CTI论坛(ctiforum.com) （编译/老秦）： 聊天机器人在互联网上无处不在。根据VentureBeat的数据，十分之八的人表示他们过去使用过聊天机器人，许多人表示他们宁愿使用聊天机器人，也不愿浏览网站来找到他们想要的东西。

　　尽管聊天机器人提供了有价值的信息，但它们也有局限性。由于聊天机器人主要是基于规则的脚本程序，因此最适合仅基于最常见的问题提供交互。"常见问题解答"方法只支持使用非常具体的关键字。

　　另一方面，对话式AI或语音人工智能可以吸收客户反馈并实时学习，这可以在客户旅程的不同阶段应用于同一问题。这消除了用户反复重复关键信息的需要。通过语音技术的进步，如自然语言理解（NLU）和自动语音识别（ASR），对话式AI还可以理解复杂的查询和复合问题，提供卓越的客户体验。

　　为了更深入地了解聊天机器人和对话式AI之间的差异，并描述它们如何根据具体需求提供优势，我们将探讨以下主题：

　　当聊天机器人在大约10年前首次出现在现代网站上时，第一个聊天机器人是由麻省理工学院的计算机科学家Joseph Weizenbaum于1966年以ELIZA的形式创建的。这个聊天机器人基于一个有限的、预定的流量。ELIZA使用了模式匹配和替换方法，让用户对程序的理解产生了错觉，但没有内置的上下文事件框架。

　　自ELIZA问世以来，聊天机器人已经发展了多年，现在也融合了人工智能，经常用于只需要有限范围响应的简单交互的情况。这可以包括客户服务和营销应用程序，聊天机器人可以提供关于产品、服务或公司政策等主题的问题的答案。基本聊天机器人显示其局限性的地方是，如果它们接收到之前未定义的请求；他们将无法协助，并吐出"对不起，我不明白"的回答。

　　消费者使用聊天机器人的常见方式

　　人工智能聊天机器人是经过训练的聊天机器人，使用一种称为自然语言处理（NLP）的过程进行类似人类的对话。有了NLP，AI聊天机器人就可以按照书写的方式解释人类语言，这使他们能够或多或少地自己操作。

　　换句话说，AI聊天机器人软件可以理解预编程命令之外的语言，并根据现有数据提供响应。这使得网站访问者能够引导对话，用自己的语言表达他们的意图。

　　对话式AI通常用于语音人工智能，它使用语音用户界面（VUI）来显着改善机器、产品、服务中心和人员之间的交互。当在语音AI环境中使用时，对话式AI是关键语音技术的组合，使数字语音助手能够理解自然的人类语音并做出响应。与机器人命令和控制语音界面不同，对话语音助手使用自动语音识别（ASR）和自然语言理解（NLU）技术的组合来实时理解语音，并在用户说话时创造意义。

　　当在高级语音AI平台上实现时，这些听起来自然的语音接口也能感知上下文。他们记住了对话的前几部分，并且消除了用户反复重复关键信息的需要。大型内容域库为会话语音助手提供准确响应自然语音所需的知识。多语言功能允许品牌为全球用户部署语音助手。

　　结果是一种令人难以置信的人性化的互动。

　　传统聊天机器人和更高级的AI聊天机器人与语音AI上下文中的会话AI不同。尽管聊天机器人被称为对话式AI解决方案，但由于其仅限于文本，缺乏先进的机器学习能力以及对if/then语句和决策树的依赖，它们无法进行对话式响应。

　　通过具有机器学习功能的语音助手部署的对话式AI提供了更多真实的人工智能体验，因为它以人类声音响应语音查询。使用聊天机器人，你必须准确地使用你的措辞，以便机器根据用户输入提供你正在搜索的答案。

　　考虑一个电子商务公司使用的聊天机器人场景。客户会问的最常见的问题之一是发货的状态。

　　如果你问聊天机器人，"我的包裹在哪里？"然后，根据决策树的构建方式，您将得到准确的答案。但是，如果你说这样的话，"我的包裹状态显示已送达，但我没有收到。是丢失了还是送到了错误的地址？"您可能会遇到这样一个问题：聊天机器人没有理解这个复杂查询所需的技能，并且对用户做出令人沮丧的错误响应。

　　更好的客户体验将是一个聊天机器人，它由对话式AI提供支持，它实际上从所提供的输入中学习，并在分析传入客户查询和使用上下文感知的基础上生成答案。语音人工智能将能够通过对历史数据和过去客户票证的培训了解客户查询背后的意图和情绪，并且不需要人工干预。这种形式的聊天机器人将根据消息的情感而不是触发响应的特定关键词来理解被询问的内容。

　　使用适当的人工智能工具，消息不会明确地说"我的包在哪里？"仍将被理解为询问物品的位置。这对许多可扩展的客户支持团队有很大帮助，使他们能够使用人工智能自动转移传入的客户查询，同时仍然保持高客户满意度。

　　对于希望提供最佳客户体验的公司来说，对话式AI比聊天机器人提供更人性化的体验。

　　人们可以很容易地看到上面的图表，并想知道，尽管对话式AI有明显的好处，但聊天机器人是如何在全球范围内大规模流行和使用的，在Facebook上部署了30多万个单独的聊天机器人，市场规模预计将从2020年的26亿美元增长到2024年的94亿美元。

　　但很容易看出原因。聊天机器人早在人工智能语音出现之前就已经存在了。它们的部署通常更便宜。此外，许多公司还没有意识到对话式AI，不知道如何实现它，或者可能不相信它是正确的解决方案。

　　这个问题的答案也植根于不同规模、行业和商业模式的公司的具体要求。比方说，你是一家中型服装连锁店的老板。您希望发展您的业务并加大客户参与力度。你的结论是，拼图中缺失的部分是一个解决方案，可以帮助你的新兴客户跟踪他们在线购买的状态。在这种情况下，聊天机器人是一个完美的工作工具。

　　你可以购买一个DIY聊天机器人建造者或招募一个自由职业者来设计一个预定的对话流程，允许用户输入他们的订单号，检查其状态，或请求兑换和退款。基本的聊天机器人技术可以通过机器人提示的关键词或建议按钮等用户体验功能来推动这种对话。只要用户不偏离这个确切的任务，就没有真正的理由投资于一个通常更昂贵的对话式AI平台。

　　但为了为客户提供更快、更方便、个性化的购物体验，一些零售商正在部署支持语音的移动应用程序和网站，以帮助客户完成零售过渡。零售领域的企业正在采用对话式AI，以在竞争激烈的电子商务领域提供更多的选择和过滤能力，并正在寻找包括语音支持的信息亭和其他语音体验的方法，以提高店内便利性和效率。最终，这些功能应能提高消费者满意度，同时有助于缓解员工流失。

　　很明显的是，聊天机器人在公司只需要与客户进行定义明确、结构化的互动的环境中占有一席之地。对于那些希望语音助手能够实时做出决策、轻松回答后续问题，并在需要人工触摸时快速将呼叫转移到适当的现场座席的人来说，对话式AI是最佳选择。

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　　作者：David Barry

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