了解Chatbot，即聊天機器人的基本原理以及它們如何增強客戶體驗。
人工智能（AI）技術--如聊天機器人--將取代呼叫中心座席的說法幾乎沒有可信度。這充其量是個站不住腳的論點。
聊天機器人不是用來代替人類的。恰恰相反，它們旨在幫助呼叫中心座席和客戶。事實上，聊天機器人和語音機器人已被證明是呼叫中心的強大資產，可以降低聯系人數量，并經常改善服務體驗。
據 Gartner 稱，對話式AI的實施將繼續(xù)激增，今年全球在這項技術上的年度支出預計將達到 19.9 億美元。
Gartner 預測，在 2022 年之后，其使用量將進一步增長，預計到 2026 年，聊天機器人將減少多達 800 億美元的座席人工成本。
解釋聊天機器人：定義
簡而言之，聊天機器人是一種模仿人類對話的軟件程序。使用人工智能和自然語言處理（NLP），聊天機器人能夠理解人類的語音和文本命令，并能做出相應的響應。
在最好的情況下，聊天機器人可以令人信服地進行自然而有益的對話。這些智能算法的巧妙實施，可以為呼叫呼叫中心尋求幫助的客戶解決許多交易問題。
與傳統交互相比，當呼叫中心座席處理每次呼叫時（有時在延長等待時間后），它們可以引導客戶通過自助服務選項、查找信息并提供更快的響應。
聊天機器人和會話式人工智能的承諾之一是它能夠緩解與呼叫中心座席工作負載相關的壓力和疲勞。聊天機器人全天候工作，從不需要睡眠，所以爭論不休。
注意事項
批評者指出，組織設計和實現對話式AI系統需要付出巨大努力。規(guī)則和響應必須費力地創(chuàng)建，因為機器學習要求人類以微小的細節(jié)組織訓練數據。
與人類不同，機器學習會話人工智能系統必須經過"訓練"，才能處理日常會話中出現的大量語言和語言微妙之處。而且，即使在實施之后，也需要持續(xù)維護。
這樣的部署復雜性和脫節(jié)的供應商環(huán)境也許是 60% 的客戶在處理聊天機器人時經常感到失望的原因。
也就是說，當"訓練"時，許多聊天機器人的一致性令人印象深刻。不管開發(fā)成本和日常管理費用如何，收益往往大于麻煩。
聊天機器人利用數據
Alison Greenberg 是對話設計工作室 Aflow 的首席執(zhí)行官。她與聯合創(chuàng)始人 Seth Miller 一起開發(fā)聊天機器人和語音體驗。
"聊天機器人是一個信息渠道，" Greenberg 說。"使用聊天機器人，您可以通過消息平臺（包括 Facebook Messenger、Google Hangouts、交互式語音響應（IVR），甚至 Alexa）進行任何對話和業(yè)務交易。如果您使用 API 收集數據，這一點尤其重要。"
她表示，開發(fā)者可以將 API 中的數據嵌入聊天機器人的設計中。這是一種利用數據的方式，讓聊天機器人在與客戶交談時更加個性化。
但她警告說，企業(yè)應該對從互動和對話中獲取的數據保持透明。她說，他們應該告知客戶數據來自何處，以及他們將如何使用這些數據。
Greenberg 還表示，成功的關鍵是強大的文本到語音能力。將其與客戶數據相結合，將把每一次互動轉化為公司可以利用的洞察力。
聊天機器人已被普遍接受
聯絡中心的格局正在迅速變化。今天，它曾經是一個被動的環(huán)境，現在是主動的、以客戶為中心的。
聊天機器人在呼叫中心的這一愿景中扮演著核心角色。如果部署得當，他們可以最大限度地減少客戶的挫折感，并建立積極、無縫的客戶體驗。
對話式AI和聊天機器人將很快成為全球各行業(yè)組織的戰(zhàn)略工具。
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