了解Chatbot，即聊天机器人的基本原理以及它们如何增强客户体验。
人工智能（AI）技术--如聊天机器人--将取代呼叫中心座席的说法几乎没有可信度。这充其量是个站不住脚的论点。
聊天机器人不是用来代替人类的。恰恰相反，它们旨在帮助呼叫中心座席和客户。事实上，聊天机器人和语音机器人已被证明是呼叫中心的强大资产，可以降低联系人数量，并经常改善服务体验。
据 Gartner 称，对话式AI的实施将继续激增，今年全球在这项技术上的年度支出预计将达到 19.9 亿美元。
Gartner 预测，在 2022 年之后，其使用量将进一步增长，预计到 2026 年，聊天机器人将减少多达 800 亿美元的座席人工成本。
解释聊天机器人：定义
简而言之，聊天机器人是一种模仿人类对话的软件程序。使用人工智能和自然语言处理（NLP），聊天机器人能够理解人类的语音和文本命令，并能做出相应的响应。
在最好的情况下，聊天机器人可以令人信服地进行自然而有益的对话。这些智能算法的巧妙实施，可以为呼叫呼叫中心寻求帮助的客户解决许多交易问题。
与传统交互相比，当呼叫中心座席处理每次呼叫时（有时在延长等待时间后），它们可以引导客户通过自助服务选项、查找信息并提供更快的响应。
聊天机器人和会话式人工智能的承诺之一是它能够缓解与呼叫中心座席工作负载相关的压力和疲劳。聊天机器人全天候工作，从不需要睡眠，所以争论不休。
注意事项
批评者指出，组织设计和实现对话式AI系统需要付出巨大努力。规则和响应必须费力地创建，因为机器学习要求人类以微小的细节组织训练数据。
与人类不同，机器学习会话人工智能系统必须经过"训练"，才能处理日常会话中出现的大量语言和语言微妙之处。而且，即使在实施之后，也需要持续维护。
这样的部署复杂性和脱节的供应商环境也许是 60% 的客户在处理聊天机器人时经常感到失望的原因。
也就是说，当"训练"时，许多聊天机器人的一致性令人印象深刻。不管开发成本和日常管理费用如何，收益往往大于麻烦。
聊天机器人利用数据
Alison Greenberg 是对话设计工作室 Aflow 的首席执行官。她与联合创始人 Seth Miller 一起开发聊天机器人和语音体验。
"聊天机器人是一个信息渠道，" Greenberg 说。"使用聊天机器人，您可以通过消息平台（包括 Facebook Messenger、Google Hangouts、交互式语音响应（IVR），甚至 Alexa）进行任何对话和业务交易。如果您使用 API 收集数据，这一点尤其重要。"
她表示，开发者可以将 API 中的数据嵌入聊天机器人的设计中。这是一种利用数据的方式，让聊天机器人在与客户交谈时更加个性化。
但她警告说，企业应该对从互动和对话中获取的数据保持透明。她说，他们应该告知客户数据来自何处，以及他们将如何使用这些数据。
Greenberg 还表示，成功的关键是强大的文本到语音能力。将其与客户数据相结合，将把每一次互动转化为公司可以利用的洞察力。
聊天机器人已被普遍接受
联络中心的格局正在迅速变化。今天，它曾经是一个被动的环境，现在是主动的、以客户为中心的。
聊天机器人在呼叫中心的这一愿景中扮演着核心角色。如果部署得当，他们可以最大限度地减少客户的挫折感，并建立积极、无缝的客户体验。
对话式AI和聊天机器人将很快成为全球各行业组织的战略工具。
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