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2022年9月2日 星期五

什麼是對話式人工智慧? 


不只是縮時,還有粉塵、噪音、位移偵測

AI Multiple

對對話式人工智能的興趣日益濃厚

到 2025 年,對話式 AI 市場 預計將達到 $1.3 B,複合年成長率為 24%。然而,第一代聊天機器人在 2010 年代後期,也出現了許多聊天機器人故障。因此,許多企業減少了對話式人工智慧投資。在 2020 年代,對話式 AI 能力有了顯著提升。與第一代會話技術相比,新一代聊天機器人更加成功。因此,它們可以有效地改善內部員工和外部客戶的體驗。因此,本報導的主要目的,是為 CEO 和高管提供,對最新對話式 AI 技術的深入研究,以便他們做出明智的投資決策。 

什麼是對話式人工智慧?

對話式人工智慧,是一種能夠在電腦和人類之間,實現自動消息傳遞和對話的技術。它使公司能夠啟動聊天機器人和虛擬助手。對話式 AI 程序可以透過辨識使用者意圖並理解語音或文本中的目的,並模仿人類語音,來像人類一樣進行交流(見圖 1)。對話式人工智慧的最終目標,是變得無法區分它是電腦還是人類。設計聽起來自然的流程,是對話式 AI 的一個重要約束。



圖 1:對話式 AI 的通信方式 





資料來源: Kore.ai

對話式人工智慧有什麼好處?

  1. 它為客戶提供了一條直接的溝通管道,他們可以透過它自然地進行溝通。客戶可以使用文本或語音,24/7 全天候提出問題,並獲得其疑慮的答案。
  2. 對話式人工智慧允許數位工作者,透過自然語言與員工互動。員工使用文本或語音,向這些數位工作者請求任務。數位工作者依靠 RPA 和 AI 模型等技術,來完成這些任務。因此,數位工作者可以騰出員工的時間,來專注於創造性任務,例如確定公司策略、開發新產品或銷售。

贊助:透IBM 的 RPA企業可以透過輸入一些命令,來建聊天機器人,並實現日常任務的解決自動化。IBM 的人工智慧驅動的聊天機器人,允許員工和客戶立即回答他們的問題,從而消除了處理官僚主義,和從一個部門到下一個部門的推薦的需要。IBM 提供 30 天的免費試用期,因此使用者可以了解他們可以透過 IBM RPA 實現什麼,而無需承擔任何財務義務。 

為什麼對話式人工智慧很重要?

聊天機器人提供更快、24/7 可用的客戶和員工體驗。隨著競爭的加劇和客戶要求的提高,企業需要依靠對話式人工智慧,來保持較高的客戶滿意度,同時保持較低的支持成本。隨意閱讀我們的聊天機器人報導。對話式人工智慧是聊天機器人背後的智慧,對話式人工智慧的改進,將使機器人能夠解決更複雜的客戶或員工問題。 

對話式 AI 平台如何運作?

對話平台的最簡單案例,是將某些輸出發送到特定輸入的結構。然而,由於機器學習,對話平台可以處理更廣泛的查詢。此外,對話式人工智慧系統,可以在確定使用者的意圖和響應時,考慮上下文(即對話的其餘部分)。自然語言處理:NLP 是人工智慧的一個子分支,它允許你分解、理解、處理和確定所需的操作,NLP 是執行對話控制和任務預測等任務的引擎。 

  • 對話控制:根據一般語音流向,塑造對話 AI 的感知,利用對話控制模塊控制語用適應,使對話自然。
  • 任務預測:語音流給出了使用者(購買東西)意圖的想法,並被記錄下來。

自然語言理解 (NLU):NLU 是 NLP 的一個子類別,用於分析文本和語音格式的句子結構。NLU 使電腦能夠透過常見的人為錯誤(如發音錯誤或換位字母)來解釋意圖的含義。NLU 引擎接受了大數據,它們需要驗證。像谷歌這樣的科技巨頭,透過使用他們的數據,來改進這些引擎。自然語言生成(NLG):NLP 的另一個子類別,該技術可以為使用者生成響應。為了使演講具有說服力和流暢性,必須為使用者提供自然的答案。隨意搜索和過濾我們列表中的頂級 NLG 供應商我們的研究,比較了不同的自然語言平台提供商,歡迎訪問。 

對話式 AI 的應用案例和應用有哪些?

