对话型人工智能如何改善客户体验
对话型人工智能让应用程序与人类进行互动，使程序能够自动发送回复。这是人工智能创新领域以指数速度发展的又一例证。
因此，企业纷纷投资于对话型人工智能技术，比如全天候为客户提供服务的聊天机器人。尽管这种技术的好处数不胜数，但你在评估对话型AI解决方案时，仍需要了解以下内容。
对话型人工智能仍在发展
我们仍处于革命阶段，创新者正在弥合人类与计算机之间互动的鸿沟。开发人员不断地赋予对话型人工智能技术新的力量，以解读人类的行为，模仿人类的对话。
根据研究，到2024年，对话型人工智能的市场规模预计将达到157亿美元。这清楚地说明了投资者对这项技术的兴趣，并为企业提供了一个有利可图的未来空间。
这项技术的最终目标是在破译各种语言和音调之后，将上下文、相关性和个性化结合在一起。聊天机器人是这些技术不可或缺的组成部分。
对话型人工智能不同于传统的聊天机器人
你更喜欢哪个，有剧本的电视节目还是真人秀?传统的聊天机器人是有脚本的，而对话型AI聊天机器人是无脚本的。前者根据脚本对话，而后者会结合语境。
当创建脚本的传统聊天机器人时，开发人员用适当的关键字填充对话。这些机器人能够从添加到它们记忆中的许多关键字做出最合适的回复。
当用户发送特定文本时，聊天机器人识别关键字并发送脚本化的回复。这就给聊天机器人的开发人员增加了很多负担。因为他们要实时更新对话，使其看起来更真实。
传统的脚本聊天机器人无法通过理解整个对话的上下文与用户进行实时对话。这降低了企业的客户服务满意度。
对话型人工智能的聊天机器人填补了这个特殊的漏洞。他们掌握了整个对话的上下文后，就有能力参与任何对话。它们不遵循脚本，因为它们在软件中有内置的对话功能。让我们来详细了解一下它们是如何工作的。
对话型人工智能的工作流程
对话型人工智能需要多种技术的结合。通过整合先进技术，对话型人工智能可以像人类一样进行互动。以下是这些技术的工作流程：
1. 接受输入
对话型人工智能的第一步是接受用户的输入。这些输入可以是文本或语音的形式。如果输入是书面形式，则应用文本识别技术;如果输入是语音形式，则应用语音识别技术。
2. 理解
文本和语音识别是通过人工智能技术自然语言理解(NLU)完成的。当应用程序读取输入后，在做出响应之前先要理解用户的意图。通常，企业可以使用对话型人工智能来理解各种类型的语言。简而言之，这是聊天机器人工作过程中最困难的步骤之一。
3. 创建响应
在这个步骤中，自然语言生成(NLG)用人类能够理解的语言创建响应。在理解了人类的意图之后，使用对话管理来创建响应。最后，它将计算机生成的响应转换为人类可理解的语言。
4. 交付响应
最后，上一步中创建的响应将以用户期望的形式进行交付。该系统要么将其转换为文本传递，要么转换为人类语音。你还记得Alexa或谷歌助手的声音吗?他们就是通过这个过程来产生回应。
5. 从经验中学习
对话型人工智能通过从他们的经验中学习，来改善他们对未来互动的反应。通过接受建议，应用程序学习在未来的对话中提供更好的回应。
对话型人工智能中使用的技术
对话型AI平台使用一组技术来完成整个工作流程。主要有这些技术：
1. 自动语音识别(ASR)
应用程序通过部署这项技术来解释口语短语。除此之外，它还可以将语音转换成文本。如语音助手Alexa、谷歌Assistant等使用了自动语音识别技术。
2. 先进的对话管理
该技术有助于创建应用程序的响应。下一步，就可以把它转化成人类可以理解的语言。
3. 自然语言处理(NLP)
对话型人工智能的自然语言处理包含两个核心的子集(NLU和NLG)。第一个是自然语言理解(NLU)，即理解文本背后的意义或者意图。它可以破译多种语言的文本。聊天机器人和语音助手都使用这种技术。ASR之后，语音应用程序应用是NLU。
第二个是自然语言生成(NLG)。对话型AI在工作流程的最后阶段使用它。它通过将计算机生成的应答转换成人类可以理解的语言。
4. 机器学习(ML)
机器学习非常擅长理解一组数据。在对话型人工智能中，机器学习也被用来理解随着时间推移发生的交互，并对这些交互做出更好的响应。
因此，它了解用户的行为，引导APP创造更好的响应。在这项任务中，机器学习使这个对话型人工智能应用成为客户更好的互动工具。
使用对话型人工智能提高客户的参与度
长期以来，企业都在努力提高客户的参与度。因此，像聊天机器人这样的对话型人工智能工具已经成为网站和应用程序不可或缺的一部分。而且，开发人员正在努力将对话人工智能纳入他们的解决方案中。
对话营销已经成为医疗保健、旅游、教育等领域的一种行之有效的企业战略。下面让我们来看看对话型人工智能是如何增强客户参与度的?
1. 不受限制的可伸缩性
与人工客服不同，对话型人工智能可以在同一时间为尽可能多的客户提供解决方案。此外，它可以24小时不间断地与人互动。
2. 充当得力的助手
在一个组织中，团队为了实现组织的目标而共同努力。对话型人工智能技术与人类专家一起工作，减轻他们的负担。它们能够完成那些人类无法完成的任务，这就给人类专家留下了足够的思考空间，只在需要的时候服务客户。
3. 降低成本
对你来说，投资于对话型人工智能解决方案似乎是一笔额外的支出。但从长远来看，它所执行的功能会降低成本。你不需要支付员工所有的轮班费用，以满足客户的实时对话。事实证明，这些应用程序对企业来说非常划算。
4. 提供数据分析
如上所述，机器学习可以理解过去的经验和交互，从而提高未来对话型人工智能交互的潜力。这使得企业能够深入了解数据。
因此，您将能够了解客户的偏好、行为和需求。此外，您可以将这些数据尽其所能，以改进您的计划和策略。
5. 提高了生产力
投资对话型人工智能解决方案的主要原因应该是提高生产率的需要。它通过不间断、可靠和及时的客户服务提高了整体生产力。
24×7工作制的支持和人性化的互动降低了客户流失的风险。因此，对话型AI能够提供更好的客户参与度，并最终提高客户留存率。
拓展全渠道使用对话型人工智能
在了解了对话型人工智能的工作流程和好处后，投资它似乎是有利可图的。在落地之前，一定要确定你要利用这项技术的渠道。
关于对话型人工智能解决方案，你可以提供实时聊天，社交媒体互动，以及各种平台，如Whatsapp、SMS、emails。
因此，企业正在使用全渠道的方法，提供无缝和直观的客户体验。从而为他们的客户提供积极的参与方式和迅速的回应。
结论
在世界各地，企业都在部署高端人工智能技术及其业务解决方案，以增强客户的参与。因此，我们可以利用这些技术为用户提供更好的体验。也就是，对话型人工智能具有加强客户和业务关系的潜力。让我们共同探索它吧!
原文标题：How is Conversational AI Improving Customer Experience?，作者：Yatin Malik
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