CTI論壇(ctiforum.com)（編譯/老秦）:人工智能（AI）引發(fā)了整個(gè)聯(lián)絡(luò)中心行業(yè)的熱議，就像以前的IVR和外包一樣。

　　領(lǐng)導(dǎo)此次變革的無疑是聊天機(jī)器人。為什么？不幸的答案可能是：它們最容易銷售。

　　很容易理解聊天機(jī)器人在減少聯(lián)絡(luò)量方面帶來的好處，但在實(shí)踐中，它們是一種非常棘手的技術(shù)。

　　考慮到這一點(diǎn)，在考慮將其部署到您的聯(lián)絡(luò)中心之前，您需要了解有關(guān)聊天機(jī)器人的7件事。

　　在易于實(shí)施方面，聊天機(jī)器人可以說是安裝在聯(lián)絡(luò)中心需要最多測試的技術(shù)--特別是如果你想要一個(gè)好的。

　　Nuance Communications產(chǎn)品創(chuàng)新，語音技術(shù)和人工智能負(fù)責(zé)人托馬斯·赫伯納（Thomas Hebner）說：“會(huì)話式人工智能給我留下最深刻的印象是營銷人員的大膽，過度夸大'機(jī)器人'能做什么。”

　　“過去一年，我花了很多時(shí)間走進(jìn)聯(lián)絡(luò)中心并說：'對不起，你不會(huì)有一個(gè)可以插上去玩玩試試的機(jī)器人'。”

　　托馬斯（Thomas）的觀點(diǎn)是，好的聊天機(jī)器人很復(fù)雜，需要大量的工作。想一想。圍繞“會(huì)話體驗(yàn)設(shè)計(jì)”有一個(gè)完整的學(xué)科，有心理語言學(xué)背景的專家，他們的工作是圍繞教授機(jī)器人如何進(jìn)行對話的過程建立對話。這需要很長時(shí)間。

大衛(wèi).奈勒（David Naylor）

　　正如Humanotics創(chuàng)始人大衛(wèi)。奈勒（David Naylor）博士所說：“澳大利亞的一家銀行遇到了近2，000種人們?nèi)绾我�求查詢銀行存款余額的不同方式。這些都被編程到他們的聊天機(jī)器人中。你會(huì)認(rèn)為這個(gè)查詢很簡單，但需要時(shí)間！”

　　然而，似乎組織還沒有認(rèn)識(shí)到，如果他們想要一個(gè)好的聊天機(jī)器人，他們將需要投入大量的時(shí)間和數(shù)據(jù)。

　　隨著圍繞AI的熱議，我們看到了機(jī)器人構(gòu)建平臺(tái)的爆炸式增長。有數(shù)百家新創(chuàng)企業(yè)稱“在30分鐘或1小時(shí)內(nèi)制造機(jī)器人”，這聽起來很棒。但這些機(jī)器人最終變成了簡單的問答機(jī)器人，基本上是一個(gè)昂貴的常見問題解答系統(tǒng)。

　　因此，如果您遇到的供應(yīng)商表示他們可以在幾天，幾小時(shí)甚至幾分鐘內(nèi)在您的網(wǎng)站上創(chuàng)建聊天機(jī)器人，那就請他們走開吧！它幾乎肯定不會(huì)包含任何“真正的AI”。

　　有些機(jī)器人將客戶的查詢作為文本提供給自然語言處理（NLP）系統(tǒng)，該系統(tǒng)帶有表示意圖的代碼，因此機(jī)器人可以提供腳本響應(yīng)。

　　這些在某些預(yù)定義的情況下可以很好地工作，但腳本需要非常健壯，需要不斷調(diào)整，這種類型的聊天機(jī)器人只能響應(yīng)你的上一個(gè)請求，即它不能“記住”你之前問過什么。

　　以這種方式創(chuàng)建聊天機(jī)器人是托馬斯·赫伯納（Thomas Hebner）不建議的，他說：“不應(yīng)該讓人類與另一個(gè)人交談來了解一個(gè)商業(yè)問題再來教一個(gè)機(jī)器人如何解決這個(gè)問題--這太瘋狂了！”

　　“最復(fù)雜的聊天機(jī)器人正在聯(lián)絡(luò)中心自動(dòng)學(xué)習(xí)這些對話，因此工作變得越來越少。”

　　通過分析許多以前的實(shí)時(shí)聊天交互來構(gòu)建新類型的聊天機(jī)器人，并且一些“語音機(jī)器人”對語音到文本的轉(zhuǎn)錄本也做同樣的事情。

　　但是，請記住，要使這些工作，您將需要數(shù)據(jù)。很多數(shù)據(jù)！

　　雖然聊天機(jī)器人目前正占據(jù)AI領(lǐng)域的所有頭條新聞，因?yàn)樗鼈冞m合整個(gè)機(jī)器人接管人類工作的輿論導(dǎo)向，而機(jī)器人過程自動(dòng)化（RPA）正在慢慢接管許多聯(lián)絡(luò)中心的后臺(tái)職責(zé)。

