- 聊天機器人自動化整合了 NLP 和工具,可處理預約、線索路由、人力資源支援和 CRM 更新等任務。
- 人工智能驅動的機器人可提供個人化的體驗,並全天候處理大量的查詢,從而減少落單。
- 自動化流程包括利用 NLU 理解意圖、擷取相關資料、利用LLM 推理規劃行動,以及透過整合與 API 執行即時工作流程。
- Botpress、Tidio、Zendesk、Zapier 和 HubSpot 等頂尖平台可讓各種規模的企業建立自動化複雜工作流程的機器人,並與現有系統無縫連接。
不學幾堂課是不可能造出幾百個機器人的。
過去幾年來,我曾與團隊合作建立 AI 聊天機器人,從約會排程、產品推薦到領導人資格認證和內部人力資源支援,應有盡有。
從全球品牌的支援單到當地健身連鎖店的自動化WhatsApp 流程,都顯示出相同的模式:他們不只想要一個回覆問題的聊天機器人。
他們需要一個能做事的系統。這個系統可以跟進、傳送提醒、檢查庫存、路由請求,並釋放真正的團隊時間 - 而不會影響客戶體驗。
差別很簡單:聊天機器人只會說話,而自動化則會將聊天內容轉變為真正的後續追蹤、更新和下一步。
什麼是聊天機自動化?
聊天機器人自動化是使用人工智慧和自然語言處理(NLP) 來處理對話和完成任務,而不需要人的參與。
它允許聊天驅動真正的結果 - 觸發工作流程、擷取資料、解決問題 - 而不需要人的參與。
這讓聊天機器人從靜態回應者轉變為主動代理,能夠管理整個流程,例如潛在客戶、專案管理、預訂或內部支援。
但並非所有聊天機器人都在這個層級運作。自動化程度各有不同 - 從簡單的腳本流程到能與現有工具連線並實際採取有意義行動的機器人。
基本的基於規則的機器人可能會回答一些常見問題或遵循固定的腳本。
在另一端,自動化聊天機器人可以預約會議、發出退款、評估潛在客戶資格或將請求路由到正確的系統 - 完成端對端的流程。
採用聊天機自動化的主要好處

個人化交互
自主聊天機器人可以使用先前的情境、使用者的對話方式以及希望他們回覆的內容,來即時塑造他們的回應。
這可能意味著一些簡單的事情,例如為舊使用者提供續訂選項,而不是建議他們訂購不需要的全新訂閱。
降低跳出率和退出率
大多數使用者都會在遇到死胡同時放棄聊天,例如找不到送貨更新或陷入聯絡表單循環。
這就是聊天機器人自動化與眾不同之處。透過即時處理任務,聊天機器人可以讓使用者在同一會話中繼續前進,避免通常會導致使用者放棄的模糊指示或死胡同。
以Waiver Group 為例,他們使用Botpress 來產生潛在客戶,在短短三週內,交付的潛在客戶增加了 25%,投資報酬率也達到 100%。
全天候支援
身為服務使用者的一員,您最不希望看到的就是有人在您還沒來得及說「Hello Buckaroo」之前就離開了。
聊天機器人自動化可全天候處理高優先順序、低費用的查詢,因此當您的人力支援人員登入時,他們不會花上半天時間回答同樣的五個問題,從而避免上述情況發生。
同時進行規模對話
一個聊天機器人可以同時與多個頻道的數百個使用者交談,而不費吹灰之力。
您可以在多個頻道上部署相同的機器人,以受眾喜歡的方式接觸他們的不同部分。
我見過一些團隊使用Telegram 聊天機器人來進行快速的使用者互動,而WhatsApp 聊天機器人則是用來處理對話記錄較重要的情境查詢。
聊天機器人自動化如何運作?
聊天機器人自動化使用自然語言理解(NLU) 和一連串規劃的步驟,以確保無縫執行手邊的查詢。
它從一個簡單的查詢開始,觸發一個配備了一系列指令和工具的大型語言模型LLM),以進行檢查。
一旦理解了查詢,聊天機器人就會使用LLM的推理來規劃完成任務的路徑,然後執行並將結果回覆使用者。

