CTI論壇(ctiforum.com)（編譯/老秦）:聊天機器人是客戶體驗環境中最令人興奮的新工具。
借助機器人和聊天機器人，企業可以自動化為客戶回答重復性問題，加快為客戶解決問題的時間，并減輕座席的壓力。
但是，機器人和聊天機器人在現代市場中仍然是相對較新的概念。我們仍然在探索這種技術的用途，以及如何改變CX空間。這是您探索機器人和聊天機器人世界的基本指南。
什么是機器人和聊天機器人？
機器人程序是一種根據特定的觸發器和算法自動完成動作的程序。聊天機器人是一種計算機程序，旨在模擬人類對話。用戶可以使用聊天界面或通過語音與這些工具進行交流，就像與他人交談一樣。聊天機器人理解任務含義并提供預設的答案。
聊天機器人與常規應用程序一樣，具有應用程序層，數據庫，會話用戶界面（CUI）和APIs。目前有3種常見的聊天機器人：
- 基于規則的聊天機器人：最簡單的選擇，這些機器人只是為非常具體的問題提供預定義的答案。它們非常適合合格的潛在客戶或為客戶提供交互式FAQ體驗
- 智能聊天機器人：這些智能機器人使用機器學習從用戶的請求和信息中學習。訓練有素的機器人程序可以理解觸發回復的特定單詞和短語。他們會隨著時間的推移自學，以了解更多問題并提供更好的答案
- 人工智能驅動的聊天機器人：這些機器人將基于規則的機器人的優勢與智能獨立程序的強大功能相結合，以解決用戶問題。他們可以記住對話的上下文并了解用戶的偏好。這些機器人結合了自然語言處理，機器學習和AI來了解客戶。自然語言處理有助于人與計算機之間的交互，使其感覺更自然
機器人和聊天機器人如何工作？
有三種使用聊天機器人的基本分類方法。
第一種選擇是創建一個模式匹配機器人。模式匹配機器人根據其看到的關鍵字對文本進行分類并產生響應。這些模式的標準結構是AIML（人工智能標記語言）。在模式匹配中，聊天機器人僅知道其模型中存在的問題的答案。該機器人不能超出已經在其系統中實現的模式。
當今的聊天機器人的另一種選擇是使用算法。對于每種問題，機器人都需要在數據庫中使用一種獨特的模式，以便機器人提供正確的答案。通過各種趨勢組合，可以創建層次結構。算法是開發人員如何減少分類器并使結構更易于管理的方法。NLP和文本分類的經典算法是Multinational Naïve Bayes。
聊天機器人的最終關鍵方法是使用人工神經網絡。這些解決方案使機器人能夠使用加權連接和數據上下文來計算對問題的響應。使用人工神經網絡，提供給機器人的每個句子都被分解成不同的詞，每個詞都被用作神經網絡的輸入。隨著時間的流逝，神經網絡變得越來越強大，從而幫助該機器人針對常見查詢創建更為準確的響應集。
神經網絡中有許多不同類型的變體。通常，使用這些工具的企業將需要隨著時間的推移訓練他們的機器人，以變得更加高效。幸運的是，對聊天機器人的培訓比對人類的教學規模要大得多，而且速度更快。例如，一個客戶支持的聊天機器人可以獲取數千個會話日志，并使用這些日志中的信息來支持其神經網絡。
此外，當聊天機器人準備與實際客戶互動時，企業可以實現智能反饋循環。這意味著在對話過程中，當客戶提出問題時，聊天機器人可以提供一些智能答案，并提供諸如您的意思是a，b或c之類的選項。客戶的回應方式將有助于加強機器人的理解并訓練機器學習模型。
克服聊天機器人的挑戰
盡管當今的聊天機器人正變得越來越有價值和直觀，但要完善這些工具，還有很長的路要走。機器人已成為公司改善客戶服務策略并為客戶提供更一致支持的一種流行方式。但是，這項技術仍然面臨一些核心挑戰。如：
- 安全性：在當今數據敏感和隱私的時代，至關重要的是，客戶必須能夠信任為他們提供信息的機器人。企業需要將聊天機器人設計成僅要求并捕獲相關數據。確保收集的數據在互聯網上安全傳輸和保護也是至關重要的。
- 聲音：使機器人和聊天機器人今天工作的另一個關鍵組成部分是確保它們具有與客戶交談的正確聲音。如今的消費者希望機器人具有某些人性化元素，例如幽默感和同理心。但是，他們不想被欺騙，以為他們在與機器人對話時卻是在與人類互動。
- 情感：聊天機器人需要了解為當今消費者提供正確服務的感覺和情感。現在，企業正在更加努力地在聊天機器人中實現自然語言處理和理解，以盡量減少令人尷尬的上下文錯誤。
在當今高度數字化的時代，聊天機器人和機器人可以成為任何企業或聯絡中心的客戶體驗策略的強大補充。但是，就像任何其他變革性技術一樣，如果公司希望最大程度地利用現有的創新技術，則需要確保他們知道如何有效使用它們。
了解聊天機器人的工作原理以及如何對其進行培訓是制定有效的數字化客戶體驗路線圖的第一步。
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