每一天，对话式 AI 都在以更快的速度扩展。不仅适用于企业界，也适用于所有行业。对话式人工智能使我们能够简化人们完成繁重工作所需的时间和精力。为了使数字系统简单直观，对话式AI试图从人类对话中学习。

因为它节省了时间，人们可以将更多的宝贵时间投入到体力劳动中。那是因为它可以让您访问自动化客户服务代表，该代表可以通过文本或语音快速响应客户的问题，理解他们的意图，并以类似于自然对话的方式行事。

因此，这些客户不必等待人类助手做出响应。促进雇主、员工和客户之间沟通的一种流行技术是对话式 AI。这使得人类和机器有可能进行实时的、类似人类的通信。

什么是对话式 AI？

自然语言处理 （NLP）、机器学习、深度学习和人工智能与更传统的软件（如聊天机器人、语音助手或语音识别系统）相结合，通过口头、书面文本或键入界面为客户提供帮助。

技术使人与计算机之间能够进行有效的口头和书面交流。这使得机器可以通过语言与人自然交流。可以使用对话式 AI 创建强大的聊天机器人。

它是人工智能的一个分支，它使用神经网络和机器学习等思想来实现实际应用的发展，例如

• 驾驶时使用免提技术的移动设备控制。
• 您需要给 Siri 一个命令。
• 甚至是通过电话为客户提供支持的虚拟代理。

对话式人工智能 （AI） 是指允许消费者通过音频聊天平台与聊天机器人进行通信的技术。他们使用大量数据、机器学习和自然语言处理来识别音频和文本输入，并将其内容翻译成其他语言以模拟人类交互。

对话式 AI 的组成部分是什么？

1.输入生成：人类从口头或书面语言中接收输入。理解口语并将其转换为机器可以阅读的文本的技术称为自动语音识别（ASR）。

2.输入分析：程序必须确定文本的含义。自然语言理解（NLU）分析文本的含义，以便理解其目的。

3.对话管理：根据对文本预期含义的理解来制定回应。自然语言生成（NLG）是NLP的第二部分，用于提供响应并将其转换为人类可以理解的文本。

强化学习负责获取知识并随着时间的推移提高模型的准确性。当应用程序进行更正并从经验中学习以在后续交互中提供更好的结果时，此过程称为机器学习或强化学习。

自然语言理解、对话管理和自然语言处理协同工作，以检测用户的声音作为输入，生成响应作为响应，并为用户提供响应。

App应用开发中的人工智能

App应用程序创建的所有阶段都严重依赖人工智能来激发原创性和创造力。为了提供最佳的用户体验，即时通讯平台中的人工智能技术利用机器的理解和反应能力。

带有AI的App应用程序主要帮助用户解决日常问题并提高他们的生活质量。人工智能可以从移动设备收集基本数据，如位置、联系人和日常活动，以提高用户参与度并解决复杂问题。

为了收集和保存数据，具有 AI 功能的应用会检查用户行为以及用户与应用的互动方式。简而言之，人工智能使开发适应和满足用户需求的App应用程序成为可能。

对话式 AI 的优势

对于许多商业运营来说，对话式 AI 提供了一种经济实惠的选择。使用对话式 AI 的优势包括以下内容。

1. 成本效益

特别是如果您想在正常工作时间之外回复查询，为客户服务部门配备人员可能会相当昂贵。客户服务的对话界面可以降低与工资和培训相关的业务费用，特别是对于中小型企业。虚拟助手和聊天机器人可以快速做出反应，并且可以全天候访问潜在客户。

