AI 虚拟助手与聊天机器人

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AI 虚拟助手与聊天机器人

了解什么是聊天机器人、它如何改善客户体验以及构建聊天机器人的最佳实践。

虚拟助手是使用人工智能 (AI) 和自然语言处理 (NLP) 来理解客户问题并自动回答的应用程序,可以模拟人类对话。 虚拟助手可以使用文本输入和/或音频输入方式,响应用户的问题和请求,使其可以轻松查找需要的信息,而无需人工干预。

您可能知道使用音频输入方式的一些虚拟助手,例如 Apple 的 Siri、Google Assistant 和 Amazon Alexa。 有些虚拟助手会嵌入到 Web 站点中,并通过文本交谈进行互动。 无论采用哪种方式,识别虚拟助手的关键在于,您可以通过对话方式询问需要了解的信息,并且虚拟助手可以通过回答和后续问题来帮助优化搜索。

您可能听过称为“智能虚拟助手”或“虚拟代理”的虚拟助手。尽管虚拟助手有时也被称为“聊天机器人”,但这两个术语不应互换使用;它们的技术之间存在重要差异。

虚拟助手和聊天机器人: 主要区别

过去,聊天机器人基于文本,经过编程能够回答有限的一组简单查询,这些查询的答案是由聊天机器人的开发人员预先编写。 它们的运作方式类似于交互式的常见问题及解答,尽管能够很好地处理训练过的那些特定问题和答案,但如果遇到复杂问题或开发人员没有预测到的问题时,就会无从解答。

总之,聊天机器人和虚拟助手之间的主要区别在于聊天机器人不具备学习能力。

另一方面,虚拟助手使用自然语言识别功能来识别用户的需求。 然后,它们使用高级 AI 工具来确定用户试图达到的目的。 这些技术依赖于机器学习深度学习这两个 AI 元素(二者之间存在细微差别),用于开发基于用户交互不断细化的问题和回答知识库,随时间推移这可以提高它们准确预测用户需求并正确响应的能力。

例如,如果用户询问明天的天气情况,那么简单的聊天机器人可以清楚地回答是否会下雨。 但是,虚拟助手可以确定用户的真正需求是了解他们是否应该穿雨衣和带雨伞。

不过,聊天机器人难道没有变得越来越智能吗?

您可能会注意到,聊天机器人和虚拟助手这两个术语有时可以互换使用。 而且有些聊天机器人现在开始使用复杂算法来提供更详细的回答。

但值得注意的是,虚拟助手的深度学习功能使交互能够随着时间推移变得更加准确,通过与人类的互动构建响应网络。 虚拟助手的运行时间越长,其响应能力就越强。 因此,与使用基于算法的最新集成知识的聊天机器人相比,使用深度学习技术的虚拟助手可以更详细、更准确地响应查询,尤其是确定查询背后的意图。

如何使用虚拟助手

消费者可以使用虚拟助手来完成许多任务,包括与移动应用互动和使用专用设备(例如智能恒温器和智能厨房电器)。 对话界面也可能不同。 它们可以用于社交媒体消息传递应用、独立消息传递平台或 Web 站点上的应用程序。 下面是一些典型的用例:

  • 查找当地餐厅并提供导航
  • 定义表单和财务应用程序中的字段
  • 获取某场体育赛事的最新分数
  • 获得某喜爱品牌提供的常规客服帮助
  • 设置提醒以根据时间或地点执行任务
  • 显示实时天气状况和相关穿衣建议

为何要使用虚拟助手?

提高客户参与度和品牌忠诚度

电子商务时代成熟之前,客户有疑问、忧虑或投诉时,必须通过电子邮件或电话联系公司,以得到人工响应。 但对于许多企业而言,为客户服务部门配备人员以满足不可预测的需求,为员工进行重新培训以针对类似或重复查询无论日间还是夜间都提供一致的回复,是一场持久且代价高昂的 斗争。

如今,虚拟助手可以 24x7 全天候持续地管理客户互动 ,同时不断提高响应质量并降低成本。 虚拟助手还可以消除基于电话的客户支持的漫长等待时间,甚至消除基于电子邮件、聊天和 Web 表单的支持的更漫长等待时间,因为它们可供任意数量的用户立即同时使用。 这是一种出色的用户体验 - 让用户愉悦意味着将会提升品牌满意度和忠诚度。

降低成本

为客户支持中心配备日间和夜间工作人员成本昂高。 对于人力资源这样的部门,根本不可能实现这一点。 为解决这一职能部门的外包问题,已经产生了一些行业,但这会带来巨大的成本,并限制贵企业对您的品牌与客户互动的控制权。

然而,一个虚拟助手可以 24x7 式全天候回答问题。 其可提供新的一线支持、在高峰期间增加支持,或提供额外的支持选项。 至少,使用虚拟助手可以帮助减少需要人工对话的用户数,可让企业不必因需求增加或实施 24 小时支持人员而增加工作人员数量。

