我就直說了。人工智能聊天機器人絕對令人著迷——它們正處於人工智能和人類智能的前沿。如今的聊天機器人可以做所有的事情，從幫你訂披薩到指導你完成複雜的B2B銷售流程。
但不同類型的聊天機器人是為做不同類型的事情而設計的。這可能會讓人困惑。因此，我認為是時候強調傳統聊天機器人(用於收集線索和培養潛在客戶)與人工智能聊天機器人之間的區別了。
人工智能聊天機器人可以理解一組預編程命令之外的語言，並根據接收到的輸入繼續學習。他們還可以根據模式做出改變，隨著時間的推移，在經曆新情況時變得更聰明。這種類型的聊天機器人可以應用於一係列的用途——從情感分析到預測訪問者在你的網站上尋找什麼。
這裏有更多關於人工智能聊天機器人以及何時使用它們的信息。
什麼是人工智能聊天機器人?
人們經常互換使用聊天機器人、虛擬助手、自動化和人工智能等術語。
但是，人工智能聊天機器人和普通聊天機器人之間有一個關鍵的區別聊天機器人從本質上講，這種差異歸結為對人工智能和自動化之間區別的理解。
Drift的聊天機器人遵循事先製定的規則。換句話說，他們堅持腳本，以便銷售和營銷團隊能夠回答向受眾銷售所需的確切問題。
如果你回頭看看我們的劇本，你就會明白這個過程是如何運作的。用戶通過選擇他們想要建立的對話類型開始構建機器人的過程:
例如，客戶可能會在他們的網站上安裝幾個機器人，每個機器人都鏈接到一個特定的目標。
一個主頁可能會有一個“問候”對話，以一個簡短的你好開始，然後是一個一般性的問題，比如“今天是什麼風把您吹到我們的網站來了?”在這種情況下，目標是更多地了解客戶，以便為他們指出正確的方向。
或者，您可以在頁麵上使用類似的東西來突出顯示特定的功能。同樣，你在收集所需的信息，以找到符合他們需求的解決方案。
聊天機器人根據操作員設置的一組規則顯示此信息，操作員可以根據關鍵字匹配路由響應。
基於規則的聊天機器人不是通過編程來響應語言的變化，而是通過將用戶輸入與編程答案相匹配來回答特定問題的結構化對話。上麵我們的Driftbot例子強調的問題是嚴格控製的。這意味著該腳本旨在為銷售人員提供下一個銷售腳本所需的資格細節。
然而，如果一個訪問者來到網站上，問了一些程序員沒有想到的問題，聊天機器人將無法給出答案。
人工智能聊天機器人經過訓練，使用一種被稱為自然語言處理(NLP)的過程，結合人工智能和人類數據的注釋，或多或少地獨立操作。
人工智能聊天機器人會越來越聰明。
如何製作一個AI聊天機器人
自己構建一個智能聊天機器人需要一些專業知識。我不會過多詳細地解釋NLP、深度學習和其他算法形式的智能的細微差別。
在基本層麵上，人工智能聊天機器人接收輸入數據，並將其解釋並轉換為相關輸出——或用戶提問後收到的回複。
因此，人工智能聊天機器人從程序員那裏接收信息。然後隨著時間的推移，它被“訓練”來理解上下文通過一些算法，包括標記詞性。
在這個例子中，讓我們假設程序員正在教機器人回答問題，英國的首都是哪裏?
如今，你不需要是一個經驗豐富的程序員(甚至不需要了解算法的內部工作原理)就可以建立自己的基於人工智能的聊天機器人。
如何根據您的需求選擇最佳的AI聊天機器人
在選擇AI聊天機器人平台時，你需要做的第一件事是評估你的需求，以及你所在組織的技術能力。你是否需要一個基於規則的聊天機器人或AI機器人來幫助你分析海量數據集，並繼續在現有知識的基礎上進行構建?
如果你有一個AI機器人的用例，並開始探索你的選擇，在你開始做研究時，你應該考慮以下幾件事。
編程語言
盡管許多AI聊天機器人構建者都帶有拖放界麵，但語言的選擇仍然是一個重要的考慮因素。Java和c++提供了比Python驅動的機器人更快的速度，但對於那些沒有大量構建聊天機器人經驗的團隊來說，Python更容易。
易用性
你的團隊可以合理地處理多少工作構建聊天機器人？有些平台比其他平台更簡單，但代價是拖放式程序並不總是為定製留出空間。
你想要什麼樣的AI ?
你需要找到一個能夠理解語氣、情緒和客戶個性的聊天機器人平台，以便提供盡可能好的體驗。這包括分析情況，並決定升級為活動代理或自動提供解決方案。
它與你的客戶關係管理有關嗎?
如果你正在使用聊天機器人來收集見解，你想要選擇一個與你的CRM同步的程序，以及其他工具，如營銷軟件、電子郵件服務提供商等。品牌尋找具有分析功能的人工智能工具的關鍵原因之一是，這樣他們就可以快速查看數據並做出決策。
它是預訓練的嗎?
當然，聊天機器人平台是建立在現有的人工智能數據集上的。但是，你要確保你選擇了一個對你所在行業的術語和知識有一定理解的選項。一般的聊天機器人可能還沒有“開箱即用”。因此，您需要考慮訓練機器人完成這項工作所需的時間。
哪個更好——AI聊天機器人還是基於規則的聊天機器人?
嗯，這完全取決於用例。
基於規則的聊天機器人雖然不像人工智能機器人那樣靈活，但也有優勢。對於那些想要為用戶創造可預測的、嚴格控製的體驗的品牌來說，聊天機器人可以讓他們專注於引導受眾實現特定的目標，無論是與人交談還是注冊一個有指導的演示。
如果你正在尋找一個更聰明的機器人，可以處理複雜的查詢或幫助你理解海量數據集，AI機器人可能是一個更好的選擇。常見的用例包括:
- 〇情感分析人工智能機器人可以梳理大量數據集，在多個接觸點識別客戶投訴、評論和提及。
- 〇理解行為模式在這裏，聊天機器人可以用來幫助品牌識別人類可能察覺不到的模式。
- 學習和適應用戶偏好-例如，如果您想為客戶提供個性化的解決方案，例如保存首選項、鏡像語言、自動交付定製的內容或優惠。
但是，值得指出的是，有時，當機器人有“自己的思想”時，它們最終會陷入困境，做出不適當的回應或顯示算法偏見。或者，用一個不那麼有害的方法，時不時地脫離劇本。
人工智能聊天機器人的主要優勢在於，它能夠大量了解用戶，並且可以在很少幹預的情況下有效地應用知識。
結束
聊天機器人正在成為工作場所技術棧的重要組成部分，已經采用聊天機器人的品牌比那些尚未向自動化、人工智能或兩者兼而有之的品牌更具優勢。
編者注:本文最初發表於Drift網站。你可以看到在這裏．