什麼是人工智慧聊天機器人？

人工智慧 

人工智慧是計算機科學的一個分支，專注於創造具有人類水準智慧的機器。他們開始完成的任務類型通常與學習、推理、解決問題和理解自然語言有關。

自然語言處理 （NLP）

自然語言處理 （NLP） 是 自然語言理解 （NLU） 的一個分支，是 AI 的一個分支。

NLP 使機器能夠理解、解釋人類語言並對人類語言做出有意義的反應。它不僅用於人工智慧聊天機器人，還用於語言翻譯和語音辨識技術。

Generative AI

生成式 AI 是指可以生成文字、圖像、視頻或其他輸出的 AI 系統。

對話式人工智慧

對話式 AI 是 AI 的一個分支，專注於讓電腦進行類似人類的對話。通過機器學習和 NLP 的結合，對話式 AI 旨在通過文字或語音與人類進行對話。

AI 代理商

AI 聊天機器人與 AI 代理的概念重疊。 AI 代理 是一種代表使用者執行任務的軟體。他們可以自動執行流程、做出決策，並智慧地與環境交互。

AI 聊天機器人和 AI 代理都使用 NLP， LLMs和向量資料庫。但它們的目的和能力各不相同。聊天機器人旨在與人類互動，而座席旨在完成自主任務。

許多 AI 聊天機器人無法採取自主行動，而一些 AI 代理不以基於文字的、面向使用者的形式存在。

1. 使用者輸入

通常，用戶會通過文本或語音提問來提示 AI 聊天機器人。 

但是，AI 聊天機器人可以設計為由其他事件觸發，例如接收來自特定寄件者的電子郵件，或觀察 KPI 達到目標數位。

2. 自然語言處理 

在收到觸發器后，聊天機器人將使用 NLP 將使用者的消息分解為多個元件，識別使用者的意圖，並從請求中提取重要資訊。

3. 意圖識別

處理輸入后，聊天機器人將確定使用者想要什麼——產品推薦、重置密碼或製作簡歷的建議。

4. 回應生成

然後，AI 聊天機器人將使用機器學習模型生成回應。 

5. 上下文管理

當聊天機器人與用戶互動時，它將跟蹤對話以保持上下文——這確保其回應保持相關性。

6. 獲取數據

如果使用者要求提供特定資訊——比如產品的成本、其他用戶的評論，或者公司的人力資源政策對假期的規定——人工智慧聊天機器人將獲取相關數據。 

它可能通過連接到資料庫、從知識庫檢索資訊或進行API調用來實現此目的。

7. 發送回應

在確定最合適、最有用和最相關的回應后，AI 聊天機器人會將其生成的響應發送給使用者。此過程將重複進行，直到對話得到解決。

整合能力

如果聊天機器人存在於真空中，那麼它們的目的就會受到極大的限制。聊天機器人的一個關鍵目的是它們能夠對現有系統採取行動。

例如，潛在客戶產生聊天機器人需要與公司的客戶關係管理 (CRM) 系統整合，這樣他們就可以在找到新潛在客戶並評估其資格時更新記錄。

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或者以電子商務聊天機器人為例：它需要與知識庫整合，知識庫包含目前庫存、退貨政策、個別商品或型號的相關資訊。

大多數聊天機器人平臺都會 預裝集成。靈活的平臺將允許聊天機器人構建者構建與任何系統或平臺的集成。 

LLM 路由

目前最先進的聊天機器人並不是僵化的規則型系統，而是由LLM代理程式，能夠瞭解情境並產生細微的回應。

LLM 的「大腦」可確保您的聊天機器人一開始就擁有許多進階功能。所有LLM 聊天機器人都是天然的NLP 聊天機器人，能夠理解人類想要說的話 (即使有錯字)。

全方位渠道部署

最有用的 AI 聊天機器人可以跨管道使用。組織可以將他們的聊天機器人部署到他們的網站上，也可以部署到他們的網站上 WhatsApp 或Facebook Messenger. 

