人工智能（AI）正以IVR和外包之前的方式在整个呼叫中心行业引起轰动。

和引领这一潮流的无疑是聊天机器人。为什么？不幸的是，它们可能是最容易销售的想法。

很容易理解聊天机器人在减少联系量方面带来的好处，但在实践中，它们是一种很难实现的技术。

考虑到这一点，这里有七件事，你需要了解聊天机器人之前，你考虑安装在你的联络中心。

1。聊天机器人不是“即插即用”的。从易于实现的角度来看，聊天机器人可以说是在呼叫中心安装的更具测试性的技术——尤其是如果你想要一种好的技术。Nuance Communications的产品创新、语音技术和人工智能负责人托马斯·赫布纳（Thomas Hebner）说：“在对话式人工智能中，我印象最深的是营销人员的胆大妄为，他们过分夸大了“机器人”的功能。”

“去年，我走进联络中心说：‘对不起，你不会有一个只需插入即可玩的机器人。’”

Thomas在这里的观点是，好的聊天机器人非常复杂，需要大量工作。好好想想。“对话体验设计”是一门完整的学科，有心理语言学背景的专家，他们的工作是围绕一个教机器人如何进行对话的过程建立对话。这需要很长时间。正如Humanotics的创始人大卫·奈勒博士所说：“澳大利亚的一家银行发现了近2000种不同的方法，让人们可以申请银行余额。这些方法都被编程到他们的聊天机器人中。你可能认为这个查询很简单，但需要时间！”

然而，组织似乎终于意识到，如果他们想要一个好的聊天机器人，他们将需要投入大量的时间和数据。

2。市场上的许多聊天机器人不包含人工智能，随着人工智能的流行，我们已经看到了机器人构建平台的爆炸式增长。有数百家新成立的公司说“在30分钟或一小时内构建一个机器人”，这听起来很棒。但这些机器人最终变成了简单的问答机器人，本质上是一个昂贵的FAQ系统。

所以，如果你遇到一家供应商说他们可以在几天、几小时甚至几分钟内在你的网站上安装聊天机器人，那就走开吧！它几乎肯定不会包含任何“真正的人工智能”。

有一些机器人，它们将客户的查询作为文本输入自然语言处理（NLP）系统，该系统返回一个表示意图的代码，以便机器人可以提供脚本化的响应。

然后有一些机器人将客户的查询作为文本输入自然语言处理（NLP）系统，该系统返回一个表示意图的代码，以便机器人可以提供脚本化的响应。

这些可以在某些预定义的环境中很好地工作，但是脚本需要非常健壮，需要不断地调整，并且这种类型的聊天机器人将只能响应您的最后一个请求，也就是说，它将无法“记住”您之前的请求。

以这种方式创建聊天机器人是托马斯·赫布纳（Thomas Hebner）不推荐的，他说：“不应该让一个人和另一个人交谈来理解一个商业问题，而是教机器人如何解决这个问题——这太疯狂了！”

“更先进的聊天机器人正在制造，以便在联络中心自动学习这些对话，从而使工作变得越来越不需要人工。”

通过分析之前的大量实时聊天互动，正在构建新型聊天机器人，一些“语音机器人”对语音到文本的文本记录也做同样的事情。

这些新型聊天机器人是通过分析大量以前的实时聊天互动而构建的，一些“语音机器人”对语音到文本的转录本也有同样的功能。

J不过，请记住，要使这些功能发挥作用，您需要数据。很多数据！

3。聊天机器人最适合用于预定义的场景，而聊天机器人目前占据了人工智能领域的所有头条新闻，因为它们适合整个机器人接管人类工作，机器人过程自动化（RPA）正在慢慢接管许多联络中心的后台工作。

为什么？因为人类承担的这些有意识的任务很容易编码，比如跟随过程、模式识别和数学解释。而无意识的任务，比如谈话，要困难得多。

当谈到聊天机器人时，那些工作更好的往往只处理一种类型的查询，规则可以很容易地编码。所以，当谈到聊天机器人时，那些工作得更好的往往只处理一种类型的查询，规则可以很容易地编码。英国电信的Insight&Futures负责人尼古拉·米勒德博士说：“机器非常擅长在有流程、有数据、有规则的地方做事。它们不太擅长凌乱、复杂和情绪化的事情。”

“这就是为什么我个人最喜欢的聊天机器人是Margot（Lidl的葡萄酒机器人），因为它专注于做一件非常好的事情——食物和葡萄酒的组合。你不能问Margot其他任何事情。”

因此，如果你想让聊天机器人涵盖不止一种查询类型，更好是实现多个机器人，每个机器人负责处理不同的联系原因。

4。可能需要多个聊天机器人，每个都有不同的语言风格。重要的是要记住，用户的心理状态对客户体验至关重要。但客户的心理状态会因接触原因的不同而不同。

分享了一个例子，托马斯·赫布纳解释说：“我们与一家航空公司合作，该公司有一个非常有趣的品牌，他们正在建立一个语音系统，但它只有在等待时间很长时才会激活，并且只用于航班状态查询。”

“意识到这是一个高度紧张的情况，他们的声音完全偏离了品牌——因此他们选择了一个非常保守的角色。在客户只需要快速回答的情况下，效率是关键。”

所以，虽然你可能想要一个与你的品牌相匹配的机器人角色，但在某些情况下，这是行不通的。语气需要与查询类型相关，但机器人无法在一次对话中改变语气，因为不可能对社交技能进行编码。

