Różnica między botem, chatbotem, chatbotem NLP i całą resztą?

Chatbots są skutecznym narzędziem pomagającym firmom usprawnić interakcje z klientami i pracownikami. Najlepsze chatbots komunikują się z użytkownikami w naturalny sposób, który naśladuje ludzkie rozmowy. Jeśli chatbot potrafi to robić z powodzeniem, prawdopodobnie jest to chatbot oparty na sztucznej inteligencji, a nie zwykły bot oparty na regułach.

Ale czym jest chatbot sztucznej inteligencji? Zasadniczo jest to chatbot, który wykorzystuje konwersacyjną sztuczną inteligencję do zasilania swoich interakcji z użytkownikami. Ponieważ sztuczna inteligencja chatbots jest dostępna o każdej porze dnia i może wchodzić w interakcje z wieloma klientami jednocześnie, jest to świetny sposób na poprawę obsługi klienta i zwiększenie lojalności wobec marki.

Czym jest chatbot NLP?

Chatbot NL P jest bardziej precyzyjnym sposobem opisania chatbota sztucznej inteligencji, ale może pomóc nam zrozumieć, dlaczego chatbots zasilany przez AI jest ważny i jak działa. Zasadniczo NLP jest specyficznym rodzajem sztucznej inteligencji wykorzystywanej w chatbots.

NLP oznacza przetwarzanie języka naturalnego. Jest to technologia, która pozwala chatbots komunikować się z ludźmi w ich własnym języku. Innymi słowy, to właśnie sprawia, że chatbot czuje się człowiekiem. NLP osiąga to, pomagając chatbots interpretować ludzki język tak, jak zrobiłby to człowiek, wychwytując ważne niuanse, takie jak kontekst zdania.

W bardziej technicznym sensie NLP przekształca tekst w ustrukturyzowane dane, które komputer może zrozumieć. Aby to zrobić, musi przetwarzać duże ilości danych językowych. Śledzenie i interpretowanie tych danych pozwala chatbots zrozumieć i odpowiedzieć na zapytania klientów w płynny, kompleksowy sposób, tak jak zrobiłby to człowiek.

Czym różni się chatbot NLP od bota?

Jak właśnie zauważyliśmy, NLP chatbots wykorzystuje sztuczną inteligencję do naśladowania ludzkiej konwersacji. Standardowe boty nie wykorzystują sztucznej inteligencji, co oznacza, że ich interakcje są zazwyczaj mniej naturalne i ludzkie.

Większość standardowych botów to tak zwane boty "oparte na regułach". Są one zaprojektowane tak, aby ściśle przestrzegać reguł konwersacji ustalonych przez ich twórcę. Jeśli użytkownik wprowadzi określone polecenie, bot oparty na regułach wygeneruje gotową odpowiedź. Jednak poza tymi regułami standardowy bot może mieć trudności z dostarczeniem użytkownikowi przydatnych informacji. Brakuje tu elastyczności, która jest tak ważną częścią ludzkich konwersacji.

Co więc wyróżnia NLP chatbots ? Oto kilka cech NLP chatbots, które dają im przewagę nad bardziej tradycyjnymi botami:

• Potrafi zrozumieć język naturalny. Chatbot wykorzystujący przetwarzanie języka naturalnego (NLP) może rozumieć i interpretować język naturalny. Ale co to dokładnie oznacza? NLP pozwala chatbots na interakcję z danymi wejściowymi użytkownika, które zawierają błędy ortograficzne i gramatyczne. Może nawet określić, czy dane wejściowe są intencją, czy pytaniem, co może znacznie przyczynić się do dokładnego i terminowego zaspokojenia potrzeb użytkownika. Inne aspekty języka naturalnego obejmują treści emocjonalne i nacisk - rzeczy, które naturalnie wychwyciłbyś, gdybyś rozmawiał twarzą w twarz z inną osobą.

• Bardziej przypomina to rozmowę niż kwestionariusz. Jednym z największych wyzwań stojących przed chatbots jest to, że użytkownik chatbota może wprowadzić dosłownie wszystko. Jeśli użytkownik wchodzi w interakcję z botem opartym na regułach, wszelkie dane wejściowe, które nie są oczekiwane, mogą prowadzić do ślepego zaułka konwersacji. Z tego powodu rozmowy ze standardowymi botami mogą często przypominać kwestionariusze, co może być przygnębiające. W końcu w takim momencie można po prostu przewinąć FAQ, aby znaleźć to, czego się szuka. Chatbot NLP jest inny właśnie dlatego, że może dostosować się do wskazówek konwersacyjnych, tworząc środowisko, które bardziej przypomina naturalną rozmowę.

