详解什么是对话式AI（作者：IBM Cloud Education）

什么是对话式AI
对话式人工智能（AI）是指用户可以与之交谈的技术，例如聊天机器人或语音助手。他们使用大量数据，机器学习和自然语言处理（NLP）来实现人机交互，识别语音和文本输入并在各种语言之间翻译其含义。

对话式AI用例
当人们想到对话式人工智能时，经常会想到在线聊天机器人和语音助手的客户支持服务和全渠道部署。大多数对话式AI应用程序都在包括语义理解功能，有助于确保类似人的对话体验。

专家认为，对话式AI的当前应用程序弱于AI，因为目前只能解决一些垂直细分领域的问题。 而像电影中强大的AI仍然是一个理论概念，可以解决各种任务并解决各种问题的类人意识。

尽管目前对话AI的不能解决所有问题，但它对于企业来说是也能带来极高的价值，可帮助企业提高利润降低成本。尽管AI聊天机器人是对话AI的最常见的形式，但整个企业中仍有许多其他用例。一些示例包括：

在线客户支持： 在线聊天机器人已经是客户服务中必不可少的工具。他们回答高频且重复的问题（FAQ），或提供个性化建议，交叉销售产品或为用户建议尺寸，从而改变我们对跨网站和社交媒体平台的客户参与度的思考方式。
人力资源流程： 许多人力资源流程可以通过使用对话式AI进行优化，例如员工培训，入职流程和更新员工信息。
医疗保险： 对话式AI可以使患者更容易获得和负担得起卫生保健服务，同时还可以提高运营效率和简化诸如索赔处理之类的行政流程。
物联网（IoT）设备： 从Alexa扬声器到智能手表再到手机，大多数家庭现在至少拥有IoT设备。这些设备使用自动语音识别与最终用户进行交互。流行的应用程序包括Amazon Alexa，Apple Siri和Google Home。
计算机软件： 对话式AI简化了办公环境中的许多任务，例如，当您在Google上搜索内容并进行拼写检查时，搜索将自动完成。
虽然目前大多数AI聊天机器人和应用程序都具有基本的问题解决能力，但它们可以减少时间并提高重复客户支持交互上的成本效率，从而释放了人力资源来专注于更多的客户交互。总体而言，对话式AI应用程序已经能够很好地复制人类对话体验，从而提高了客户满意度。

对话式AI的组成部分
会话式AI将自然语言处理（NLP）与机器学习结合在一起。这些NLP过程流入具有机器学习过程的恒定反馈回路中，以不断改进AI算法。会话式AI具有一些原理性组件，可使其以自然的方式处理，理解并产生响应。

机器学习（ML）是人工智能的一个子领域，它由一系列算法，功能和数据集组成，这些算法，功能和数据集会随着经验的不断提高而不断提高。随着输入的增加，AI平台机器将更好地识别模式并将其用于进行预测。

自然语言处理 是借助对话式AI中使用的机器学习来分析语言的当前方法。在机器学习之前，语言处理方法的发展已从语言学发展到计算语言学，再到统计自然语言处理。将来，深度学习将进一步提高会话式AI的自然语言处理能力。

NLP包含四个步骤：输入生成，输入分析，输出生成和强化学习。非结构化数据转换为计算机可以读取的格式，然后对其进行分析以生成适当的响应。底层的ML算法可以随着时间的推移提高响应质量。这四个NLP步骤可以在下面进一步细分：

输入生成： 用户通过网站或应用提供输入；输入的格式可以是语音或文本。
输入分析： 如果输入是基于文本的，则会话式AI解决方案应用程序将使用自然语言理解（NLU）来解密输入的含义并得出其意图。但是，如果输入是基于语音的，它将利用自动语音识别（ASR）和NLU的组合来分析数据。
对话管理： 在此阶段，自然语言处理的组成部分自然语言生成（NLG）制定了回应
强化学习：最后，机器学习算法会随着时间的推移优化响应以确保准确性

对话式AI的好处
会话式AI是许多业务流程的一种经济高效的解决方案。以下是使用对话式AI的好处的示例。

成本效益
为客户服务部门配备人员可能会非常昂贵，尤其是当您寻求在正常办公时间以外回答问题时。通过对话界面提供客户帮助可以降低薪水和培训方面的业务成本，特别是对于中小型公司而言。聊天机器人和虚拟助手可以即时响应，为潜在客户提供24小时可用性。

人工对话也会导致对潜在客户的反应不一致。由于大多数与支持的交互都是寻求信息且重复的，因此企业可以对对话式AI进行编程以处理各种用例，从而确保全面性和一致性。这在客户体验中创造了连续性，并使宝贵的人力资源可用于更复杂的查询。

增加销售和客户参与度
随着消费者日常生活中使用移动设备，企业需要做好准备向其最终用户提供实时信息。由于与人工相比，可以更轻松地访问对话式AI工具，因此客户可以更快速，更频繁地与品牌互动。这种即时支持使客户避免了较长的呼叫中心等待时间，从而改善了整体客户体验。随着客户满意度的提高，公司将看到其影响体现在客户忠诚度的提高和推荐带来的额外收入上。

对话式AI中的个性化功能还使聊天机器人能够向最终用户提供建议，从而使企业可以交叉销售客户最初可能没有考虑过的产品。

可扩展性
会话式AI的扩展性也很高，因为添加基础结构以支持会话式AI比新员工的招聘和入职过程更便宜，更快捷。当产品扩展到新的地理市场或在需求意外的短期激增期间（例如在假期期间），这特别有用。

对话式AI技术的挑战
会话式AI仍处于起步阶段，近年来开始广泛采用业务。与任何新技术一样，过渡到对话式AI应用程序也面临一些挑战。一些示例包括：

语言输入
语言输入可能是对话式AI的痛点，无论输入是文本还是语音。方言，重音和背景噪音会影响AI对原始输入的理解。语和非脚本语言也会在处理输入时产生问题。

但是，对话式AI的最大挑战是语言输入中的人为因素。情绪，语气和嘲讽使对话式AI难以解释预期的用户含义并做出适当的响应。

隐私权与安全性
由于会话式AI依赖于收集数据来回答用户查询，因此它也容易受到隐私和安全漏洞的攻击。开发具有高度隐私和安全性标准以及监控系统的对话式AI应用程序将有助于在最终用户之间建立信任，最终随着时间的推移增加聊天机器人的使用率。

用户忧虑
用户可能会担心共享个人信息或敏感信息，尤其是当他们意识到自己正在与机器而不是与人交谈时。由于您的所有客户都不是早期采用者，因此必须就这些技术的益处和安全性对目标受众进行教育和社交，以创造更好的客户体验，这一点很重要。这可能会导致不良的用户体验并降低AI的性能，并抵消其积极影响。

此外，有时聊天机器人未编程为回答广泛的用户查询。发生这种情况时，提供替代的沟通渠道来解决这些更复杂的查询将非常重要，因为如果提供的答案错误或不完整，最终用户将感到沮丧。在这种情况下，应给客户机会与公司的人工代表联系。

最后，会话式AI还可以优化公司的工作流程，从而减少特定工作职能的劳动力。这会引发社会经济行动主义，从而给公司带来负面影响。

果然智汇AskBot和对话式AI
AskBot是一个AI开发平台，它将所有必要的工具整合在一起以开发对话式AI应用程序。