1.使用 NLU 理解查詢
一切從理解開始。機器人必須詮釋使用者的訊息,更重要的是詮釋其背後的意圖。
NLU 的處理方式是將意圖分類 (「取消我的訂閱」) 並擷取查詢的相關內容,例如「計畫取消」。
在傳統的系統中,大部分的自動化問題都來自於意圖訓練不足。但這已不再是瓶頸 -LLMs 在捕捉細微差別和上下文方面已變得非常出色,即使是在混亂或多部分的查詢中也不例外。
2.檢索最新知識
LLMs 已經裝滿了整個網路。但就像一個喋喋不休的星際大戰呆子一樣,你必須在爭論失控之前告訴它你在談論哪個三部曲。
這就是檢索的來源。透過加入文件、產品資訊、說明指南 - 任何重要的資訊 - 您就能提供機器人可以隨時參考的內容。
只需放入您的內容,讓模型在需要時擷取相關內容,無需任何昂貴的訓練或適配器調整。
3.規劃和啟動正確的工具
一旦機器人知道需要發生什麼事,就該做出決策了。這就是LLM 從了解轉換到規劃的地方。
該模型會審慎判斷查詢是否需要 API 呼叫、webhook ,或使用 HITL 升級至人工處理。
您可以將機器人與Calendly、Stripe、CRM 或內部stack等工具連線,並讓模型根據對話內容選擇要執行的項目。
在實際應用中,如果不小心的話,事情往往就會在這裡發生問題。您希望您的工具被包覆在限制條件中 - 驗證、防護欄、回退。
給它清楚的工具定義、預期的輸入和輸出,以及一些何時使用何種工具的範例。
4.即時回應
任務完成後,聊天機器人會回覆使用者一個答案 - 最好是準確、能感知情境且有自信的答案。
聊天機器人自動化更強大的地方在於它能從這些完整的互動中學習。
每一項已完成的任務都會增加系統的理解力,有助於未來的回應隨著時間的推移變得更快、更精確。
聊天機自動化的頂尖使用案例

1.無需手動分類即可進行線索的資格審核和路由選擇
如果您曾經看過 BDR 篩選提交的表單,並嘗試決定先跟進誰,那麼您就會知道這個流程有多大的缺點。
一個好的潛在客戶產生聊天機器人只會問潛在客戶幾個聰明的問題,評估潛在客戶的意圖,然後將對話轉到正確的代表或系統。
2.根據現場可用性預約
透過與您的行事曆軟體密切合作,預約聊天機器人可以即時檢查可用性並確認預約,同時為多位使用者服務。
因此,當有人說「星期四下午遊行結束後」時,它不會感到困惑。它會從Calendly、Google Calendar 或您的預約系統中檢查即時時段,並在聊天中確認。
3.使用聊天機器人管理人力資源工作流程
HR 聊天機器人非常有用,因為內部作業很快就會變得混亂。人們想要薪資單、假期餘額或入職檢查清單等東西,他們通常會透過Slack 或電子郵件詢問。
與您的 HRIS 或內部文件連接的聊天機器人可以立即回答大部分問題。它省去了來來回回的麻煩,讓員工不用等待就能得到所需的資訊。
對於人力資源團隊而言,這意味著更少的干擾。機器人可以處理政策問題、請假請求和例行提醒等事項。
五大聊天機自動化工具
聊天機器人自動化是要消除對話中的摩擦,而對話從來不需要這麼複雜。選擇最佳的 AI 聊天機平台取決於您的設定。
根據您的設定,您可能需要即插即用的聊天機器人,也可能需要深入的工作流程控制和 API 觸發器。
1. Botpress

