隨著亞馬遜(Amazon)的Alexa、蘋果(Apple)的Siri、微軟(Microsoft)的Cortana和谷歌的Assistant等產品日益流行，虛擬或人工智能助手的興起也已經有一段時間了。

 

這項技術已經被訓練成能夠理解語音命令并為用戶完成任務，隨著企業開始尋求利用人工智能助手(包括聊天機器人)來處理各種用例，這項技術在商業上也取得了進展，包括語音到文本聽寫、團隊協作任務、電子郵件管理、客戶服務、自助臺管理和數據分析。

 

根據在線IT社區Spiceworks 2018年的一份報告，在擁有500多名員工的企業中，40%的企業預計到2019年將在自有設備上安裝一個或多個智能助手或人工智能聊天機器人。在這項研究中，Spiceworks在2018年3月對北美和歐洲的529名科技買家進行了調查。

 

在已將該技術應用于公司自有設備和服務的企業中，49%的企業使用微軟小娜來完成與工作相關的任務，其次是蘋果的Siri，比例為47%。使用Google Assistant(23%)和亞馬遜Alexa的人數則相對較少。

 

在部署了人工智能聊天機器人和智能助手的公司中，46%的公司將其用于語音到文本的聽寫，26%的公司將其用于團隊協作，24%的公司將其用于員工的日歷管理。此外，14%的人使用了人工智能聊天機器人和助理來進行客戶服務，13%的人使用了IT服務臺來進行管理。

 

超過半數(53%)的組織在其IT部門中了使用這些產品，23%的組織使用這些產品來支持其行政部門，20%的組織使用這些產品來支持客戶服務。

 

在不使用人工智能聊天機器人或智能助手的組織中，一半的組織由于工作場所缺乏實際用例而沒有實現它們，29%的組織出于安全和隱私方面的考慮，25%的組織則由于成本問題而有所保留。盡管人工智能的應用越來越多，但只有20%的IT專業人士認為他們的組織擁有實施和支持人工智能技術的適當技能、人才和資源。

 

下面是一些最佳實踐的建議，供希望實現和維護虛擬助理的IT主管參考。

 

 

開發、部署或維護人工智能助手不可能在真空中完成；IT必須與組織中的其他實體一起參與進來，例如客戶服務，人力資源，行政管理等。

 

團隊理念是Eno開發的重要組成部分，Eno是一種自然語言，基于SMS的聊天機器人，由金融服務公司Capital One于2017年推出。Capital One的軟件工程副總裁Margaret Mayer說，由來自設計、產品開發和IT部門的人員組成一個團隊，共同構建了Eno的性格、能力和基礎設施。

 

“通過作為一個工作團隊來工作，我們每個人在開發新功能時都會提供輸入和反饋，為Eno創造一個更強大的結果，”Mayer說。“我們不執著于創建一個精確的長期路線圖，而是敏捷地工作，專注于客戶所希望的Eno幫助他們的方式。”

 

Eno使客戶能夠快速獲得有關賬戶余額、最近交易和到期日期等問題的答案，并能夠支付賬單和進行其他交易。使用機器學習還可以根據特定用戶的需要定制該助手。

 

AI助手的一個有效的應用是防止欺詐。以前，需要客戶響應的欺詐警報有一組可以使用的狹窄定義的響應。Mayer說：“由于Eno的自然語言處理能力，Capital One客戶的信用卡或借記卡上的可疑活動不再局限于響應警報時簡單的‘確認或拒絕’，它讓我們能夠了解客戶面對可疑活動警報時的更多反應，讓我們能夠更快地關閉信用卡，并最終防止更多欺詐。”

 

自推出以來，Eno已經超越了SMS文本的范疇并進入了其他渠道，以滿足客戶不同的需求或渠道偏好。 “不管通過什么渠道，我們的目標都是讓客戶能夠以數字化的方式快速回答他們的問題，”Mayer說。

 

客戶對Eno的自然互動和對話互動給出了積極的反饋。她說：“客戶評價說，‘Eno看起來就像是在和客服通話，沒有等待的時間，也沒有電梯里的音樂。’”

 

 

美國宇航局噴氣推進實驗室(JPL)一直在評估和試驗它所謂的“未來技術浪潮”。JPL的IT CTO Tom Soderstrom表示，這些浪潮，包括內部開發的數字助理，正在形成一場“巨大的海嘯”，將在所有地方產生內置智能。

 

“要使內置智能真正有用，它還必須易于訪問和使用，”Soderstrom說。“我們已經能夠自如地向Siri、Alexa或谷歌等數字助理提問并獲得答案。我們喜歡簡單的交互，但我們還不能問與工作相關的問題。事實上，我們無法與這些商業數字助理進行真正的對話。”

 

JPL的業務案例是讓員工能夠以一種簡單、自然的方式與智能助理進行深入的、與工作相關的對話，并在幾秒鐘內獲得正確的答案。

 

