聊天机器人，此修复程序对于销售和业务服务级别非常重要
日惹 - 当谈到“聊天机器人”时，因为聊天机器人是一种软件或计算机程序，通过文本或语音交互模拟人类对话或“聊天”。
聊天机器人是企业对消费者（B2C）和企业对企业（B2B）环境中的用户越来越多地使用聊天机器人虚拟助手来处理简单的任务。
添加聊天机器人助手可降低间接成本，更好地利用支持人员的时间，并允许组织在实时代理不可用的工作时间提供客户服务。
为什么聊天机器人很重要？
希望提高销售或服务生产力的组织可以使用聊天机器人来节省时间和效率，因为人工智能 （AI） 聊天机器人可以与用户通信并回答重复的问题。
随着消费者远离传统的沟通方式，许多专家预计基于聊天的沟通方式将会增加。组织越来越多地使用基于聊天机器人的虚拟助手来处理简单的任务，使人工代理能够专注于其他职责。
聊天机器人如何工作？
聊天机器人具有不同程度的复杂性，包括无状态和有状态。无状态聊天处理每个对话，就像与新用户交互一样。相比之下，有状态聊天机器人可以查看以前的交互并在上下文中构建新的响应。
将聊天机器人添加到服务或销售部门需要低编码或根本没有代码。许多聊天机器人服务提供商允许开发人员为第三方业务应用程序构建对话式用户界面。
聊天机器人实现的一个重要方面是选择正确的自然语言处理（NLP）引擎。例如，如果用户通过语音与机器人交互，则聊天机器人需要一个语音识别引擎。
企业主还应该决定他们想要结构化还是非结构化对话。为结构化对话创建的聊天机器人有许多脚本，这些脚本简化了编程，但限制了用户可以问的内容。在B2B环境中，聊天机器人通常用于回答常见问题或执行简单的重复性任务。例如，聊天机器人可以使销售代表快速获取电话号码。
聊天机器人是如何发展的？
像ELIZA和PARRY这样的聊天机器人是创建程序的早期尝试，这些程序至少可以暂时让真实的人认为他们在和别人说话。PARRY 的有效性是在 1970 年代初期使用图灵的测试版本测量的;测试人员只能通过随机猜测以一致的速度正确识别人类与聊天机器人。
从那时起，聊天机器人已经走了很长一段路。开发人员基于 AI 技术构建现代聊天机器人，包括深度学习、NLP 和机器学习 （ML） 算法。这些聊天机器人需要大量数据。最终用户与机器人交互的次数越多，其语音识别对相应响应的预测就越好。
聊天机器人在商业和消费者市场的使用正在增加。随着聊天机器人的增加，消费者在与他们互动时不必打架。在先进技术和社会向更被动的基于文本的通信过渡之间，聊天机器人有助于填补通常由电话填补的利基市场。
聊天机器人的类型
由于聊天机器人仍然是一种相对较新的商业技术，因此争论围绕着有多少种类型的聊天机器人以及行业应该如何称呼它们。
一些常见的聊天机器人类型如下：
脚本聊天机器人或快速回复。作为最基本的聊天机器人，它们充当分层决策树。这些机器人通过预定义的问题与用户交互，这些问题不断发展，直到聊天机器人回答用户的问题。
与此机器人类似的是基于菜单的聊天机器人，它要求用户从预定义的列表或菜单中做出选择，以使机器人更深入地了解客户的需求。
基于关键字识别的聊天机器人。这些聊天机器人有点复杂;他们尝试倾听用户正在键入的内容，并使用客户响应中的关键字对其进行响应。该机器人结合了关键字和可自定义的 AI 以做出适当的响应。不幸的是，这些聊天机器人在重复使用关键字或过多问题时遇到了困难。
混合聊天机器人。这些聊天机器人结合了基于菜单的机器人元素和关键字识别。用户可以选择直接回答他们的问题，或者在关键字识别无效时使用聊天机器人菜单做出选择。
上下文聊天机器人。这些聊天机器人比其他聊天机器人更复杂，需要以数据为中心的重点。他们使用AI和ML来记住用户的对话和交互，并利用这种记忆随着时间的推移而增长和发展。该机器人不依赖于关键字，而是使用客户提出的问题以及他们如何要求他们提供答案和自我改进。
支持语音的聊天机器人。这种类型的聊天机器人是这项技术的未来。支持语音的聊天机器人使用来自用户的语音对话作为鼓励创造性响应或任务的输入。开发人员可以使用文本转语音和语音识别 API 创建这些聊天机器人。例子包括亚马逊Alexa和苹果Siri。
因此，在知道聊天机器人之后，请查看VOI上其他有趣的新闻，是时候彻底改变新闻了！