生成并培养商机

虚拟助手有助于促进销售和提高转换率,为购物者提供指导和关键信息。 例如,浏览产品或服务 Web 站点的客户可能对不同功能、属性或套餐存在疑问。 虚拟助手可以解答这些问题,帮助客户确定要购买的产品或服务,或者为最终购买采取下一个逻辑步骤。 对于使用多步销售漏斗进行更复杂的购买,虚拟助手可以先确定潜在客户的资格,再为其联系训练有素的销售代理。

选择虚拟助手的最佳实践和提示

选择虚拟助手非常简单,而且能够为公司和用户带来重大回报。 为客户提供迅速响应的对话渠道,可帮助您的企业满足对即时且始终可用的互动的期望,同时降低成本。

例如,电子商务公司的数字策略师可以选择并部署虚拟销售助手,为浏览客户提供更详细的产品信息,突出显示不同型号之间的差异,并提供其他用户指南和操作方法视频。 同样,企业组织中的人力资源部门可能会要求开发人员找到一种虚拟助手,使员工能够 24x7 式访问福利相关信息并促进浏览这些信息,而无需与他人亲自交谈。

无论案例或项目如何,以下五大最佳实践和技巧可帮助选择虚拟助手。

  1. 选择可以实现近期目标但不会限制将来扩展的解决方案。需要虚拟助手的团队希望在短期内实现什么目标? 该目标目前如何实现,以及哪些挑战推动了对虚拟助手的需求? 您组织中的其他团队如何也使用这种技术来满足他们的需求,包括代理帮助、内部 IT 或人力资源支持,甚至医疗福利登记?
  2. 了解 AI 对虚拟助手和客户体验的影响。和许多流行语一样,AI 一词也随处可见,因此需要弄清楚 AI 的使用领域和使用方式。 它应该帮助了解客户的意图,并理解各种表达方式,以及通过非机器人的自然方式管理对话。 其目标是使客户获得所需的信息,而不是陷入死胡同。 若非如此,那么它就只是另一个聊天机器人。
  3. 询问构建、训练和随时间推移改进助手需要哪些东西。尽管 AI 被大肆宣传,但它并不知晓您的所有需求,因此要清楚了解哪些意图(目标)或预构建内容现成可用,以及哪些内容需要自行创建。 有些虚拟助手能够使用历史记录和脚本来创建这些意向,可以节省时间。 使用机器学习算法的虚拟助手还可以随时间推移自动调整和改进回答。
  4. 寻找连接而不是取代现有投资的方法。通常,新兴渠道或技术似乎将会取代现有渠道或技术。 但相反,它们只是组织进行管理的另一个媒介。 连接这些渠道和客户案例系统的虚拟助手可以提供两全其美的功能:使客户体验现代化,同时更准确地将用户引导至能够解决其问题的信息和个人。
  5. 确定虚拟助手是否满足您的部署、可扩展性和安全性需求。每个组织和行业都有自己独特的合规性要求和需求,因此明确定义这些标准非常重要。 许多虚拟助手是通过云来交付,目的是借鉴其他客户对话中的经验和成果,因此,如果您需要本地解决方案或单一租户环境,那么可选提供商将会更少。 了解是否以及如何使用数据也很重要,因为这会对受严格监管的行业产生重大影响。 例如,IBM Watson® Assistant 通过 IBM Cloud Pak® for Data 提供各种部署选项,包括 SaaS、本地和公有云,以及可选的数据隔离,以实现更严格的数据隐私保障。

虚拟助手和 IBM

了解 Watson

IBM Watson Assistant 是基于云的 AI 助手,可以帮助在首次呼叫时解决客户问题。 它在应用程序、设备和渠道中提供快速,一致且准确的答案。 通过使用 AI,Watson Assistant 可以从客户对话中学习,提高首次呼叫时解决问题的能力,同时缓解漫长的等待时间、繁琐的搜索和无用的聊天机器人等问题。 再结合 IBM Watson Discovery,您可以使用基于 AI 的搜索从文档和 Web 站点获取信息,借此来增强用户互动。

Watson Assistant 通过询问客户来获取其陈述的上下文,从而优化互动。 这减少了需要重新表述问题的无奈,从而提供了更积极的客户体验。 此外,Watson Assistant 还为客户提供了用于回答其问题的一系列选项。 如果无法解决特别复杂的客户问题,它可以将客户无缝转接给同一渠道的人工代理。

Watson Assistant 旨在嵌入您的客户服务生态系统,与您的平台和工具集成,使整个客户体验从头到尾变得更智能、更简单。 这样一来,客户与您企业的互动就更像是与真正关心的人建立有意义的关系,而不再像是与陌生人进行一系列随机零散的对话。

IBM 还了解到,客户体验不仅在于对话,还在于保护敏感数据。 这就是我们运用一流的安全性、可靠性和合规性专业技能来设计所有 Watson 产品的原因。 此外,IBM 允许您通过 IBM Cloud Pak for Data 灵活地在本地、IBM Cloud 中或与您选择的其他云提供商一起部署 Watson Assistant,从而帮助您保护投资。

最终效益

聊天机器人和虚拟助手可能是截然不同的解决方案,但它们都能够在满足当今的成本降低、资源优化和交互自动化需求方面发挥作用。 了解贵组织的需求并评估您的选项,以确保您选择有助于达成目标并实现最大效益的 AI 解决方案,这非常重要。

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