现在，不同类型的聊天机器人技术在我们的生活中比以往任何时候都发挥着越来越普遍的作用，从我们如何获得客户支持或决定购买产品到我们如何处理日常任务。 我们中的许多人都曾在手机上或通过家里的设备（例如 Apple 的 Siri、Amazon Alexa 和 Google Assistant）与这些聊天机器人或虚拟助手进行交互。 您可能通过短信、社交媒体或工作场所中的消息应用程序与这些聊天机器人进行了交互。
聊天机器人可以及时回答我们的问题，让我们的生活变得更加轻松，而无需等待与人工客服人员交谈。 在本博客中，我们将讨论具有不同技术复杂程度的不同类型的聊天机器人，并讨论哪种对您的业务最有意义。 在解决这些问题之前，我们先从基础知识开始。
聊天机器人解释
A 聊天机器人 是一种对话工具，旨在理解客户的查询并自动响应，模拟人类的书面或口头对话。 正如您将在下面发现的，一些聊天机器人是初级的，提供简单的菜单选项供用户单击。 然而，更先进的聊天机器人可以利用 人工智能 （人工智能）和 自然语言处理 (NLP) 来理解用户的输入并轻松导航复杂的人类对话。
聊天机器人有哪些不同类型？
1.基于菜单或按钮的聊天机器人
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，用户可以通过单击最能代表其需求的脚本菜单中的按钮选项来与它们进行交互。 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，直到找到最合适的特定选项。 本质上，这些聊天机器人的运作就像决策树一样。
尽管这些聊天机器人提供简单的功能，并且有助于回答用户重复的、直接的问题，但这些聊天机器人在面对更细致的请求时可能会遇到困难，因为它们仅限于预定义的答案选项。 首先，这种聊天机器人可能需要更长的时间来了解客户的需求，特别是如果用户必须在缩小到最终选项之前多次迭代菜单按钮。 其次，如果用户的需求不包含在菜单选项中，则聊天机器人将毫无用处，因为该聊天机器人不提供免费的文本输入字段。
2. 基于规则的聊天机器人
基于规则的聊天机器人以基于菜单的聊天机器人的简单决策树功能为基础，采用条件 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解答，其中对话设计者对问答选项的预定义组合进行编程，以便聊天机器人可以理解用户的输入并准确响应。
这些类型的聊天机器人基于基本的关键字检测进行操作，相对容易训练，并且在询问预定义的问题时运行良好。 然而，与僵化的、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表现不佳。 这些聊天机器人很难回答对话设计者未预测到的问题，因为它们的输出取决于聊天机器人开发人员预先编写的内容。
由于对话设计者不可能针对所有类型的用户查询来预测和预编程聊天机器人，因此有限的、基于规则的聊天机器人经常会因为无法掌握用户的请求而陷入困境。 当聊天机器人无法理解用户的请求时，它会错过重要的细节并要求用户重复已经共享的信息。 这会导致令人沮丧的用户体验，并且通常会导致聊天机器人将用户转移给实时支持代理。 在某些情况下，未启用向人工代理的传输，导致聊天机器人充当看门人并进一步让用户感到沮丧。
3.人工智能驱动的聊天机器人
虽然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，但人工智能聊天机器人可以理解用户的问题，无论他们的措辞如何。 凭借人工智能和自然语言理解（NLU）能力，人工智能机器人可以快速检测用户共享的所有相关上下文信息，使对话更加顺利和对话地进行。 当人工智能驱动的聊天机器人不确定一个人在问什么并且发现多个可以满足请求的操作时，它可以提出澄清问题。 此外，它还可以显示可能的操作列表，用户可以从中选择符合其需求的选项。
这 机器学习 支持人工智能聊天机器人的算法使其能够自学习并开发基于用户交互的日益智能的问题和响应知识库。 和 深度学习与最近集成基于算法的知识的聊天机器人相比，人工智能聊天机器人运行的时间越长，它就越能理解用户想要完成的任务，并提供更详细、准确的响应。
