什么是虚拟智能体？

虚拟代理技术 (VAT) 将自然语言处理、智能搜索和机器人流程自动化 (RPA) 结合在单个会话用户界面（通常为聊天机器人）中，以自动与最终用户开展对话、提供信息和直接执行操作，从而满足用户请求。

领先的虚拟代理解决方案代表了聊天机器人效用的巨大飞跃。通过将会话式 AI 领域的最新进展与语音转文本、光学字符识别 (OCR) 和情感分析结合使用，虚拟代理便可解读开放式用户输入，并准确识别用户的特定目标或“意图”。集成到相关后端系统（例如，CRM 平台或计费基础设施）后，虚拟代理通常可自动执行操作以实现该意图，而无需更多的人为干预。

虽然可为虚拟代理提供支持的某些机器学习与自动化技术已存在多年，但唯有将这些组成部分组装为一个自给自足的系统后，才能提升 VAT 的通用性和工作效率。

虚拟代理、聊天机器人和虚拟助理的用途和功能相互存在某些重叠，并且这些术语和类似术语缺乏正式定义，从而致使它们有时可互换使用。

尽管存在此模糊性，但大众对区分这些相关工具的技术区别仍存有普遍共识。

聊天机器人 是一个统称，泛指可模拟与用户进行实时人工对话的程序。通过语音提示而非书面提示来运行的聊天机器人称为 交互式语音应答 (IVR) 系统。通常，聊天机器人会通过决策树流程来管理客户交互。其中并不一定会涉及人工智能；很多聊天机器人均依赖于一组可识别的预编程输入，而其中每个输入均会触发相应的预设答案。初级聊天机器人无法解析与其编程识别内容不完全一致的输入，而需用户从一系列简单的预写入选项中进行选择，而不是用自己的语言来编写（或说出）输入内容。

虽然大多数虚拟代理技术均涉及可接收并响应请求的聊天机器人，但并非所有聊天机器人均提供真正的 VAT 功能。很多聊天机器人和 IVR 系统仅用于提供或收集基本信息，例如中继商店营业时间或确定要在客户服务中心内将客户路由到何处。

虚拟助理主要并非指代任何软件，而是指提供远程（即虚拟）协助的人员。但有些令人困惑的是，“虚拟助理”（或“虚拟助理软件”）偶尔也会用作所有提供协助的虚拟产品的总称，其中包括 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa 等服务（它们也被称为语音助手或数字助理）。

虚拟代理也称为智能虚拟代理 (IVA) 或智能虚拟助理 (IVA)，但它们不仅仅是高精尖的聊天机器人。虚拟代理的定义不仅涉及会话式 AI（可识别用户自由格式文本或语音的意图），还涉及可实现该意图的步骤的自动化。同时，虚拟代理还可不断提高其执行这两项操作的能力。聊天机器人只能响应，而虚拟代理则可理解、学习并执行。

根据此定义，Siri 或 Alexa 等语音助手可被视为虚拟代理，但“虚拟代理”一词更常指代组织使用以及与企业系统的定制集成。换言之，语音助手通常是您自己的一种延伸：它们会自动执行您要完成的操作，例如发送短信、搜索公共信息或播放歌曲。虚拟代理是您业务的一种延伸：它们可为客户或员工自动执行操作，例如支付账单或更新登录凭据。

希望使用虚拟代理技术来优化其业务的企业有众多选项可供选择。其中每个选项均提供不同程度的定制和集成，且均需不同程度的劳动投入和尖端技术来完成实施和维护。最适合您企业的虚拟代理解决方案取决于 VAT 将解决的特定需求，以及可用于获取和管理 VAT 的资源。

• 端到端解决方案：属于全方位服务产品，它们可在提供商的专业协助下管理实施、维护以及与相关应用程序、系统和工作流程的集成。

• 可扩展的专业开发工具：属于可访问 API 的平台，它们最适合拥有专门的技术资源和开发人员的组织，以便直接管理复杂的实施。

• 低代码与无代码 SaaS：属于灵活的 VAT 解决方案，旨在实现轻松的构建和管理，而无需专门的技术专业知识。

• 集成解决方案：属于直接集成到企业专有工具中的互补功能，如内置到联络中心软件中的聊天机器人。

充分了解您的客户旅程对于实现虚拟代理的有效工作至关重要。通过正确识别客户意图以及实现该意图所需的步骤，您可配置虚拟代理，使其自然映射到这些步骤。

专注于错误的目标会使虚拟代理的潜力受到限制，而过于宽泛或高度狭窄的范围也会受到限制。哪些重复的问题、疑问和任务会消耗过多的客户支持带宽？哪些员工需求未得到充分满足？贵公司的哪些业务部门最能从成本节余或时间节余中受益？首先，您网站的“常见问题解答”部分通常便是一个有用的知识库。

虚拟代理能否解决网站或应用程序的某一常见问题？它是否旨在减少联络中心的电话呼叫量？它能否回答 Slack 中提出的常见问题？最终用户与您的虚拟代理进行交互的渠道理应与其服务的意图保持一致。消息传递渠道还可能会影响用户意图的表达方式、虚拟代理的会话式 AI 如何解读和响应这些意图，以及可用于集成的相关工具和系统。