最好在使用者所在的地方與他們會面，因此當 AI 聊天機器人能夠發送電子郵件或簡訊時，它們特別有用。 

進階分析

如果部署聊天機器人是為了幫助實現目標——例如增加潛在客戶生成、增加銷售或處理客戶支持電話——它需要成功指標。

無論組織是從頭開始構建自己的聊天機器人還是使用平臺，他們都需要設置分析來衡量聊天機器人的結果。 

典型的分析將包括交互的數量和長度，而高級分析可以衡量聊天機器人工作流程的任何方面。

資料安全

就像任何軟體專案一樣，AI 聊天機在部署到大眾面前之前，也需要適當的安全性與隱私權防護措施。 

數據安全對於處理任何個人數據（如姓名、電話號碼或位址）的聊天機器人尤為重要。如果您的聊天機器人處理來自歐盟個人的數據，則需要 符合GDPR要求。

在美國，處理健康或財務資料的聊天機器人也必須分別遵守 HIPAA 或 GLBA 等法規。忽略合規性可能會導致重大的處罰。

多模式

聊天機器人過去只有文字。但我們不再活在只有文字的世界裡。

您的聊天機軟體應該經常使用AI 語音助理和豐富的通訊服務(RCS)。它應該提供以圖像為基礎的搜尋功能 - 例如客戶上傳喜歡的外套照片，並詢問類似產品。

有些聊天機器人甚至會產生圖片或影片，以達到更好的溝通效果，例如經銷商的銷售機器人會改變使用者想要的汽車顏色。

客戶支援聊天機器人

如今，每個人都有一個 客戶服務聊天機器人 。這是有充分理由的——AI 聊天機器人非常適合客戶支援用例。 

客服聊天機器人可以回答客戶問題、提供資訊或分享產品相關影片。它們可以使用AI ticketing來排定支援票單的優先順序和路由。

人工智慧聊天機器人能夠將很大一部分電話從呼叫中心轉移出去，使其成為最常見的用例之一。 

面向內部員工的聊天機器人

雖然大部分的 AI 聊天機器人都是對外的，但企業內部也越來越多人採用內部聊天機器人。我們越來越常見到人力資源聊天機器人處理休假請求，以及IT 聊天機器人排除員工的技術問題。

內部聊天機器人通常作為員工尋求內部程序資訊的第一階段説明。他們可能會與聊天機器人互動，以安排休假、請病假、瞭解更多關於他們的福利，或通過程式任務獲得支援。

由於 HR 請求等內部流程佔用了兩名員工（員工和 HR 代表）的時間，因此 AI 聊天機器人大大降低了內部運營成本。

銷售聊天機器人

我們平臺上部署的大多數聊天機器人都是組織銷售流程的一部分。

銷售聊天機器人可以回答問題、比較機型並提供價格資訊。這些聊天機器人通常是AI 增強型銷售漏斗的一部分，從潛在客戶的產生到購買後的追蹤。

銷售機器人看起來可能像零售聊天機器人，會根據客戶的購買記錄推薦產品，或是網站小工具，方便客戶付款交易。

線索產生聊天機器人

潛在客戶生成聊天機器人是 AI 聊天機器人最常見的案例之一。他們經常發送電子郵件或消息WhatsApp 或Facebook Messenger，以及與CRM（客戶關係管理）系統同步資訊。

潛在客戶創造聊天機器人可能會為使用者提供建議或資訊，例如解釋哪些法律與法律爭議有關，或根據使用者的興趣建議最佳旅遊國家，然後根據使用者的回應提供進一步的服務。

他們也可能會與網站訪客來回交談，以便在預約銷售會議之前確認潛在客戶的資格。

預訂聊天機器人

預訂通常是一個簡單直接的流程。預約聊天機器人可以從頭到尾處理整個預約流程 - 不需要員工。

對於餐廳聊天機器人，客戶只需輸入姓名、聯絡資訊，並選擇時間和日期。它們甚至可以建立為簡單的常見問題機器人。

但有些預訂會比較複雜。以預訂飯店為例：客人可以調查可用的房間選項、查看設施和服務，然後訂房。這項任務很容易就能交給人工智能聊天機器人處理。

這就是為什麼酒店聊天機器人會大受歡迎的原因 - 它們可以處理預訂、簡化家政服務要求，以及銷售額外服務。我們的合作夥伴機構使用 AI 聊天機器人解決了 75% 的住客要求，無需人工參與，並在 20% 的住客抵達飯店前銷售額外服務。

