6 种聊天机器人以及如何为您的业务选择合适的聊天机器人

现在，从我们如何获得客户支持或购买产品，到我们如何处理日常任务，不同类型的聊天机器人技术在我们的生活中发挥着越来越重要的作用。我们中的许多人都曾在手机、消息应用程序或通过家中的设备（例如 Apple 的 Siri、Amazon 的 Alexa 和 Google Assistant）与这些聊天机器人或虚拟助理进行交互。您可能已经通过短信、社交媒体或工作场所的消息应用程序与它们进行过互动。

聊天机器人可通过及时解答我们的问题，而无需等待与人工代理进行交谈，从而为我们的生活提供便利。在此博文中，我们将介绍具有不同技术复杂程度的各类聊天机器人，并讨论其中哪种最适合您的企业。在解决这些问题之前，我们需先了解聊天机器人工作原理的基础知识。

聊天机器人是一种对话工具，旨在简化客户咨询并自动响应，模拟人类的书面或口头对话。一些聊天机器人是初级的，提供简单的菜单选项供用户点击。但是，更高级的聊天机器人可以利用人工智能 (AI) 和自然语言处理 (NLP) 来理解用户的输入，并轻松应对复杂的人类对话。

基于菜单或基于按钮的聊天机器人是最基本的聊天机器人类型，用户通过点击最能代表其需求的脚本菜单中的按钮选项来与之交互。根据用户点击的内容，简单的聊天机器人可能会提示另一组选项供用户选择，直到到达最合适的具体选项。从本质上讲，这些聊天机器人的运作方式就像一个决策树，且擅于处理交易任务。

虽然这些聊天机器人可提供简单的功能且有助于解答用户提出的重复、直白问题，但它们难以应付更细微的请求，因其受限于预定义的答案选项。此类聊天机器人可能需要更长时间来了解客户的需求，尤其是当用户找到最终选项之前必须经历菜单按钮的多次反复操作。此外，如果用户的需求未包含在菜单选项中，聊天机器人就会因为缺少自由文本输入字段，而变得毫无用处。

基于规则的聊天机器人在基于菜单的聊天机器人的简单决策树功能上构建，采用条件式 "if/then" 逻辑来开发对话自动化流程。基于规则的机器人本质上充当交互式常见问题 (FAQ) 解答，对话设计者对预定义的问答选项组合进行编程，以便聊天机器人可以理解用户的输入并准确响应。

此类聊天机器人的运行以基本的关键字检测为基础，相对容易训练，并且在被问到定价或功能等预定义问题时运行良好。然而，就像僵化的、基于菜单的聊天机器人一样，这些聊天机器人在面对复杂的查询时无法满足要求。它们难以回答对话设计者没有预见的问题，因其输出取决于开发者预先编写的内容。

由于对话设计者无法预测所有查询并预先对聊天机器人进行编程，因此有限的、基于规则的聊天机器人经常会因为无法领会用户的请求而陷入困境，导致其错过重要的细节，要求用户重复已经分享过的信息，进而降低用户体验并使其产生挫败感。通常，聊天机器人会将用户转接给实时支持代理。如果转接功能并未启用，聊天机器人就会终止对话，将用户“拒之门外”而让其越发沮丧。

基于规则的聊天机器人的对话流程仅支持预定义的问题和答案选项，而 AI 聊天机器人可以理解用户的问题，无论他们如何措辞。借助 AI 和自然语言理解 (NLU) 功能，AI 机器人可以快速检测用户分享的所有相关上下文信息，从而使对话更加顺畅自然。

当人工智能驱动的聊天机器人 (Chatbot) 不确定一个人问的内容，和发现不止一个可以满足请求的操作时，它可以提出澄清问题。此外，它可以显示可能的操作列表，用户可以从中选择符合他们需求的选项。

AI 聊天机器人所依赖的机器学习算法使其能够自行学习，并开发基于用户交互的日益智能的问题和答案知识库。通过深度学习，与最近集成的基于算法知识的聊天机器人相比，AI 聊天机器人运行的时间越长，就越能理解用户的目标，并提供更详细、更准确的响应。

会话式 AI 聊天机器人可以记住与用户的对话，并将此上下文整合到其交互中。当与机器人流程自动化 (RPA) 等自动化功能相结合时，用户可以通过聊天机器人体验完成任务。

例如，在订购披萨时，餐厅的聊天机器人可以识别出再次订购的忠实“回头客”，用其姓名问候他们，记住其“常规”订单，并使用其保存的送货地址和信用卡完成订单。AI 聊天机器人与业务系统深度集成，可以从包含客户订单历史记录的多个来源获取信息，并创建简化的订购流程。

