和代理的和諧”，因?yàn)樗能浖荚谌诤先祟惡腿斯ぶ悄艿墓ぷ鳌C(jī)器人可以為人類提供答案，人類可以從機(jī)器人手中接管。機(jī)器人增加了人類的力量，使機(jī)器人從最具挑戰(zhàn)性的問題中解脫出來。

 

大部分工作都是為了建立找到答案的知識庫。人工智能分析將使用自然語言程序找到最佳匹配，然后應(yīng)用多變量分析來改進(jìn)結(jié)果。API提供了對諸如原始數(shù)據(jù)收集、代理配置和工作流等瑣事的RESTful訪問。軟件開發(fā)工具包(SDK)使與移動應(yīng)用程序的集成更加順暢。