什么是对话型 AI 平台？

首先，我们来探讨一下对话型 AI 平台究竟是什么。简单地说，它是一种软件产品或服务，使用 AI 和自然语言处理 (NLP) 来模拟人与人之间的简易对话，可以实施此平台来支持各种业务场景。

对话型 AI 示例包括：

• 客户服务 聊天机器人，用于处理订单问题和退货。
• 销售 聊天机器人，可根据用户的需求和偏好指导用户使用购买选项。
• 人力资源 聊天机器人，用于处理员工对有关公司政策的常见问题咨询。

用于指导您制定策略的五个问题

每个成功的业务计划均始于可靠的策略。通过定义您的需求、涉及人员以及如何衡量成功，您将一次性把事情做好，从而为您的团队节省数小时的时间，以免日后重新配置。

着手制定计划时，请考虑以下问题：

1. 您的组织是否齐心协力实现愿景？如果没有，则需要从此处着手。创建强大的对话型 AI 体系结构可能会跨多个职能团队（通常称为融合开发），因此您需要取得多个职能团队的认同才能做到这一点。确定所有参与者并引导他们齐心协力达成目标。
2. 您正在尝试解决什么问题？如果这是您首次实施对话型 AI，请先确定一些您认为可从中受益的流程。然后，确定优先从哪个流程着手来进行概念证明。
3. 您的解决方案的受众是谁？您（事实上是您的对话型 AI）是否正在与当前客户、当前员工或目标客户交谈？就像进行任何业务沟通一样，您需要了解您的受众及其需求和交谈方式。以书面形式定义这些事项，以客户为中心将成为您长期的检验标准。
4. 您已具有哪些信息？例如，如果您已为某个业务职能部门使用实时聊天，这将成为一个宝库，可从中了解人们提出的问题以及让受众找到解决方法或达成销售的答案。
5. 您当前的技术要求是什么？提前收集现有系统的要求。这样，您将了解对话型 AI 平台需要连接和使用的功能 - 即使您要考虑对流程、软件和服务进行更广泛的更新，也是如此。

了解对话型 AI 技术

对话型 AI 解决方案可能包含许多不同的功能。我们来介绍一下需要了解的一些有关对话型 AI 体系结构的术语。

• 人工智能 (AI) 是计算机系统模拟类似人类的认知能力（例如学习和解决问题）的功能。
• 自然语言处理 (NPL) 支持能够看到、倾听和理解使用日常语言进行交互的人员并与之交谈的应用程序。
• 机器学习 (ML) 是在不提供直接指令的情况下，使用数据的数学模型来帮助计算机学习的流程。
• 情绪分析 是通过 AI、NLP 和 ML 确定说话人或书写人的用词和上下文的积极、消极或中立情绪的流程。
• 分析 是计算机检查数据以寻找可能很难或无法通过其他方式发现的模式和见解的流程，这些数据通常是大型数据集（也称为大数据）。
• 自动化 是指软件产品或服务独立执行流程步骤，而很少或无需进行人工交互的情形。
• 机器人 是一种执行任务的自动化类型，包括与人类交互的聊天机器人或虚拟代理。
• 实时聊天 是聊天机器人将对话转接到人工代理的情形。

如您所见，对话型 AI 体系结构中可能有许多事项要处理。但是，并非每个解决方案都需要配备各种技术。从战略上思考可帮助您应对挑战的最简单的解决方案。如果仔细选择对话型 AI 软件，则日后在必要的情况下，您将能够添加更多功能。

优化对话设计的重要性

对话设计是提前制定的对话流。它需要预测可能提出的问题，并规划响应来引导人们通过对话找到适当的解决方案。对话设计的重要性不容小觑。设计不佳会导致不良的用户体验，这从根本上违背了实施对话型 AI 平台的目的。

您需要考虑：

• 对话的目标和预期结果。
• 在品牌和受众上下文中使用的语言和语调。
• 对话流，包括响应的时间间隔。
• 在响应中包含图片、视频和链接是否合理。
• 相应错误消息。

根据对用户体验和需求的深入思考，高质量的对话设计通常绘制为可视化流程图。实施后，您需要监视对话设计的使用情况并收集反馈，以便随着时间的推移改进相关体验。

对话型 AI 软件的预期功能

高质量的对话型 AI 软件具有一些共同属性，包括 AI、ML、NLP、实时聊天转交、情绪分析和分析仪表板。您需要尽可能减少这些属性。但之后，请考虑以下问题来帮助您确定可满足贵组织需求的合适软件。

• 平台能否连接到我们的当前系统？
• 它是否会支持我们用于与客户或员工交互的渠道？
• 我们是否有创建对话型 AI 解决方案的开发资源，或者是否需要可供非开发人员使用的低代码或无代码平台？
• 我们如何轻松地制作对话设计的原型？
• 平台能否收集持续改进所需的数据？

通过回答这些问题，您可以顺利找到适合自己业务的对话型 AI 软件。