• Nieustannie się poprawia. Jedynym sposobem na ulepszenie bota opartego na regułach jest dodanie większej liczby reguł. Chatbot NLP będzie udoskonalany przy użyciu danych dostarczanych przez użytkowników końcowych. Dzięki temu lepiej rozumie różne sposoby formułowania pytań lub intencji, ale także pozwala rozszerzyć możliwości, identyfikując to, na co chatbot nie mógł odpowiedzieć.

Korzyści oferowane przez NLP chatbots nie tylko prowadzą do lepszych wyników dla klientów. Sprawią, że poczują się bardziej komfortowo i doceniani.

Dlaczego potrzebujesz Chatbota NLP lub Chatbota AI?

Jak wskazaliśmy wcześniej, proste boty mogą zaprowadzić cię tylko tak daleko. Prosty bot poradzi sobie z prostymi komendami, ale konwersacje to złożone i płynne rzeczy, jak wszyscy wiemy. Jeśli użytkownik nie jest do końca pewien, na czym polega jego problem lub czego szuka, prosty bot prawdopodobnie nie sprosta zadaniu.

Chatbot przetwarzający język naturalny może obsługiwać klientów w taki sam sposób, w jaki robiłby to agent. Przetwarzanie języka naturalnego chatbots zapewnia lepsze doświadczenia dla użytkowników, prowadząc do wyższego poziomu zadowolenia klientów. I choć często jest to wystarczająco dobry cel sam w sobie, po podjęciu decyzji o stworzeniu chatbota NLP dla swojej firmy, istnieje wiele innych korzyści, które może on zaoferować.

NLP chatbots może często służyć jako skuteczny zamiennik droższych aplikacji, na przykład oszczędzając czas i pieniądze firmy pod względem kosztów rozwoju. Oprócz obsługi klienta, NPL chatbots można wdrożyć do marketingu konwersacyjnego, rozpoznając intencje klienta i zapewniając płynną i natychmiastową transakcję. Można je nawet zintegrować z platformami analitycznymi, aby uprościć gromadzenie i agregację danych biznesowych.

Nie musisz jednak wierzyć nam na słowo. Giganci technologiczni, tacy jak Amazon i Google, od kilku lat intensywnie inwestują w asystentów domowych, takich jak Alexa i Google Home. Choć możesz nie zdawać sobie z tego sprawy, asystenci ci polegają na konwersacyjnej sztucznej inteligencji do interakcji ze swoimi właścicielami, oferując swoim użytkownikom rozmowy, które są dynamiczne i, co najważniejsze, ludzkie.

Firmy nie mogą sobie pozwolić na nieużywanie chatbots.

Jak działa sztuczna inteligencja chatbots ?

Konkretne umiejętności

Różne typy chatbots mają różne przypadki użycia. Chatbots są zazwyczaj spersonalizowane zgodnie z potrzebami i preferencjami organizacji, więc to Ty decydujesz, jakie umiejętności nadać swojemu chatbotowi. Firmy, które wykorzystują tę technologię, muszą zadać sobie następujące pytania, aby zdefiniować kluczowe kompetencje swojego chatbota:

• Jaki jest cel chatbota?
• Jakie problemy użytkowników stara się rozwiązać? (to ostatecznie pomoże ci zwiększyć zadowolenie klientów)
• Jakie są jego funkcje?
• Czego nie chcesz lub nie potrzebujesz od chatbota? (pomoże to uniknąć frustracji użytkowników)

Zdolności poznawcze

Chatbot AI wykorzystuje swoje umiejętności sztucznej inteligencji, aby zrozumieć, czy tekst wprowadzony przez użytkownika odpowiada jednej z kompetencji chatbota. Istnieje szereg czynników, które umożliwiają NLP chatbots zrozumienie:

• Wariacje semantyczne: Chatbots analizuje relacje między słowami, aby wyciągnąć z nich znaczenie. Na ile różnych sposobów użytkownicy mogą zadać to samo pytanie?
• Słowa kluczowe: Jakie słowa kluczowe zawiera fraza? Firmy muszą przeprowadzić wyczerpującą analizę słów kluczowych, aby określić, które słowa kluczowe powinny zostać włączone, aby chatbot mógł zidentyfikować, jakiego rodzaju pytanie jest zadawane i czy ma zasoby, aby rozwiązać zapytanie.
• Języki: Jaką z góry ustaloną listę słów mamy dla danej umiejętności? Pytania mogą być formułowane na różne sposoby i w różnych językach (i ich odmianach). Chatbot ma zdolności poznawcze nie tylko w odniesieniu do tekstu pisanego. Może również rozumieć liczby, tekst z obrazu, informacje w filmie, identyfikować płeć i wiek osoby, rozumieć poziom emocjonalny wiadomości i wyodrębniać słowa kluczowe z tekstu.

