如果您最近单击了网页底部的“与我们交谈”浮动框并得到了及时响应，那么您很可能与聊天机器人进行了交互。
聊天机器人是专门创建的应用程序，旨在为最终用户提供类似人类的响应，以期以文本或口头方式解决他们的查询。但是，“类人”一词具有一定程度的含义，应根据组织的需要进行合并。
尽管自动化正在兴起，并且正在成为帮助/支持中心的可行替代方案，但公司仍不愿采用这种解决方案。这可能是由于缺乏关于如何以及使用哪个聊天机器人的知识，或者是由于他们发现使用此选项的负面因素多于正面因素。
在下结论之前，让我们根据组织的要求区分组织可以使用的聊天机器人类型。根据其复杂性，聊天机器人分为 3 种类型。
支持聊天机器人
这些是基于规则的聊天机器人，具有回答冗余客户查询的基本功能。他们主要专注于单一知识领域，无法回答超出该领域的查询。这些聊天机器人大多是工作流驱动的，它会提示最终用户提供选项或菜单，以将他们的查询引导至解决方案。常见问题解答文档或业务流程文档可作为支持聊天机器人的有利输入来源。它们不显示任何主要的智能驱动功能。
基于服务的聊天机器人
这些聊天机器人通过根据交互过程中使用的关键字对用户查询进行解码来提高技能水平。根据这些关键字，他们在数据库中寻找合适的解决方案的替代方案。此外，基于服务的聊天机器人会根据最终用户向它们发出的命令触发动作，例如“XXX 播放名为 YYY 的歌曲”。在这里，“歌曲”、“YYY”和“播放”将作为决定动作的关键字。
上下文聊天机器人
上下文聊天机器人由人工智能和机器学习提供支持。它们是最先进的聊天机器人形式，沉迷于学习最终用户的响应并预测查询。这逐渐增加了聊天机器人的知识并改善了用户体验。它们用于复杂场景的情况下，其中查询可能难以制定或解码。用户提出的问题范围可能是开放式的，需要访问广泛的数据库才能得出相关答案。上下文聊天机器人的开发和进步需要时间和培训，因为它是一个学习过程，然后算法才能提出适当的答案。
当前的大多数聊天机器人实现都介于前两种类型之间。仅在高级学习场景的情况下才考虑上下文聊天机器人。因此，组织必须根据目标用户群和他们需要的智能深度来判断适合您组织的聊天机器人。
优点
改善客户服务
通过增强对触手可及的广泛信息数据库的访问，聊天机器人可以快速响应客户查询。此外，它们是 24x7 全天候可用的，而背后没有任何人为依赖。响应更加准确和详细，聊天机器人会进行耐心的对话，直到最终用户的所有查询都得到解决。
客户洞察
随着机器学习的引入，企业可以进一步了解客户行为并预测不断变化的客户需求。这有助于了解消费者趋势，并根据搜索模式和预测分析为客户提供建议。聊天机器人提供的分析充当优化 BI 决策模型的输入源。
减少服务中心预算
为了满足客户的需求，在使用聊天机器人之前，这些企业都参与了帮助中心/呼叫中心，这需要大量的劳动力，维护起来既昂贵又乏味。每个员工都将参与初始培训期，并且在新员工被认为具有生产力之前需要有一个影子期。如果您准备好初始规则/常见问题解答集，聊天机器人很容易部署，并且可以以低成本在保留相同信息数据库的服务器上复制。
缺点
对客户的反应有限
由于大多数 Bot 要么是支持聊天机器人，要么是基于服务的聊天机器人，因此对最终用户的响应数量仅限于他们的信息范围。基于菜单的聊天机器人被限制在他们的查询范围内，试图对查询进行分类。他们不能偏离其他领域或将来自当前外部场景的信息积累到他们的响应中。因此，它仅限于大多数最终用户。
复杂的聊天机器人成本更高
基于人工智能和机器学习的聊天机器人，即使它们似乎是下一阶段的进化，也很难实施。算法和框架可以从服务提供商处采购，但要使它们与您的解决方案保持一致，需要以预定义格式向聊天机器人提供信息。为您的企业微调 AI 聊天机器人以利用其所有产品的任务是专家的任务，这需要大量的投资和时间。
不提供个性化的触摸
尽管聊天机器人的目标是复制类似人类的对话，但如今大多数聊天机器人都以机械化方式行事。当您与聊天机器人交互时，响应是固定的并且可以识别为编程响应。回复很枯燥，不会偏离主题去与终端用户闲聊，因此缺乏个性化的触感。
权衡聊天机器人服务提供的所有前景后，企业应仔细评估您愿意进行的投资类型以及它寻求为其最终用户提供的服务类型。聊天机器人是“客户交互”领域的一场革命，仍处于早期发展阶段。但随着技术的逐渐进步，它必然会为您的业务定制和简化。因此，企业必须将这种沟通模式视为为客户提供个性化体验并深入了解影响其业务的不断变化的需求和趋势的垫脚石。
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