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聊天機器人的缺點
聊天機器人學習的動態方法
超個人化用例
優化互動
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企業聊天機器人能否提供超個人化體驗?

Apr 12, 2023 pm 02:49 PM
人工智慧 機器人 聊天機器人

企業聊天機器人腦死。他們沒有認知,沒有深度,也沒有能力理解即時概念和脈絡。然而,最有效的企業聊天機器人是最相關的商業目標的盟友,而不是進步和時間的敵人。 2022年,企業聊天機器人應該允許大多數白領每天與對話平台互動,但企業仍無法提供推動價值所需的最佳對話體驗。大多數聊天機器人缺乏提供必要的個人化服務來優化客戶體驗的能力。

企業聊天機器人能否提供超個人化體驗?

考慮到企業、行銷人員和客戶對個人化的重視程度,未能為與人工智慧聊天機器人互動的客戶提供廣泛和動態的個人化將會產生財務和信譽成本。為了使企業能夠利用先進的技術蓬勃發展,並滿足客戶在購買過程中不同階段的需求,他們需要有影響力的聊天機器人,這些聊天機器人能夠快速學習,不斷實時適應,並且不受培訓數據的限制。

聊天機器人的缺點

即使在整個大流行期間採用率增加,聊天機器人也不斷失敗,原因是:

  • #沒有深入理解的統計推論
  • 沒有動態學習和推理的靜態模型
  • 沒有超個性化的隨機鸚鵡學舌

除了這些問題之外,企業聊天機器人還難以實施,因為它們的常識知識基礎太淺。缺乏必要功能的聊天機器人是硬編碼的,擁有唯讀解決方案,幾乎沒有活力,並且難以即時適應。這些聊天機器人的學習不夠自主或互動性不夠,這會導致與它們互動的人感到困惑和沮喪。超過一半的客戶在經歷了一次糟糕的客戶體驗後轉向競爭品牌,因此需要現成的技術來立即理解在任何情況下呈現的語言和上下文。

由於聊天機器人嚴重缺乏理解力和即時適應能力(利用自然語言),它們會導致多個孤島,這可能會給試圖推進其目標的企業領導者帶來財務上的麻煩。他們也缺乏將對話遠遠超出介紹階段所需的推理能力。如果沒有更深入的理解和即時適應能力,企業就無法按照他們想要的方式擴展業務,讓重複性任務減慢他們實現最佳生產力的進程。

聊天機器人學習的動態方法

聊天機器人應該是具有強大推理能力(包括消歧)的完全可審查的解決方案(而不是流行的黑盒子聊天機器人)。一般學習應該是“一次性學習”,這意味著員工或客戶無需不斷重複自己來完成任務或回答問題。透過自然語言的即時學習,一個有大腦的聊天機器人處理訊息,不僅可以理解直接請求,還可以理解它們背後的情緒。

具有大腦的聊天機器人優先考慮可在各種垂直領域和用例中使用的高價值、超個性化的客戶體驗。這些聊天機器人還具有深刻的上下文理解能力,因此它們透過整合的短期和長期記憶即時處理所說的內容。超個人化與企業目標、目標和使用非常吻合,因此使用者在與這些人工智慧對話工具互動時不會回到第一階段。

認知和自主聊天機器人還包括動態對話管理,因此使用者可以從對話中的前一點開始,為未來的對話增加價值,因為人們不必重複自己。借助整合的認知架構,具有大腦的聊天機器人還包括無縫語言生成、解析和推理,以創建創建有意義的互動式客戶體驗所需的超個人化類型。

使用本體,聊天機器人可以輕鬆處理特定術語及其含義,手動收集屬性等靜態資料並理解同義詞。透過在建立聊天機器人時灌輸常識,具有大腦的聊天機器人可以成功地收集和實施業務規則,同時收集必要的資訊來解釋產品或服務在現實世界中的引用方式。透過嚴格的測試和一致的調整,以及全面的回歸測試系統,聊天機器人可以輕鬆處理請求,而無需反覆教導。

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超個人化用例

超個人化的聊天機器人是呼叫中心不可或缺的一部分,可以幫助企業維持更多的客戶關係,並在過程中加速品牌成長。當您擁有一個帶有大腦的聊天機器人時,企業將大大減少客戶與人工座席交談的需求,因為上下文精明的數位助理為所有客戶提供了超個性化的體驗並降低了為他們服務的成本。呼叫中心還可以將大量呼叫從呼叫中心轉移,並立即將客戶服務擴展到數百萬人。

超個人化的聊天機器人還可以透過成為 IT 服務台和人力資源助理的強大助手來幫助員工,同時還可以支援企業和行動應用程式。此外,企業可以就各種業務領域進行深思熟慮的對話,包括政策、醫療保健、入職培訓、薪資/福利等。

優化互動

對於企業客戶來說,有大腦的聊天機器人可以建立品牌忠誠度。憑藉正常工作的大腦和對深入理解和常識知識的渴望,聊天機器人可以擴展企業服務並創造新的途徑,以最大限度地提高對話價值並增加外賣以優化未來的互動。對於希望在客戶群眼中變得更加相關和可靠的有遠見的企業來說,聊天機器人不應再成為負擔。聊天機器人應具備動態知識能力,以解決客戶查詢或痛點,並讓企業專注於其他增值任務,以最大限度地提高生產力。

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