最常見的用例包括: 

  • 客戶服務
  • IT 服務台
  • 銷售支持 
  • 行銷
  • 電子商務 
  • 數位工作者

欲了解更多資訊,請隨時閱讀我們對業務中,對話式 AI/聊天機器人應用案例的研究: 

什麼是對話式 AI 替代方案?

常見問題文本與常見問題聊天機器人: 

使用常見問題聊天機器人,和提供常見問題解答,做為網頁上的文本行沒有太大區別。在提供有限資訊時,不需要對話式人工智慧。以文本形式,瀏覽常見問題解答可能更容易。 

對話式 AI 和聊天機器人有什麼區別?

儘管對話式 AI 和聊天機器人可以互換使用,但重要的是要認識到差異。對話式人工智慧,是支持聊天機器人和虛擬助手的核心技術。它利用人工智慧和機器學習算法,使其工具能夠理解人類語音,並生成有意義的響應。另一方面,聊天機器人是可以理解使用者查詢,並生成響應的工具,但並不總是透過對話式 AI。許多聊天機器人都是基於規則的,不會利用人工智慧來決定接下來提供哪個答案。要了解有關聊天機器人,和對話式 AI 之間差異的更多資訊,請單擊此處。  

選擇對話式 AI 解決方案時需要注意哪些事項?

對話式 AI 必須考慮許多因素,以便人們理解他們想表達的內容。在這一點上,人工智慧應該走得更遠一點,表現得更直接。此外,平台必須安全以保護個人數據。 

1. 性能

無論句子多麼複雜,都必須理解使用者的意圖。而且,他的語言支持必須有廣泛的範圍。一家跨國公司將以多種語言開展業務,因此它希望其對話式人工智慧軟體,也能做到這一點。但在這個具體的例子中,理解東南亞的口語是一個挑戰,因為 

  • SEA 中有超過 1,000 種口語
  • 在中國,有 20 多種方言

2. 安全和隱私

平台必須提供客戶個人資訊的安全,和個人數據的安全。假設一家銀行,有一個對話式人工智慧平台。數據洩露將暴露已傳遞到對話式 AI 解決方案的客戶資訊,可能造成不可逆轉的財務損失、訴訟,並損害銀行在處理過程中的聲譽。  

3. 整合

對話式 AI 平台必須很好地,整合到現有應用或系統中,以便快速解決問題。這擴大了解決方案能夠執行的活動範圍。例如,得益於對話式人工智慧整合,特斯拉汽車可以讓駕駛員透過語音命令打開手套箱(並使用汽車的許多其他功能)。值得注意的是,公司應該測試用於確保一切順利的框架和技術。

4. 使用者介面

為使用者提供無縫平台,將使他們能夠更頻繁地與對話平台進行交流。隨意探索一些成功的對話式 UI 示例,以及如何使此 UI 變得更好。 

對話式人工智慧公司有哪些?

Gartner 最近的 一項調查顯示,對話式人工智慧、聊天機器人和虛擬助手的市場,包括全球多達 1,000 到 1,500 家供應商。 

  • 亞馬遜 Lex
  • Chatfuel

  • Dialogflow
  • IBM Watson Assistant

  • Interactions

  • Kore.ai

  • 甲骨文數位助理
  • SAP Conversational AI

  • SentiOne
  • TARS

  • Verloop


隨時查看我們的數據驅動文章,了解更多聊天機器人公司。 


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