· 對話式人工智慧：它是什麼、它是如何工作的和應用案例

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

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：透過 IBM 的 RPA， 企業可以透過輸入一些命令，來建構聊天機器人，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： 

• 按行業劃分的應用案例
• 按業務功能或由應用案例啟用的業務功能的應用案例

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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