对潜在客户的不一致反应也可能来自人类对话。企业可以开发对话式人工智能来处理不同的用例，保证彻底性和一致性，因为与支持的大多数交互都是重复的和寻求信息的。

这保持了客户体验的一致性，并使宝贵的人力资源可用于处理更复杂的查询。

2. 改善销售和消费者参与度

随着消费者将移动设备集成到他们的日常生活中，企业必须准备好为客户提供实时信息。客户可以更快、更频繁地与品牌互动，因为对话式人工智能技术比人类更容易获得。

由于这种及时的帮助，客户可以避免冗长的呼叫中心等待时间，从而增强他们的整个客户体验。公司将观察到客户满意度提高对客户忠诚度提高和基于推荐的收入增加的影响。

由于对话式AI的个性化功能，聊天机器人现在有能力向最终用户推荐东西。这使企业能够交叉销售客户以前可能没有想到的项目。

3. 可扩展性

与雇用额外的入职人员相比，可以更快、更经济地添加启用对话式 AI 所需的基础设施，这使得对话式 AI 具有极强的可扩展性。当产品进入新市场或对产品的需求在短时间内突然增加时（例如假期前后），这尤其有用。

要在App应用程序中实现的基于 AI 的功能

1. 语音助手和文本聊天机器人

机器人存在许多不同的技术来改善用户体验。首先，由人工智能驱动的文本聊天机器人和助手可以帮助客户找到问题的解决方案，并比人类代表更快地提供问题的答案。另一种选择是使用机器人进行对话式商务，该术语定义了采用对话形式的购买程序。

这些购物助理可以引出客户的偏好，以便为最好的产品提出建议。实时聊天或任何消息传递软件中的聊天机器人可能被称为对话式商务。利用聊天机器人的个性，这可以从机器人的名称、头像和反映品牌声音的语言使用中看到，一些品牌可以增强与客户的互动和信任。

2. 产品推荐

所有类型的应用程序，包括电子商务和流媒体应用程序，都可以利用 AI 驱动的产品推荐。机器学习模型关联已获得的数据并基于这些数据进行预测。一旦系统接受了有关用户偏好和可用产品的培训，它就可以开始提出建议。此类推荐是促销和追加销售的强大工具，因为它们可能会显示在广告或App应用程序中。

最著名的例子之一是 Netflix，它根据具有类似兴趣的观众看到的内容为电影和电视剧提供推荐。实际上，推荐占所有视频观看量的75%。这些机制鼓励用户与内容交互并经常续订其成员资格。

另一个很好的例子是 Empik Go，它提供波兰最大的电子书和有声读物收藏，并且可以通过简单的订阅计划在移动设备上使用。根据他们过去对应用程序的使用情况，用户可以获得有关有声读物和电子书的定制建议。

人工智能功能可以通过考虑颜色、形式或设计等偏好来改善时尚领域的产品推荐。

3. 客户细分

客户细分是根据共享特征对客户进行分组的过程。因此，企业可以推广到特定的目标市场并创建量身定制的广告系列。这些操作的自动分段更新和扩展是通过 AI 驱动的分段实现的。

借助人工智能算法，系统可以在不做任何假设的情况下检查数据，并且能够找到人们会错过的相关性。然后，企业可以仅根据他们获得的数据对客户进行分类，并发现隐藏的趋势。

客户细分主要用于提供个性化优惠、发送相关电子邮件以及尽可能投放最具体的广告。Play24是一款智能手机应用程序，它根据客户分析创建计划，通过使用有关客户的数据提供合理的报价。

4. 图像识别

图像识别是计算机视觉应用最广泛的应用之一。这就是人工智能程序识别数字图像中物体的方式。许多功能，如视觉搜索选择，可以通过这种技术得到改进。

由于视觉搜索，客户可以在一些在线商店（如BooHoo）中更快地找到他们喜欢的东西。客户可以上传图片并收到具有可比性的产品。App应用程序可以广泛使用图像识别。

5. 人脸检测

为了从数字图像或视频中识别和验证一个人，面部识别使用人工智能来检查独特的方面，例如面部的纹理和曲线。移动设备的应用程序可以使用此技术。

通过使用面部识别可以提高应用程序的安全性。法国巴黎银行在其GOApp应用程序中提供了一种这样的批准访问的技术。

客户可以通过这种方式开立账户，而无需亲自前往银行所在地。为了验证身份，GO手机会根据面部摄像头视频进行检查。

1. 自动建议和自动更正

在当今的许多App应用程序中，这些特征可能是必要的。随着我们在日常生活中采用技术，人工智能对于加速各种任务（包括打字）非常有用。

为了帮助消费者更快地找到他们正在寻找的材料，Google 搜索利用 AI 自动填充工具来提出最合理的术语。由于在小屏幕上打字可能很困难，因此对于移动体验尤其重要。

