到2026年，對話式人工智能市場預計將達到186億美元。不僅它正在快速增長，而且超過一半的公司認為對話式人工智能正在擾亂行業，并認為他們的競爭對手最有可能實現這種技術。

如你所見，對話式人工智能正成為許多企業的重要組成部分營銷策略還有客服。

掌握對話式人工智能的訣竅并在你的業務中實現它是必不可少的，這就是為什么今天我們將在2022年看對話式人工智能的最終指南。

什么是對話式人工智能

對話式人工智能就像是簡單聊天機器人的升級版。它被用來發送自動信息，并在計算機和人類之間進行對話。它仍然是一個聊天機器人，但可以進行更像人類的對話。

他們可以像人類一樣交流，理解句子的意圖，然后模仿人類的文本進行回復。這個想法是使用這些聊天機器人來吸引顧客，讓他們感覺像是在和一個真正的人交談。

這讓他們覺得自己更重要他們的體驗是個性化的.

A 聊天機器人也更快，可以處理較小的問題，這些問題可能需要更長的時間來響應和解決。

聊天機器人:誰發明的?

伊萊扎是1994年計算機科學史上記錄的第一個聊天機器人。它是由麻省理工學院的約瑟夫·韋岑鮑姆發明的。“話匣子”這個術語就是在這里產生的。

ELIZA的工作方式是從輸入中識別關鍵字或短語，然后使用這些關鍵字發送回預編程的響應。顯然，這意味著伊萊扎不是很個性化，經常對不同的短語或句子做出相同的反應。

例如，如果你提到你的家庭，像“我的父親是一個漁民，”伊萊扎會回答，“告訴我更多關于你父親的事情。”

伊萊扎認出了“父親”這個詞，并且有一個與這個詞相關聯的自動響應。因此，無論何時寫下“父親”或“爸爸”這個詞，它都會給出相同的答案。

說說對話式AI和傳統聊天機器人的區別?

很容易將對話式人工智能與普通的聊天機器人混淆，但有足夠的差異將它們彼此分開。

對話式人工智能是聊天機器人和虛擬助手的核心。

對話人工智能使用機器學習來分析和理解人類正在寫的東西。從那里，它可以生成與用戶的書寫相關的響應。

聊天機器人可以使用對話式人工智能，但也有很多不這樣做。例如，基本的聊天機器人通常使用預先確定的響應或用規則編程，而不是由人工智能決定回答什么。

對話式人工智能不是基于規則的，而是根據用戶響應的上下文和意圖來選擇如何響應。

最近的一項研究表明，到2030年，對話式人工智能市場將達到320億美元。它目前正被無數的公司投資。

對話式人工智能是如何工作的?

對話式人工智能使用一個結構平臺，可以根據輸入發送單獨的輸出。

使用機器學習，對話式人工智能可以不斷學習，并擴大其可以成功回答或回應的查詢范圍。這是因為每次用戶與AI交談時，它都可以檢查用戶響應的上下文和意圖，從而學習可能需要相同答案的新問題。

最初看起來可能很簡單，但機器學習比問題和回答復雜得多。因此，擁有右人工智能結構至關重要。

以下是構成對話式人工智能自然語言處理的一些主要組件。

機器學習(ML)。機器學習是人工智能的一部分，圍繞算法和數據集不斷發展和改進。這些算法從先前與人類的消息中學習，學習人類對特定問題和答案的反應，以及對人類反應的正確反應。

自然語言處理(NLP)。這是一種與機器學習一起工作的語言學習方法。它目前正在使用，但隨著深度學習的到來，大多數對話式人工智能將轉向深度學習，以幫助人工智能更好地理解語言。

分析收到的輸入。這是人工智能分析用戶發送的文本并掃描以找出信息的上下文和意圖的部分。

對話管理:在NLP完成并且輸入已經被分析之后，人工智能需要回復一個適當的響應。對話管理是人工智能決定哪個答案最適合發送給用戶，使用前面的過程來選擇響應。

強化學習:最后，用戶和人工智能的反應被存儲起來。然后，機器學習分析輸入和輸出，以及它們是否匹配正確。從那里，機器學習可以檢查用戶的意圖和人工智能的答案是否匹配，并更好地學習回答以下類似的輸入。

對話式AI是用來做什么的?

大多數人以前都遇到過某種形式的對話式人工智能，甚至可能不知道他們在和人工智能而不是真人交談。有些聊天機器人很容易被發現，但有些卻不容易。

客戶服務

對話式人工智能有很多用途。例如，如果你曾經在客戶服務網站上使用messenger與他們交談過，那么很有可能它是一個聊天機器人。在這一點上，它經常被用于客戶服務，因為FAQ很容易被編程為聊天機器人的響應，以及管理預訂、日程安排和取消。

IT服務臺服務

對話式人工智能還可以用于IT服務臺服務，幫助進行基本的IT查詢和修復。聊天機器人可以幫助可能有簡單修復和解決方案的人，而不是讓IT人員整天忙于簡單的修復。如果問題無法解決，聊天機器人仍然可以把用戶轉到真人面前。

銷售

對話式人工智能也可以用于廣告和銷售產品。這些機器人可以被設置為提供促銷或只是銷售，并將其發送到目標受眾。如果你有一個設置良好的聊天機器人，它應該能夠稱呼對方的名字，并可能知道他們的一些基本信息。

這些機器人可以讓用戶注冊訂閱或進入你的產品頁面。

數據收集

許多企業忘記了對話式人工智能可以用來收集數據。

一天有無數次交互，你的對話式人工智能程序應該能夠存儲一天中收集的所有信息，并提供關于一天的活動和消息的特定分析。

記錄所有信息和客戶電話。

讓所有對話都可以搜索，這樣您就可以發現客戶可能遇到的問題。

跟蹤所有電話和信息中與問題相關的特定關鍵詞，并尋找客戶回復。

收集必要的數據，如通話時間、每天的回復次數以及當天的反應結果。