“這些答案將以他們希望看到的方式出現，比如語音、短信、屏幕顯示或電子郵件回復，”Soderstrom說，一個問題的結果查詢過程應該是這樣的，助手通過查詢數千個包含PB級數據的不同數據源，然后提供快速的答案和見解，而用戶不必知道所有的底層細節。

 

事實證明，這些助手對于各種用例都是有益的。一種是人們需要重復回答的相同類型的問題，比如自助臺。JPL已經建立了相應的助手來回答有關人力資源、合同、收購、網絡安全、云計算、尋找可用會議室、尋找可用停車位等問題的答案。

 

另一種用途是，一組專家在自己的領域中尋找特定的信息。Soderstrom說，這些助手可以快速搜索數千個數據源和域，并提供幾乎即時的洞察力。一些例子包括與網絡安全相關的查詢、關于深空網絡軌道的問題、關于即將召開的會議的信息、最近的提案以及填寫異常報告。

 

還有一種用例是數據量巨大或需要快速交易并需要實時關注的場景，在這些用例中人們無法及時做出反應。這些助理在后臺運行，只需要通知用戶發生的事件并告知用戶已經替他們采取了行動。這些例子包括網絡安全事件，實時攻擊、自動拍攝火星上有趣的特征并將其發送給JPL，以及通過在公開和暗網上進行搜索來幫助執法的各種努力。

 

 

Gartner客戶體驗與技術/會話人工智能平臺全球研究高級總監Brian Manusama表示，企業應制定使用對話助手的路線圖，以獲取價值。

 

Manusama說，有四種主要的可以使用人工智能助理的對話互動類型。隨著企業在技術方面獲得更多經驗，這些項目將可以更輕易地被部署。

 

一種是使用低信息任務和簡單的對話框來確定意圖。Manusama說，這是目前大多數對話AI所部署的地方，包括自動化門戶網站上的常見問題等例子。

 

另一種是多個低信息任務的結合，它需要復雜的對話來詢問多個澄清性的問題以確定客戶的意圖。

 

第三種是端到端的任務，基于簡單對話框的事務處理。當自動化代理的對話AI與后端系統集成以發起事務或組合不同的知識庫以提供對請求的響應時，就會出現這種情況。

 

第四種是真正的會話AI助手，可以進行廣泛的對話，并集成到企業系統中。

 

Manusama說，要確定人工智能助理是否真的在創造價值，重要的是衡量客戶滿意度。“在過去的幾年里，一些聊天機器人給客戶帶來了糟糕的體驗，”他說。 “你需要測量滿意度，監控滿意提升率，檢查結果報告，并不斷重新培訓您的數字代理以確保準確性。”

 

 

部署或構建人工智能助手的技術應該是可用的，IT也應該推動其實施。 Soderstrom說：“我們建議主動詢問用戶他們認為的最有用的東西是什么，然后構建一個，快速獲得用戶反饋，然后決定迭代或刪除它。然后再創建下一個。”

 

Soderstrom說，如果公司內部的人發現某個人工智能助手很有用，你就會發現這是一種廉價而快速的投資回報。而如果某個特定的助理不被認為是有用的，那也只是一筆小投資，可以暫時“停放”以備將來使用。

 

JPL在開始它的人工智能助手之旅時，進行了一次討論，它發現最迫切的需要是找到一個可用的會議室。Soderstrom說：“我們在一周內就完成了第一個版本，然后隨著時間的推移添加了額外的智能，它被證明是非常有效和受歡迎的。”

 

Soderstrom說，公司還應該考慮為特定的目的建立特定的助手。“雖然它們使用了相同的架構和工具，但自然語言處理還不夠高級，不足以真正理解用戶的意圖，”他說。如果JPL構建了一個單一的人工智能助手，用戶將不得不回答來自應用程序的更多問題，這將使它難以使用。

 

企業在部署人工智能助手時肯定會遇到一些挫折。“在實施人工智能時，你不能害怕承認失敗，并需要從中吸取教訓，”Keith Farley說，他是Aflac保險公司的創新和客戶體驗總監。

 

“比起三個月的失敗來說，更糟糕的是需要面對六個月的失敗，”Farley說。

 

2018年，Aflac在其網站和移動應用程序上增加了聊天功能。Farley說：“雖然我們最初使用的是完全自動化的聊天機器人，但我們發現這種問題的失敗率太高了。”于是，我們關掉了聊天機器人，并決定從人與人之間的聊天互動開始，只回答一系列與福利和投保人覆蓋范圍有關的問題。”

 

現在員工可以回答任何問題了，公司正在收集的原始問答數據將用于2019年推出的一款新的聊天機器人上面。

 

Farley表示：“在我們的案例中，我們希望能夠讓Aflac擁有這樣一種文化，我們可以承擔一些風險，而不是害怕失敗。我們能夠從最初的失敗中迅速學習，重新啟動，并最終交付一個非常成功的客戶應用程序”，這將有效的提高客戶滿意度。