对话式人工智能如何运作？
对话式人工智能使用自然语言处理 (NLP) 等技术来解释人类文本或语音。命名实体识别 (NER) 等过程可帮助这些工具识别他们阅读或听到的文本或短语中的重要单词。然后，它使用自然语言生成 (NLG) 来创建模仿人类对话的响应。
与基于规则的机器人不同，对话式人工智能工具（例如您可能在社交媒体或网站上与之互动的工具）会随着时间的推移，借助神经网络和机器学习来学习并改进其解释和响应。对话发生的次数越多，您的 意大利电报数据 聊天机器人或虚拟助手学到的东西就越多，未来的互动也会越好。
我们已经介绍了对话式人工智能融入您的工作流程的几种方式。但它可以通过多种方式融入您的多个团队的业务。
让我们探讨对话式人工智能工具在各行业中的四种实用方式。
1. 常见问题解答和个性化客户服务
客户服务聊天机器人是对话式人工智能最突出的用例之一。根据《2023 年社交媒体状况报告》，93% 的企业领导者认为，增加对人工智能和机器学习的投资对于未来三年扩展客户服务功能至关重要。
人工智能驱动的客户体验意味着客户可以全天候 (24/7) 获得帮助。这些机器人模仿人类语言的能力意味着您的客户仍然可以获得友好、有帮助和快速的互动。
但这并不能取代对人类团队的需求。相反，人工智能客户服务工具的效率会分类“简单”的问题，以便您的团队有更多时间致力于更复杂的客户问题。