最適合:想要完全控制聊天機器人自動化在支援、銷售、入職和內部作業中如何運作的團隊。
Botpress 是一個建立 AI 代理和會話式 AI系統的平台,可在溝通管道和您正在使用的應用程式中自動執行任務。
如果您的自動化需求不只是「回答此常見問題」,而是要處理預約、路由、擷取 CRM 資料,以及啟動一系列複雜的任務,Botpress 就是您的最佳工具。
該平台隨附各種大型語言模型LLMs),可與您的資料和軟體結合,自動執行例行性工作。
這個平台讓您完全控制如何定義會話,而不會假設僵化的結構,讓您可以在多個互動中劃分動作和工具,同時監控它在使用者中的表現。
無程式碼建構器能讓您拖曳節點,以簡單直覺的方式直觀地建立流程。
Autonomous Node可以使用您連接的工具和文件即時產生回覆和動作,而不需要您定義任何規則或互動。
聊天機器人自動化的主要功能:
- 以LLM回應與文件式檢索
- 預約、線索擷取和更新的 API 呼叫
- 多步流程的記憶體和條件
- 具備回退與工具動作的視覺化建立工具
- 跨網頁、WhatsApp、Telegram、Slack 等平台部署
定價:
- 免費方案:$0/月,AI 使用量為 $5
- Plus: $89/月 - 增加即時代理路由和流量測試功能
- 團隊:495 美元/月 - 用於 SSO、協作和存取控制
- 企業級:針對規模與合規性的客製定價
2.Tidio

最適合需要快速、無需編碼的聊天機器人自動化支援和銷售的中小型團隊。
Tidio 是一個即時聊天和聊天機器人平台,很容易上手運作,尤其是當您要自動化一般支援或潛在客戶開發流程時。
它是專為想要立即運作並降低票單數量,但又不想太深入機器人建置的團隊所打造。
該平台包括 Lyro,Tidio 的 AI 聊天機器人,它使用LLMs 從您網站的常見問題和說明文件中學習。
它可以處理基本的支援查詢,例如定價、送貨或產品資訊,並將較複雜的查詢自動轉送至即時客服人員。
您不會得到太多的邏輯控制或後端整合,但對於直接的自動化,它可以快速完成工作。
聊天機器人自動化的主要功能:
- Lyro AI 經過說明文件訓練,可提供即時支援回覆
- 基本聊天機流程和觸發器的無程式碼建立工具
- 內建電子郵件自動化和簡單的票務系統
定價:
- 免費方案:$0/月 - 最多 50 個對話
- 入門版:$29/月 - 基本聊天機流程和 100 個對話
- Communicator: $25/month - 即時聊天工具 + 更多座位
- Lyro AI 聊天機器人:起價 39 美元/月 - AI 驅動的回覆與 doc 訓練
3.Zendesk

最適合已經在使用Zendesk 的團隊,想要在不離開平台的情況下新增 AI 回覆和簡單的自動化功能。
Zendesk 是一個客戶服務與支援平台,可協助企業在集中式票務系統中管理客戶透過電子郵件、聊天、電話、社交媒體或網頁表單傳入的要求。
Zendesk 提供內建的 AI 功能,可協助自動回覆、標記票單,以及更快速地路由問題。
它不是獨立的聊天機製作工具,但對於住在Zendesk 內的團隊來說,它可以增加有用的自動化功能,而不需要額外的設定或整合。
聊天機器人自動化的主要功能:
- 使用您現有的說明中心內容自動回覆
- 由LLMs的票單分流和標記LLMs
定價:
- 套房團隊:$55/月 - 基本票務 + 入門級 AI
- 套件成長:89 美元/月 - 增加自動化和工作流程工具
- 套件專業版:$165/月 - 包括分流、建議和 AI 增強功能
- 企業級:針對大型或進階設定的自訂價格
4.Zapier
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最適合想要跨工具(如 CRM、行事曆、表單和資料庫)自動執行聊天機動作而無需編碼的團隊
Zapier 是一個AI 協調平台,在聊天機自動化中扮演重要的角色,它是聊天機與技術stack 互動的窗口。
您可以建立 Zap:連結 6,000 多個應用程式的觸發式動作工作流程。因此,當您的機器人符合潛在客戶的資格時,一個 Zap 可以將該潛在客戶帶到 Hubspot,一個 Zap 可以通知Slack 上的團隊,還有一個 Zap 應該更新 Google Sheet。
當與Botpress 和 Tidio 等平台結合時,效果尤其好,機器人可以傳送webhook 事件或觸發外部動作。
聊天機器人自動化的主要功能:
- 6,000+ 整合 CRM 更新、行事曆預約、電子郵件等功能
- Webhook 與 API 支援可彈性使用機器人觸發器
- 具有濾波器、延遲和分支邏輯的多階段 Zap
- 與任何支援外呼自動化的平台相容
定價:
- 免費:100 項任務/月、基本單步流程
- 入門版:29.99 美元/月 - 最多 750 項任務/月、篩選器和格式化器
- 專業版:$73.50/月 - 進階邏輯、Webhooks 及自訂路徑
5.Hubspot