　　為什么？因?yàn)槿祟愡M(jìn)行的這些有意識(shí)的任務(wù)很容易編碼，例如跟隨過程，模式識(shí)別和數(shù)學(xué)解釋。而無意識(shí)的任務(wù)，如談話，則要困難得多。

　　當(dāng)談到聊天機(jī)器人時(shí)，那些最好的工作通常只處理一種類型的查詢，其中規(guī)則可以很容易地編碼。

Dr.Nicola Millard

　　英國電信的Insight＆Futures負(fù)責(zé)人Nicola Millard博士說：“機(jī)器非常擅長處理有流程的地方，有數(shù)據(jù)的地方，有規(guī)則的地方。他們不善于處理凌亂，復(fù)雜和情緒化的事情。”

　　“這就是為什么我個(gè)人最喜歡的聊天機(jī)器人是Margot（Lidl的葡萄酒機(jī)器人），因?yàn)樗鼘Ｗ⒂谧鲆患��?-食物和葡萄酒組合。你不能向Margot詢問其他任何事情。”

　　因此，如果您希望聊天機(jī)器人不僅僅涵蓋一種查詢類型，最好考慮實(shí)施多個(gè)機(jī)器人，每個(gè)機(jī)器人負(fù)責(zé)處理不同的聯(lián)絡(luò)目的。

　　重要的是要記住，客戶的心理狀態(tài)對于客戶體驗(yàn)至關(guān)重要。但是，客戶的精神狀態(tài)因聯(lián)絡(luò)原因而異。

　　例如，托馬斯·赫伯納（Thomas Hebner）解釋說：“我們與一家擁有非常有趣品牌的航空公司合作，他們正在構(gòu)建一個(gè)語音系統(tǒng)，但只有在保持時(shí)間很長的情況下它才會(huì)有效，它只會(huì)用于航班狀態(tài)查詢。”

　　“認(rèn)識(shí)到這是一個(gè)壓力很大的情況，他們的聲音完全脫離了品牌--所以他們選擇了一個(gè)非常保守的角色。在客戶只想快速回答的情況下，效率是關(guān)鍵。”

　　因此，雖然您可能想要一個(gè)與您的品牌相匹配的機(jī)器人角色，但在某些情況下卻無法運(yùn)作。語氣需要與查詢類型相關(guān)，但機(jī)器人不能改變從一個(gè)對話到另一個(gè)對話的語氣，因?yàn)榫幋a社交技能是不可能的。

　　最好的聊天機(jī)器人有一個(gè)預(yù)定義的目的，如果你想讓它們處理多種查詢類型，你可能需要使用多個(gè)機(jī)器人--每個(gè)機(jī)器人都有適當(dāng)?shù)恼f話方式。

　　此外，只是一個(gè)快速提醒，不提供機(jī)器人來處理每種類型的聯(lián)系。它不適用于投訴之類的事情，因?yàn)榱奶鞕C(jī)器人不擅長處理情緒問題，你必須問自己，一個(gè)客戶是否真正欣賞一臺(tái)無法處理感情的機(jī)器所作出的同情反應(yīng)。

　　在過去幾年中，來自多個(gè)消息來源的報(bào)道稱，機(jī)器人現(xiàn)在能夠識(shí)別出諷刺。所以他們有一定的情商，對吧？不。事實(shí)是，這些報(bào)告可能會(huì)產(chǎn)生誤導(dǎo)。

　　看看“電訊報(bào)”2017年的文章“哦，太棒了。機(jī)器人現(xiàn)在可以判斷人們何時(shí)諷刺”，據(jù)報(bào)道麻省理工學(xué)院的研究人員已經(jīng)創(chuàng)建了一種工具來檢測社交媒體帖子中的諷刺內(nèi)容。只有當(dāng)你在文章中得到一些段落時(shí)才發(fā)現(xiàn)該工具只解釋了帖子中如何使用表情符號--而不是實(shí)際的單詞。

托馬斯.赫伯納（Thomas Hebner）

　　這樣的報(bào)道就是為什么托馬斯。赫伯納（Thomas Hebner）覺得有必要直截了當(dāng)?shù)卣f：“任何告訴你他們正在識(shí)別諷刺的人可能也不理解諷刺。”

　　“我去了研究生院，在我的課堂上，我是唯一的母語為英語的人，所以我們制定了一條規(guī)則，當(dāng)我使用諷刺時(shí)，我必須舉手。”

　　“作為人類，我們甚至不知道如何解決這個(gè)問題，因此能夠發(fā)現(xiàn)諷刺甚至某人的情緒狀態(tài)仍然是我們所有人都在努力的事情。”