如果用户不满意并需要与人工代理交谈，则可以无缝进行转移。转接后，实时支持代理可以获取聊天机器人的对话历史记录，并能够在清楚背景信息的情况下开始通话。

构建 AI 聊天机器人所需的时间可能会因以下若干因素而异：您当前使用的技术堆栈和开发工具、聊天机器人的复杂度、所需的功能、数据可用性以及是否需要集成其他系统、数据库或平台。通过用户友好型无代码/低代码平台，您就能更快地构建 AI 聊天机器人。

借助 IBM® watsonx Assistant，聊天机器人可在少量数据上进行训练从而正确理解用户。此外，它们还可借助搜索功能来进一步增强，以便筛选现有内容，并针对超出聊天机器人对话设计者最初编程范围的问题作出解答。

IBM watsonx Assistant 可通过以下方式来加快虚拟代理的部署速度：

• 通过使用大型语言模型 (LLM)、先进的 NLP 和 NLU 来提高意图识别能力。
• 内置搜索功能。
• 入门套件，或是与渠道、第三方应用程序、业务系统或“客服中心即服务”平台（例如，Nice CXone）的内置集成。

根据 2023 年 Forrester 研究 IBM watsonx Assistant 的总体经济影响 (Total Economic Impact™)，IBM 的低代码/无代码界面能够帮助新的非技术员工群体创建和改进会话式 AI 技能。与从头开始相比，复合型组织创建技能的速度提高了 20%，从而提高了生产力。

语音聊天机器人是另一种对话工具，它允许用户通过与机器人交谈而非打字来与其进行交互。某些语音聊天机器人可能较为简单。有些用户可能会对其遇到的交互式语音应答 (IVR) 技术感到沮丧，尤其是当它无法从预先编程的菜单选项中检索所需的信息而让用户持续等待时。但是，该系统正随着人工智能的发展而不断演变，并致力于提高客户满意度。

AI 驱动式语音聊天机器人可提供与 AI 聊天机器人相同的先进功能，但它们会部署在语音渠道内，并使用“文本转语音”与“语音转文本”技术。在 NLP 的帮助下，通过与计算机和电话技术相集成，语音聊天机器人如今已可理解口述的问题、分析用户的业务需求并以对话的语气提供相关回复。这些元素可提高客户参与度和人工代理满意度，从而提升呼叫解决率并减少等待时间。

虽然聊天机器人和语音聊天机器人均旨在识别用户的需求并提供有用的回复，但后者可提供更快捷、更方便的沟通方式，因为用户无需键入内容或点击下拉菜单选项，即可更轻松获取实时答案。

具有生成式 AI 功能的下一代聊天机器人可以实现更强的功能。它们能够流利地理解常用语言，适应用户的对话风格，并在回答其问题时运用同理心。虽然会话式 AI 聊天机器人可以消化用户的问题或评论，并生成类似真人的响应，但生成式 AI 聊天机器人可以通过生成新内容作为输出来更上一层楼。

基于训练所用 LLM，这些新内容可能涵盖高质量文本、图像和声音。新的聊天机器人软件可以为用户提供个性化体验，并帮助支持团队快速触达更多客户。具有生成式 AI 的聊天机器人接口可以识别、归纳、翻译、预测和创建内容，以响应用户查询，而无需人工交互。

混合式聊天机器人是一种将基于规则的逻辑与机器学习功能相结合的会话式 AI 系统。两者的结合可以营造多样化的用户体验，并借助 AI 技术集成来处理一系列难度各异的任务。

基于规则的聊天机器人可根据一组预定义规则和脚本运行，因此具备结构性；AI 则拥有学习更复杂交互的潜力。混合式聊天机器人将两套系统的优势集成于单一系统中，从而带来直观、个性化且丰富的用户体验。

在评估各种类型的聊天机器人以及哪些最适合您的业务时，请记住将最终用户置于此决策的中心。您用户的目标和他们对您业务的期望是什么，他们对聊天机器人的用户体验偏好是什么？他们是更喜欢从简单的按钮菜单中选择，还是需要在开放式对话中对差异细微的问题做出回应？

请考虑您的业务状态以及部署聊天机器人的用例，无论是潜在客户开发、电子商务还是客户或员工支持聊天机器人。如果您在一家较小的公司或初创企业中工作，其活跃用户和常见问题的数量有限，一个简单的聊天机器人即可应对。那么，基于规则或关键字识别的聊天机器人就能满足您的业务需求并满足客户，而无需太多花费大量精力进行优化。

然而，对于拥有聊天机器人可从中自我学习的大量用户数据的大中型企业来说，AI 聊天机器人可向用户提供详细、准确的回复并增强客户体验。其中一个案例就是将其应用于医疗保健和制药行业，帮助患者安排就诊预约和管理取药事宜。

在衡量生成式 AI 对聊天机器人的影响时，请思考您的企业如何利用创造性的对话式响应，并评估运用这项技术达成业务目标和客户需求的时机。