最適合: 想要在完整 CRM 內自動進行潛在客戶擷取與客戶追蹤的行銷與銷售團隊。
HubSpot 提供聊天機製作器,可直接與您的 CRM、行銷工具和工作流程連結。
它是專為自動化對話而打造,可提高營收:篩選潛在客戶、收集電子郵件、預約會面,以及啟動後續追蹤,所有這些都不需要跨平台。
您可以設定聊天流程來迎接訪客、提出問題,並引導他們找到正確的結果。
由於它與 HubSpot CRM 相連,每個答案都會被自動記錄、分割,並用於觸發工作流程或電子郵件。
聊天機器人自動化的主要功能:
- 以拖曳方式建立與 CRM 欄位相連的聊天流程
- 會議排程與客戶資格認證的單一流程
- 內建觸發器,用於電子郵件、銷售推廣或工作流程註冊
定價:
- 免費工具:基本聊天機流程、即時聊天、CRM 記錄
- Starter CRM Suite:$20/月 - 包括表單 + 電子郵件自動化
- 專業版:800 美元/月 - 增加進階自動化、報告和自訂路由功能
- 企業:完整行銷/銷售自動化stack的自訂價格
開始使用聊天機自動化
聊天機器人是讓使用者知道您存在的最佳方式。Botpress 可確保您的聊天機器人不只是發文字,而是利用內建的整合與 AI 工具,完全支援整個架構。
我們靈活的工作室可讓您精確控制聊天機器人在對話中如何使用某項資訊,從而精心安排聊天機器人所寫的內容和所做的事情。
如果您正在尋找額外的靈感,請查看我們的 YouTube 頻道,瞭解建立下一個聊天機器人的逐步說明。
今天就開始建立。這是免費的。
常見問題
如果我不是技術人員,設定聊天機器人自動化有多複雜?
如果您不是技術人員,設定聊天機器人自動化也很容易,因為許多平台(例如Botpress 都提供無程式碼建立工具,有拖放介面和預先建立的常用工作流程範本。但是,涉及 API 整合或自訂邏輯的較複雜自動化則需要一些技術協助。
聊天機器人自動化能否安全地處理敏感資料?
只要您選擇支援加密、安全 API 連線以及符合 GDPR、HIPAA 或 PCI-DSS 等法規的平台,聊天機自動化就能安全處理個人詳細資訊或付款等敏感資料。許多現代的聊天機系統都包含安全資料儲存、角色存取控制和稽核日誌,以保護敏感資訊。
聊天機器人自動化會完全取代客服人員嗎?
聊天機器人可以透過處理例行性工作和常見問題,大幅擴大支援團隊的規模,但在需要同理心、細微差別或人為判斷的複雜情況下,聊天機器人仍有不足之處。聊天機器人越先進,就越能取代人工,但人工座席對於高風險或情緒敏感的問題仍是不可或缺的。
如何讓聊天機器人的回應聽起來自然又像人類?
自然、類似人類的聊天機器人回應使用日常用語、簡短清晰的句子,以及微妙的禮貌或同理心。與真實使用者進行測試有助於發現尷尬的用語,而現代的 AI 工具則可微調語氣和個性,以符合品牌的聲音。
聊天機器人自動化是否有可能犯錯,讓使用者感到挫折?
聊天機器人自動化有時可能會犯錯,讓使用者感到挫折,例如誤解複雜的查詢或提供不正確的資訊。這些風險可以透過以下方式降低:在真實使用者資料上訓練模型、使用後備回應以在需要時升級至人工處理,以及定期檢閱對話以發現問題。