什麼是交談式 AI 平台？

首先，讓我們談談交談式 AI 平台的真正含意。簡而言之，它是一種軟體產品或服務，使用 AI 和自然語言處理 (NLP) 來複製人與人之間的輕鬆交談，可以實作來支援各種商業案例。

交談式 AI 範例包括：

• 客戶服務 聊天機器人，以處理訂單問題和退貨。
• 銷售 聊天機器人，根據使用者需求和喜好的相關問題，引導使用者至購買選項。
• HR 聊天機器人，處理員工關於公司政策常見問題的查詢。

引導策略的五個問題

每個成功的商業計劃都始於扎實的策略。透過定義企業需求、參與者以及如何衡量成功，因為第一次就做對，為團隊節省日後數小時的重新設定時間。

在開始擬定計劃時考慮以下問題：

1. 組織是否與願景保持一致？如果沒有，則需要從那裡開始。強大的交談式 AI 架構的建立，可能會橫跨多個職能團隊 (通常稱為融合開發)，因此您需要跨職能的支持才能做到這一點。確定所有參與者，並引導他們邁向一致目標。
2. 想解決什麼問題？如果這是您的第一個交談式 AI 實作，請首先確定一些可從中受益的程序。然後優先考慮要開始的程序，以做為概念證明。
3. 誰是解決方案的受眾？您 (或者真的是交談式 AI) 的交談對象是目前客戶？現任員工？潛在客戶？就像任何商務溝通一樣，您需要了解受眾、他們的需求以及交談方式。以書面形式定義這些事情，以客戶為中心將是您持續的試金石。
4. 已經擁有哪些資訊？例如，如果您已經將即時聊天用於商務功能，那麼這將是商機金礦，可以發現人們的提問，以及哪些答案會促使受眾進展到解決問題或銷售的層面。
5. 目前有什麼技術要求？提前收集現有系統的要求。如此一來，您將了解交談式 AI 平台需要連接和使用什麼，或甚至是否要考慮對程序、軟體和服務進行更廣泛的更新。

了解交談式 AI 技術

交談式 AI 解決方案可能包含許多不同的功能。讓我們瀏覽有關交談式 AI 架構的一些重要術語。

• 人工智慧 (AI) 是電腦系統模擬類似人類認知功能 (例如學習和解決問題) 的能力。
• 自然語言處理 (NPL) 支援可以看到、聽到、與人們交談，並理解日常語言互動的應用程式。
• 機器學習 (ML) 是使用資料的數學模型來協助電腦學習的程序，而不需要人類的直接指令。
• 情感分析 是從說話者或書寫者的字詞和上下文中，透過 AI、NLP 和 ML 確定正面、負面或中立情緒的過程。
• 分析 是電腦檢查資料的過程，通常是大型資料集 (也稱為巨量資料)，以找到難以發現或不可能發現的模式和見解。
• 自動化 是指在幾乎沒有人為互動的情況下，由軟體產品或服務獨立執行程序的步驟。
• 機器人 是一種執行工作的自動化類型，包括與人類互動的聊天機器人或虛擬助理。
• 即時聊天 是當聊天機器人將交談移交給真人專員。

如您所見，交談式 AI 架構中有許多元件，但並非每個解決方案都需要每種技術。策略性地思考因應挑戰的最簡單解決方案。如果您仔細選擇交談式 AI 軟體，以後如果情況允許，您將能夠新增更多功能。

優化交談設計的重要性

交談設計是提前規劃好的交談流程。它需要預測人們的提問，並規劃回應以將交談引導到適當的解決方案。良好交談設計的重要性再怎麼強調都不為過。不良設計會導致糟糕的使用者體驗，這違背了實作交談式 AI 平台的初衷。

您需要考慮：

• 交談的目標和期望成果。
• 在品牌和受眾背景下的用語和語氣。
• 交談的流程，包括回應之間的時間。
• 在回應中包含圖片、影片和連結是否有意義。
• 適當的錯誤訊息。

通常繪製為視覺流程圖，優質交談設計取決於對使用者體驗和需求的深入思考。一旦實施，您將需要監視交談設計的成效並收集意見反應，以便隨著時間的推移改進體驗。

在交談式 AI 軟體中要尋找什麼功能

大多數優質交談式 AI 軟體都有一些共同屬性，包括 AI、ML、NLP、即時聊天移交、情感分析和分析儀表板。這些是最基本的。從這裡開始考慮以下問題，以幫助您確定適合組織需求的軟體。

• 該平台是否有能力連接到目前的系統？
• 它是否支援與客戶或員工互動所用的管道？
• 企業本身是否擁有建立交談式 AI 解決方案的開發資源，或者是否需要非開發人員可以使用的低程式碼或無程式碼平台？
• 企業本身有多容易地建立交談設計原型？
• 平台能否收集所需的資料以持續改進？

有了這些問題的答案，您就可以找到適合貴企業的交談式 AI 軟體。