政府聊天機器人

傳統上，政府服務的速度和品質落後於私人服務，而一些政府正在尋求與人工智慧聊天機器人的差距。

政府聊天機器人 已被部署，以幫助指導公民填寫表格和申請，提供狀態更新，提供選民登記和選舉資訊，並提供有關公共衛生或公共交通的資訊。

Chatbots 用於醫療保健

醫療保健是另一個快速採用聊天機器人的產業。醫療聊天機器人通常會協助病患回答基本的醫療問題、安排預約，以及提供症狀和治療資訊。

透過處理例行詢問，最好的醫療照護聊天機器人能夠減輕醫務人員的負擔，同時改善病患對資訊的存取。

金融聊天機器人

銀行聊天機器人並不是什麼新事物：美國銀行的 Erica自 2018 年起就開始出現，監控訂閱、引導消費行為、協助處理帳戶和轉帳資訊。

但並非所有金融聊天機器人都與銀行有關。有些金融聊天機器人會協助金融專業人員監控合規性、追蹤企業開銷，或讓客戶加入金融科技應用程式。保險聊天機器人可能會協助理賠處理、保單指導或詐騙偵測。

不動產聊天機器人

房地產是各行各業採用率最廣的地區之一，因為它具有大量的對話互動和對持續、最新資訊的需求。 

房地產聊天機器人 可以推薦房產、跟蹤文書工作並管理客戶關係。他們還可以指導房地產經紀人推銷個別房產或社區，並在與房地產經紀人會面之前確定潛在客戶資格。

全天候可用性

AI 聊天機器人的突出特點之一是它們能夠全天候運行。與人類員工不同，聊天機器人不需要休息、睡眠或休假。他們始終在線，隨時準備在白天或晚上的任何時間為客戶提供説明。 

他們的 24/7 全天候可用性確保企業可以在需要時提供支援，從而提高客戶滿意度並確保沒有問題得不到解答。

高性價比

透過自動化例行任務，AI 聊天機器人可以大幅降低組織的擴充成本，減少對大型客服團隊的依賴。這意味著公司可以在提供高品質服務的同時降低人力成本。

AI 聊天機器人可以有效地處理各種任務，讓人類員工能夠專注於更複雜的問題。結果呢？更低的運營成本和更簡化的工作流程，使 AI 聊天機器人成為各種規模企業的明智投資。

擴充性

隨著企業的增長，他們的客戶服務需求也在不斷增長。AI 聊天機器人具有高度可擴充性，這意味著它們可以處理越來越多的客戶交互，而不會降低性能。 

無論一家公司是與幾十個客戶還是數千個客戶打交道，聊天機器人都可以有效地管理負載，確保每個客戶都能得到及時的支援。

一致性

與人類不同，聊天機器人永遠不會有糟糕的一天。他們每次都能提供高品質的服務標準，在語氣或準確性上從不改變。 

始終如一的服務確保使用者無論何時需要（或有多少人同時需要）都能獲得可靠的支援。它建立了強大的品牌形象和更高的使用者信任度，全面提高了滿意度。

資料收集與分析

AI 聊天機器人不僅與客戶互動;他們還從每次互動中收集有價值的數據。可以分析這些數據，以深入瞭解客戶行為、偏好和痛點。 

然後，企業可以利用這些見解來完善他們的策略、改進產品並個人化客戶體驗。

1.定義您的範圍

創建 AI 聊天機器人的第一步很簡單——確定範圍。你的聊天機器人要完成什麼？在構建之前，您的團隊需要 制定一個聊天機器人策略 ，其中包括 聊天機器人的預測投資回報率。

您的 AI 聊天機器人的目的將決定它需要哪些功能，這將決定您使用的平臺。

如果你使用一個可擴展的平臺，世界就是你的牡蠣。一個精心設計的 AI 聊天機器人可以承擔您夢寐以求的任何對話式 AI 任務。 

一旦你確定了你的範圍，就該選擇一個平臺了。

2.挑選平台

有很多免費的 AI 聊天機器人平臺，適用於任何需求或用例。您可以查看我們的 9 個最佳 AI 聊天機器人平台 清單，了解詳情。

在為您的專案選擇平臺時，需要牢記一些注意事項。確保您選擇的平臺符合以下條件：

• 擁有廣泛的教育資源。學習過程總會有曲折，因此請確保您已準備就緒。
• 符合您的意圖。如果您想要一個銷售機器人，請不要選擇專門從事客戶服務 的對話式 AI 平臺 。
• 包含免費等級，因此您可以在作出財務承擔之前（或沒有作出財務承擔）進行測試。