谷歌宁愿将其自动填充建议标记为“预测”而不是“建议”。之所以如此，是因为系统旨在为用户提供他们自己键入的内容。

SwiftKey是另一个例子;这是一个用户友好的键盘，可以向用户学习并提出合适的单词。用户能够在语言之间移动，并且仍然可以收到准确的修复。

2. 文本生成

为了创建诗歌、文章和其他类型的文本，基于 AI 的文本生成器可以取代人类作家的位置。这个概念实际上与前面描述的自动完成有关。为了使神经文本生成器预测最像人类的想法，必须分析大量数据。

例如，TalkToTransformer.com 使用基于8万个网页的机器学习将其预测与真实内容进行比较。结果在语法上是合理的，并且在主题上是一致的。

对话式 AI 用例

在线聊天机器人和语音助手在讨论对话人工智能时通常会被提及，因为它们具有客户支持功能和全渠道实施。大多数对话式 AI 应用程序都已将强大的分析集成到后端程序中，以帮助确保对话感觉人性化。

对话式AI的当前应用因其范围有限而被专家视为糟糕的AI。强人工智能仍然只是一个想法，它专注于发展一种能够处理各种活动和问题的类似人类的意识。

尽管范围有限，但对话人工智能对组织来说是一项非常有益的技术，可以提高他们的盈利能力。尽管AI聊天机器人形式的对话AI是最广泛使用的类型，但行业中仍有许多其他用例。几个实例包括：

1. 在线客户支持

在客户旅程中，在线聊天机器人正在取代人类操作员。他们提供个性化的建议，并回答有关运输、交叉销售产品或向用户提供尺寸建议等主题的常见问题 （FAQ），从而改变了我们在网站和社交媒体上查看用户互动的方式。

例子包括电子商务网站上配备虚拟代理的消息机器人，Slack和Facebook Messenger等聊天程序，以及通常由虚拟助手和语音助手执行的工作。

2. 可访问性

通过降低进入门槛，特别是对于使用辅助设备的客户，企业可以变得更容易接近。对于这些人群来说，文本到语音听写和语言翻译是经常使用的对话AI的元素。

3. 人力资源流程

对话式 AI 可用于优化各种人力资源程序，包括员工入职、培训和信息更新。

4. 医疗：

对话式人工智能可以提高运营效率和管理流程，例如索赔处理，使医疗服务更容易获得，对患者来说更便宜。

5. IT行业

1. 物联网 （IoT） 设备

物联网小工具，如Alexa扬声器，智能手表和手机，现在出现在大多数家庭中。为了与消费者通信，这些设备使用自动语音识别。Google Home，Apple Siri和Amazon Alexa都是受欢迎的程序。

2. 计算机软件

对话式 AI 可用于自动化各种办公职责，例如拼写检查和 Google 搜索自动完成。虽然大多数人工智能聊天机器人和应用程序仍然只有基本的解决问题的能力，但它们可以加快并节省日常客户服务交流的费用，从而腾出员工时间进行更复杂的客户参与。

由于对话式 AI 应用程序能够成功模仿人类对话交互，客户满意度水平有所提高。

结论

这是对话式AI快速增长的一个很好的论据。越来越多的公司正在使用这种人工智能技术来增强客户服务、营销和整体消费者体验。

认知技术可能会变得足够复杂，可以定期与客户互动。它专门用于将消费者对话路由到人类代表。这种调整将带来更高的效率、可扩展性和更低的运营成本。