虚拟代理必须能准确解读客户查询并识别用户意图。要实现此目的而不将用户限制在基于菜单的选择中，需借助尖端的自然语言理解功能：真正的人类用户很少会用代理所预测的确切单词甚至是确切的拼写来阐明其目标。于是，领先的聊天机器人会越来越多地使用生成式 AI，而此类 AI 经过训练可体面地代表品牌，保持对话继续进行。

您的虚拟代理不应该也无法处理每一个潜在请求。为较小的问题集提供高质量的解决方案要优于不充分地解决较大的意图列表。当某一用户的意图超出范围时，可将该用户连接到相应的人员以便提供帮助。

每个范围内意图均应映射到实现它所需的相关工具和流程。为实现信息请求，则需借助连接到所有相关数据源的智能搜索功能。基于操作且需机器人流程自动化 (RPA) 的意图可能需要与 CRM 平台、支付基础设施、调度软件或 IT 自助服务门户等系统相集成。

虚拟代理上线并生成结果数据后，应继续对其进行完善和改进。此类改进可能由技术来驱动（例如，通过机器学习来提高 AI 识别意图的能力），也可能由战略来驱动（即，通过评估未充分满足的意图、中断的流程或可扩大虚拟代理应用范围的机会来实现）。

事实证明，成功实施 VAT 可对您企业的财务、物流和员工士气产生积极影响。

• 提高客户满意度：在 IBM 商业价值研究院 (IBV) 与牛津经济研究院合作对33 个国家或地区 12 个行业的 1,005 名受访者进行的一项调查中，99% 使用基于 AI 的虚拟代理技术的组织表示客户满意度有所提高。平均而言，上述组织的客户满意度提高了 8 个百分点，NPS 提高了 4 个百分点。

• 为员工节省时间：通过将最重复、最耗时的任务分流给虚拟代理完成，VAT 往往能提高人工代理的效率。上述 IBV/Oxford 研究发现，VAT 可使人工代理的处理时间平均减少 12%。

• 降低成本：缩短人工代理解决接触问题所需的时间还有助于降低服务成本。Forrester Consulting 的一项近期研究估计，使用 IBM watsonx Assistant 可为大型组织¹的每次相关对话平均节省 6.00 美元。同一项研究还发现，能正确路由电话对话的虚拟代理可通过每个正确路由的呼叫节省 7.75 美元。

• 提高员工满意度：配备适当工具和支持的客户服务代理更有可能感受到组织对他们的重视。他们也更有可能为客户提供更出色的体验。员工士气提升也有助于员工保留，而这本身也有其财务影响：Gallup 研究发现，更换一名员工的成本可能会占离职员工年薪的 50% 至 200%。

虚拟代理可提供各种机会来改善客户体验、面向市场的业务运营以及内部工作效率和协调力。

• 客户服务：采用文本驱动式聊天机器人或基于呼叫的交互式语音应答 (IVR) 系统形式的虚拟代理，通常会被用作各种渠道的自动化客户服务代表，其中涵盖从自有且开展运营的网站到社交媒体平台，再到 Slack 和 WhatsApp 等消息传递平台。

• 人力资源：组织可使用虚拟代理来为员工提供对内部平台和自助服务门户的集成式访问，并快速回答常见问题。

• 电子商务和销售：通过在不同零售环境中筛选潜在客户并完成交易，可部署虚拟代理来加强销售漏斗和开发潜在客户。

• 员工队伍的工作效率：虚拟代理可通过自动执行需死记硬背的任务和查询来帮助提高员工的工作效率，以便员工腾出时间来完成更复杂的任务。此外，它们还可通过调度自动化、管理和转录站会指示精神以及增强 Slack 和 Microsoft Teams 等工作场所通信工具的功能来帮助简化协作、工作流程与项目管理。

虽然对虚拟代理技术实施效果的真正全面评估取决于贵企业的具体挑战和目标，但以下三个关键指标可用于衡量 VAT 达成绩效预期结果的程度。

• 意图识别：您的虚拟代理解读用户意图的准确性如何？用户往往以独特的方式表达自己的需求，从选词、语法到拼写。客户可能会问： “我如何结算账户余额？，而您的虚拟代理则被编程为“支付我的账单。”正确处理用户表达意图方式的自然变化是成功实施的关键组成部分，并且通常取决于自然语言处理 (NLP) 能力。

• 范围内部分：在传入的用户请求中（假设其意图已被准确识别），有多大比例会与虚拟代理的预编程意图相匹配？如果大多数请求均与 VAT 的预编程处理内容相一致，它则可充分适应用户的需求。如果大多数请求均已超出范围，则可能需重新评估您的 VAT 战略。IBV/Oxford Economics 的调查发现，在所有受访者中，属于 VAT 范围内的入站接触的平均比例为 63%。

• 遏制：VAT 能在不上报到人工代理或人工代理不参与的情况下成功解决特定案例的概率是多少？这是一项细微指标：分母可能包括也可能不包括具有超出范围意图的请求；分子可能会也可能不会对具有多个意图的案例（其中已成功包含某些但不是全部意图）进行计数。IBV/Oxford Economics 的研究将“遏制”定义为“VAT 经训练所处理的全接触中的一部分”，且此类接触可在未上报的情况下得到解决；同时，该研究计算出相关受访者的平均遏制率为 64%。所报告的最高与最低遏制率相差了 38%。