对话式人工智能 聊天机器人可以记住与用户的对话，并将此上下文融入到他们的交互中。 与自动化功能相结合时，例如 机器人过程自动化 （RPA），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回来下订单的忠实顾客，用他们的名字问候他们，记住他们的“常规”订单，并使用他们保存的送货地址和信用卡来完成订单。 人工智能聊天机器人与业务系统深度集成，可以从多个来源提取包含客户订单历史记录的信息，并创建简化的订购流程。
此外，如果用户不满意并需要与人工代理交谈，转移可以无缝进行。 转接后，实时支持代理可以获得聊天机器人对话历史记录，并能够开始通话。
构建人工智能聊天机器人所需的时间可能会因您使用的技术堆栈和开发工具等因素而异； 聊天机器人的复杂性； 所需的功能； 数据可用性； 以及您是否需要它与其他系统、数据库或平台集成。 借助用户友好的无代码/低代码平台，您可以更快地构建人工智能聊天机器人。
和 沃森助手，聊天机器人可以通过少量数据进行训练，以正确理解用户，并且可以通过搜索功能来增强它们，以筛选现有内容并提供解决超出聊天机器人对话设计者最初编程范围的问题的答案。
IBM watsonx Assistant 通过提供以下功能来加速虚拟代理的部署：
- 通过使用大型语言模型 (LLM) 以及高级 NLP 和 NLU 改进了意图识别
- 内置搜索功能
- 入门套件或与渠道、第三方应用程序、业务系统或联络中心即服务平台（例如 Nice CXone）的内置集成
根据 2023 年福雷斯特研究 IBM Watson Assistant 的总体经济影响™，IBM 的低代码/无代码界面使一群新的非技术员工能够创建和提高对话式 AI 技能。 该复合型组织通过创造技能比从头开始创建的速度快了 20%，从而提高了生产力。
4.语音聊天机器人
语音聊天机器人是另一种对话工具，允许用户通过说话而不是打字来与机器人进行交互。 一些语音聊天机器人可能更加初级。 一些用户可能会对此感到沮丧 交互式语音应答 (IVR) 他们遇到过的技术，特别是当系统无法从预编程的菜单选项中检索用户正在查找的信息并使用户处于等待状态时。 然而，这个系统正在随着人工智能的发展而发展。
人工智能驱动的语音聊天机器人可以提供与人工智能聊天机器人相同的高级功能，但它们部署在语音通道上，并使用文本到语音和语音到文本技术。 借助 NLP 并与计算机和电话技术集成，语音聊天机器人现在可以理解口头问题、分析用户的业务需求并以对话语气提供相关响应。 这些元素可以提高客户参与度和人工座席满意度，提高呼叫解决率并减少等待时间。
虽然聊天和语音机器人都旨在识别用户的需求并提供有用的响应，但语音聊天机器人可以提供更快、更方便的通信方法，因为无需键入或单击下拉菜单选项即可更轻松地获得实时答案。
5. 生成式人工智能聊天机器人
下一代聊天机器人 生成式人工智能 通过流利地理解通用语言、适应用户对话风格的能力以及在回答用户问题时运用同理心，功能可以提供更多增强的功能。 虽然对话式人工智能聊天机器人可以消化用户的问题或评论并生成类似人类的响应，但生成式人工智能聊天机器人可以通过生成新内容作为输出来更进一步。 这些新内容可能看起来像是基于法学硕士培训的高质量文本、图像和声音。 具有生成式人工智能的聊天机器人界面可以识别、总结、翻译、预测和创建内容来响应用户的查询，而无需人工交互。
什么类型的聊天机器人适合您的企业？
在评估各种类型的聊天机器人以及哪种最适合您的业务时，请记住将您的最终用户置于此决策的中心。 您的用户的目标是什么以及他们对您的业务的期望是什么？他们对聊天机器人的用户体验偏好是什么？ 他们更喜欢从简单的按钮菜单中进行选择，还是需要在开放式对话中对应微妙问题的选项？
此外，请考虑您的业务状况以及部署聊天机器人的用例，无论它是潜在客户开发、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工作，例如一家初创公司，活跃用户有限，并且聊天机器人对话设计者需要预先编程的常见问题数量最少，那么基于规则或关键字识别的聊天机器人可能足以解决您的问题。业务需求并满足客户，无需太多提升。
然而，对于拥有大量聊天机器人可以自学习的用户数据的中型到大型公司来说，人工智能聊天机器人可能是一种有利的解决方案，可以为用户提供详细、准确的响应并增强客户体验。
在考虑生成式人工智能对聊天机器人的影响时，请考虑您的企业如何利用创造性的对话式响应，以及该技术何时对您的业务目标和客户的需求最有意义。