更好的聊天机器人有一个预定义的用途，如果你想让它们处理多种查询类型，你可能必须使用多个机器人——每个机器人都有一种适当的说话方式。

同样，这就是为什么更好的聊天机器人有一个预定义的用途，如果你想让它们处理多种查询类型，你可能必须使用多个机器人——每个机器人都有一种适当的说话方式。

也是一个快速提醒，不要提供机器人来处理各种类型的联系人。它不适用于抱怨之类的事情，因为聊天机器人不善于表达情感，你必须问问自己，如果一台机器无法处理情感，客户会多么真诚地欣赏它的同理心回应。

5。没有一个聊天机器人能检测到讽刺报告来自多个来源，在过去几年中，有报道称机器人现在能够报告讽刺。所以他们有一定的情商，对吗？不。事实上，这些报道可能会产生误导。

以《每日电讯报》2017年的文章“哦，太好了。机器人现在可以判断人们何时在挖苦人”为例。该文章报道，麻省理工学院的研究人员已经开发出一种工具，可以检测社交媒体帖子中的挖苦。只有当你在文章中加入几段时，你才会发现这个工具只解释了emojis在帖子中的使用方式，而不是实际的单词。

Thomas Hebner

这样的报告就是Thomas Hebner fe的原因els强调需要澄清事实：“任何告诉你他们发现了讽刺的人都在给你讲故事；甚至某些人也不理解讽刺。”

“我上的是研究生院，在班上我是一个以英语为母语的人，所以我们制定了一条规则，当我使用讽刺时，我必须举手。”

“作为人类，我们甚至不知道如何理解这一点，因此能够察觉讽刺甚至某人的情绪状态仍然是我们都在努力的方向。”

仅仅因为聊天机器人无法检测到讽刺，并不意味着当客户使用某些情绪化的词语时，它们无法标记。

然而，仅仅因为聊天机器人无法检测到讽刺，并不意味着当客户使用某些情绪化的词语时，它们无法标记。

如果与情绪分析相结合，则可以检测客户何时使用“承诺”等情绪词，然后将联系传递给人力顾问，然后由人力顾问做出承诺，而不是聊天机器人。这样可以更好地让客户放心。

6。需要大量的数据。这个问题没有简单的答案。很抱歉但确保你有大量来自之前联络中心互动的数据是关键。

正如尼古拉·米勒德博士告诉我们的：“当我被吸引到关于机器人的对话中时，首先我会问：你为什么要使用一个？这样我们就可以定义它的用途。其次，我会问：你有什么数据来支持它？因为通常情况下，企业数据非常混乱，所以那里可能会有相当大的问题。”实际上，你可以使用市场上更好的技术，但如果没有大量相关数据，它就无法“学习”，使其关键功能过时。

“John Finch”

正如RingCentral的产品营销和内容执行官约翰·芬奇所说：“一个成功的聊天机器人背后的数据是关键。对于大多数聊天机器人来说，更好的数据将在公司的内部数据中，但也有外部和非结构化数据可以真正帮助您为组织开发合适的聊天机器人。”

由于这些数据的来源具有巨大的价值，许多供应商现在与谷歌合作，因为4亿人正在使用谷歌助手，它为RingCentral等供应商提供了一个支持聊天机器人和其他人工智能技术的巨大数据库。

7。聊天机器人现在被更多地用于“代理协助”和。目前，一些公司接触聊天机器人的方式发生了显著变化，一些组织雇用聊天机器人与人力顾问并肩工作，而不是作为面向客户的“渠道”。

这样做的一个关键原因是“培训”聊天机器人从客户与顾问的互动中学习，同时提供顾问支持，通过从联系中心系统（如知识库）中提取有用的信息来帮助推进对话。

，这样聊天机器人就可以监听对话，可能跨越每个频道，建议答案并提供指导。但这只是对“特工协助”的一种理解。

另一种情况是，当电话从前端聊天机器人升级到顾问时。那么机器人还能如何帮助顾问呢？

“Meghan Keough”

“Meghan Keough，8×8的全球公司副总裁，建议“聊天机器人需要向接管该联系人的代理显示所有相关上下文。这包括对话记录和客户信息。”

“这意味着代理从尽可能更好的信息开始，因此回答查询所需的相关数据会被输入代理。”总之，聊天机器人是市场营销者的梦想。好处很容易想象。但是，有了这些兴奋，我们似乎都有点忘乎所以了。

我们听到了所有关于这些机器人最新创新的大胆新主张，但现实–在某些情况下–真的很不一样：

“我们的机器人实际上是即插即用的”–那么，它不会很好。“我们的机器人可以处理各种各样的联系原因”——…以同样的语调，适合某些互动，而不是其他互动。“我们的机器人可以侦测到讽刺”——除非你的DeLorean花了你很多年的时间在未来，你偷走了一些令人难以置信的新技术，否则它不会。然而，尽管围绕着这项技术的所有这些神话，但在许多使用案例中，chatbot的实现都是成功的。例如，Lidl葡萄酒机器人Margot赢得了许多赞誉。这可以说是聊天机器人如何在预定义的角色中发挥更佳作用的更好例子，而且在未来，在规划其实施时，给每个机器人一个工作描述可能很快就会成为常见做法。目前，许多组织已经选择以“代理协助”的形式实现聊天机器人。它使用人工智能搜索联络中心知识库和其他系统，在跟踪客户对话的同时，提供积极主动的知识建议，帮助顾问推进对话。

如需了解Margot等更有趣的聊天机器人示例，请阅读我们的文章：聊天机器人：您的企业应该如何使用它们–通过示例

在联络中心了解更多有关人工智能的信息，阅读我们的文章：

12个人工智能在联络中心的主要用途他们不会告诉你的关于人工智能的10件事为什么联络中心应该投资于人工智能