　　僅僅因?yàn)榱奶鞕C(jī)器人無法檢測到諷刺，這并不意味著當(dāng)客戶使用某些情緒化詞語時(shí)它們無法舉起它們的手

　　然而，僅僅因?yàn)榱奶鞕C(jī)器人無法檢測到諷刺，這并不意味著當(dāng)客戶使用某些情緒化詞語時(shí)它們無法舉起它們的手。

　　如果與情緒分析配對，則可以在客戶使用諸如“承諾”之類的情緒詞語時(shí)檢測到，然后將聯(lián)系傳遞給人工座席，然后人工座席可以代替聊天機(jī)器人做出承諾。這更好地讓客戶放心。

　　這個(gè)問題沒有簡單的答案。抱歉！但是，確保從先前的聯(lián)絡(luò)中心互動(dòng)中獲得大量數(shù)據(jù)是關(guān)鍵。

　　正如Nicola Millard博士告訴我們的那樣：“當(dāng)我被吸引到關(guān)于機(jī)器人的談話時(shí)，我首先要問：你為什么要使用機(jī)器人？所以我們可以定義它的目的。其次，我問：你有什么數(shù)據(jù)可以使用嗎？因?yàn)槠髽I(yè)數(shù)據(jù)通常非常混亂，所以可能存在很大的問題。”

　　事實(shí)上，您可以使用市場上現(xiàn)有的最佳技術(shù)，但如果沒有大量相關(guān)數(shù)據(jù)，它就無法“學(xué)習(xí)”，使其關(guān)鍵功能過時(shí)。

約翰.芬奇（John Finch）

　　正如Ring Central的產(chǎn)品營銷和內(nèi)容執(zhí)行官約翰.芬奇（John Finch）所說：“成功聊天機(jī)器人的關(guān)鍵是它背后的數(shù)據(jù)。對于大多數(shù)聊天機(jī)器人來說，最好的數(shù)據(jù)將存儲(chǔ)在公司的內(nèi)部數(shù)據(jù)中，但也有外部和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以真正幫助您為組織開發(fā)合適的聊天機(jī)器人。”

　　由于在獲取這些數(shù)據(jù)方面有很多價(jià)值，許多供應(yīng)商現(xiàn)在與谷歌合作，因?yàn)橛?億人正在使用Google智能助理，這為像RingCentral這樣的供應(yīng)商提供了一個(gè)支持聊天機(jī)器人和其他人工智能技術(shù)的龐大數(shù)據(jù)庫。

　　目前，一些公司接近聊天機(jī)器人的方式正在發(fā)生顯著變化，一些組織雇傭他們與人工座席并肩工作，而不是單獨(dú)面向客戶的“渠道”。

　　這樣做的一個(gè)關(guān)鍵原因是“訓(xùn)練”聊天機(jī)器人從客戶與座席的互動(dòng)中學(xué)習(xí)，同時(shí)通過從聯(lián)絡(luò)中心系統(tǒng)（如知識(shí)庫）提取有用信息來提供座席支持，以幫助解決問題。

　　因此，聊天機(jī)器人能夠收聽對話，可能跨越每個(gè)渠道，提出答案并提供指導(dǎo)。但這只是對“座席助理”的一種看法。

　　另一種觀點(diǎn)是在呼叫從前端聊天機(jī)器人升級到座席的情況下。那么在這種情況下機(jī)器人如何仍然可以幫助座席呢？

梅根.凱芙（Meghan Keough）

　　8×8全球副總裁梅根。凱芙（Meghan Keough）表示，“聊天機(jī)器人需要向接管該聯(lián)系人的座席顯示所有相關(guān)背景信息。這包括會(huì)話記錄和客戶信息。”

　　“這意味著座席可以從盡可能最好的信息開始，因此回答查詢所需的相關(guān)數(shù)據(jù)會(huì)被提供給座席。”

　　綜上所述

　　聊天機(jī)器人是市場營銷人員的夢想。好處很容易想象。但令人興奮的背后是，看起來我們都有點(diǎn)被帶偏了。

　　當(dāng)現(xiàn)實(shí)--在某些情況下--真的完全不同時(shí)，我們聽到了關(guān)于這些機(jī)器人最新創(chuàng)新的所有大膽的新主張：

　　然而，盡管所有這些神話都圍繞著這項(xiàng)技術(shù)，但有很多用例都是聊天機(jī)器人實(shí)施的成功案例。

　　例如，Margot--Lidl葡萄酒機(jī)器人--有很多好評。它可以說是聊天機(jī)器人如何在預(yù)定義角色中發(fā)揮最佳效果的最佳示例，并且在將來，在規(guī)劃實(shí)施時(shí)為每個(gè)機(jī)器人提供工作描述可能很快成為慣例。

　　但就目前而言，許多組織已選擇以“座席助理”的形式實(shí)施聊天機(jī)器人。這使用AI搜索聯(lián)絡(luò)中心知識(shí)庫和其他系統(tǒng)以產(chǎn)生主動(dòng)知識(shí)建議，同時(shí)跟蹤客戶對話，以幫助座席轉(zhuǎn)移會(huì)話解決問題。

　　原文網(wǎng)址：https://www.callcentrehelper.com/everything-organisation-needs-know-installing-chatbot-140843.htm