Zdolność konwersacyjna

Aby rozpocząć rozmowę z użytkownikiem, firmy muszą opracować najbardziej efektywny sposób prowadzenia użytkowników. Muszą upewnić się, że ich chatbot rozumie kontekst rozmowy, aby udzielić właściwej odpowiedzi. Aby to osiągnąć, organizacje muszą zdefiniować:

• Ile kroków jest potrzebnych, aby poprowadzić użytkownika do odpowiedzi
• Jakie konteksty zachować przy życiu, aby napędzać następną interakcję?
• Jakie możliwości dialogu wykrywamy dla naszych działań marketingowych.

Kanał

Jest to kluczowa część projektowania chatbota. Firmy muszą zdefiniować kanał, w którym bot będzie wchodził w interakcje z użytkownikami. Użytkownik, który rozmawia przez aplikację taką jak Facebook, nie jest w takiej samej sytuacji jak użytkownik komputera stacjonarnego, który wchodzi w interakcję za pośrednictwem bota na stronie internetowej. Istnieje kilka różnych kanałów, więc ważne jest, aby określić, jak zachowują się użytkownicy danego kanału.

Szkolenie i uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe to poddziedzina sztucznej inteligencji (AI), której celem jest opracowanie metodologii i technik umożliwiających maszynom uczenie się. Uczenie się odbywa się za pomocą algorytmów i heurystyk, które analizują dane, utożsamiając je z ludzkim doświadczeniem. Umożliwia to opracowanie programów zdolnych do identyfikowania wzorców w danych.

Dzięki uczeniu maszynowemu sztuczna inteligencja chatbots może przewidywać przyszłe zachowania, a przewidywania te mają dużą wartość. Jednym z najważniejszych elementów uczenia maszynowego jest automatyzacja; oznacza to, że maszyna poprawia swoje przewidywania w czasie i bez interwencji programistów.

Mimo że inteligentne chatbots opierają się na uczeniu maszynowym, firmy muszą również szkolić swoje chatbots. Potrzebują stałej uwagi, aby zapewnić najlepszą odpowiedź. Dzięki demonstracjom i testom użytkowników organizacje mogą dowiedzieć się, co należy poprawić. Oto kilka kluczowych pytań, które firmy powinny sobie zadać, aby ulepszyć swoich wirtualnych asystentów:

• Które pytania dają nam poprawną odpowiedź?
• Jakie nowe pytania zadają użytkownicy?
• Na jakich nowych integracjach powinniśmy się skupić?

Jaka jest różnica między NLP, NLG, NLU i NLI?

W świecie sztucznej inteligencji używane są cztery główne akronimy, które pomogą Ci lepiej zrozumieć chatbots:

• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): to dziedzina sztucznej inteligencji i lingwistyki stosowanej, która bada interakcje między ludźmi i maszynami za pomocą języka naturalnego. Dokładniej rzecz ujmując, koncentruje się na przetwarzaniu komunikacji międzyludzkiej, dzieleniu jej na części i identyfikowaniu najbardziej istotnych elementów wiadomości w celu zrozumienia, interpretacji i manipulowania ludzkim językiem.
• Rozumienie języka naturalnego (NLU): to gałąź przetwarzania języka naturalnego, która opiera się na algorytmie klasyfikacji uczenia maszynowego, analizie statystycznej kolejności i częstotliwości słów oraz bogactwie danych szkoleniowych, aby zrozumieć intencje stojące za wiadomością użytkownika. NLU koncentruje się na upewnieniu się, że maszyna rozumie znaczenie tekstu.
• Generowanie języka naturalnego (NLG): jest również gałęzią przetwarzania języka naturalnego. Odnosi się do procesów sztucznej inteligencji, które przekształcają ustrukturyzowane dane w języki naturalne, takie jak tekst lub mowa, tak aby ludzie mogli je łatwo zrozumieć. Jest to technologia chatbota, która odpowiada za generowanie odpowiedzi na zapytanie użytkownika.
• Natural Language Interaction (NLI): to kolejna gałąź NLP. Jak sama nazwa wskazuje, odnosi się do interakcji i komunikacji między ludźmi a maszynami. NLI to zestaw procesów, które mogą tłumaczyć język programowania na język ludzki i odwrotnie.

‍