3.建立您的 AI 聊天機器人

你已經成功了：你確定了一個聊天機器人的想法，你找到了一個平臺，你已經準備好 構建自己的人工智慧聊天機器人。 

您構建的 AI 聊天機器人將是完全獨特的——您有自己的願景和需求。該過程的一部分將涉及熟悉您的平臺並將您的理解應用於您獨特的路線圖。 

4.整合

如果您想將您的 AI 聊天機器人連接到另一個系統或平臺——例如 Hubspot， WhatsApp，或您的網站 - 然後您的構建過程的一部分將包括將您的機器人集成到必要的系統中。

如果您的 AI 聊天機器人要提供有關您公司有哪些庫存產品的資訊，您需要將其連接到您的內部事實來源，通常稱為知識庫。 

知識庫可以是一個表格、文檔或網站，其中包含您的AI聊天機器人將從中提取的資訊。 

例如，人力資源聊天機器人將使用公司的關鍵政策文件作為其知識庫。當員工詢問如何處理特定情況時，聊天機器人可以使用政策檔來告知其答案。  

5.測試與迭代

一旦你完成了你的人工智慧聊天機器人的構建，就該讓它變得更好了。一些構建器忘記考慮測試和反覆運算時間，但這是部署成功的聊天機器人的關鍵步驟。

無論您選擇哪個 AI 聊天機器人平臺，它都應該在工作室內有一個模擬器，讓您可以練習與聊天機器人的對話。這是您將在整個構建過程中使用的測試的第一步。

構建完成後，您將能夠使用 URL 將 AI 聊天機器人的範例版本發送給您的朋友或同事。在正式部署機器人之前，應執行此操作以測試機器人的功能。

6.部署

一旦你的機器人處於最終形式，你就可以將其發佈給全世界。它們是 AI 聊天機器人部署的幾個選項：

• 最常見的部署之一是通過 webchat，通常可在公司網站上找到
• 可以發送簡訊的簡訊聊天機器人
• 發送電子郵件聊天機器人，用於發送、接收和匯總消息
• 像這樣的平臺 Slack 或 Microsoft Teams
• 像這樣的消息傳遞管道 Telegram, WhatsApp, Instagram或 臉書 Messenger

7.監控

AI 聊天機器人專案不會在部署後結束——事實上，部署只是一個開始。一旦它出現在世界上，您的 AI 聊天機器人就會開始為您工作。 

任何有價值的 AI 聊天機平台都會為您提供持續的聊天機分析- 人們何時使用、他們問的主題、包含率，以及人們使用哪些平台與聊天機互動。

如果您想更好地瞭解如何在部署後管理和改進您的聊天機器人，您可以查看我們的 免費課程 管理您的聊天機器人.

1.聊天機器人和虛擬助理有什麼不同？

聊天機器人通常是針對簡單、特定的任務所設計，例如回答常見問題或預約，而虛擬助理（例如 Siri 或 Alexa）則較為進階，可提供更廣泛的功能，例如管理行事曆、傳送訊息或控制智慧型裝置。

2.同時使用 AI 和規則的混合型聊天機器人有哪些範例？

混合式聊天機器人結合了以規則為基礎的流程來處理可預測的任務（例如收集使用者詳細資訊），以及以 AI 驅動的 NLP 來處理開放式的問題。想想一個客戶支援機器人，它可以使用按鈕排除故障，也可以回答以自由格式輸入的問題。

3.如何微調聊天機器人以獲得更好的意圖辨識？

您可以透過在真實使用者輸入上進行訓練、定期檢視錯誤分類，以及更新訓練資料以包含措辭、俚語和常見錯誤字的變化，來改善意圖識別能力。

4.如何確保 AI 聊天機器人回應的道德行為？

首先，請針對您的機器人可以說的內容設定明確的準則、過濾掉敏感話題、使用強大的審查系統，並定期測試和檢閱回覆，以避免有害或有偏見的輸出。

5.什麼時候使用人與聊天機器人比較好？

如果對話需要同理心、細微的判斷或複雜的決策，例如處理投訴或提供心理健康支援，最好還是由人工來處理。聊天機器人則在速度、規模或例行性工作方面大放異彩。