我就直接說出來。人工智能聊天機器人絕對是迷人的——它們處於人工智能和人類智能的前沿。今天的聊天機器人可以做所有的事情，從幫你訂披薩到指導你完成複雜的B2B銷售流程。
但不同種類的聊天機器人被構建來做不同種類的事情。這可能會讓人困惑。因此，我認為是時候強調傳統聊天機器人和人工智能聊天機器人之間的區別了。傳統聊天機器人是用來收集線索和培養前景的。
人工智能聊天機器人可以理解一組預先編程的命令之外的語言，並根據它接收到的輸入繼續學習。它們還可以根據模式做出改變，並隨著時間的推移在經曆新情況時變得更聰明。這種類型的聊天機器人可以應用在一係列的用途上——從情感分析到預測訪問者在你的網站上想要什麼。
這裏有更多關於人工智能聊天機器人和何時使用它們的內容。
什麼是人工智能聊天機器人?
人們經常交替使用聊天機器人、虛擬助手、自動化和人工智能等術語。
但是，人工智能聊天機器人和普通聊天機器人之間有一個關鍵的區別聊天機器人——這種差異的核心在於理解人工智能和自動化之間的區別。
Drift的聊天機器人遵循事先製定的規則。換句話說，他們堅持腳本，以便銷售和營銷團隊能夠回答向觀眾銷售所需的確切問題。
如果你回顧一下我們的劇本，你就會對這個過程有一個大致的了解。用戶通過選擇他們想要建立的對話類型來啟動機器人構建過程:
例如，客戶可能在他們的網站上安裝幾個機器人，每個機器人都鏈接到一個特定的目標。
一個主頁可能會有一個“問候”對話，以一個簡短的問候開始，然後是一個一般性的問題，如“您今天為什麼來到我們的網站?”在這種情況下，目標是更多地了解客戶，以便為他們指出正確的方向。
或者，您可以在突出顯示特定功能的頁麵上使用類似的內容。同樣，你要收集所需的信息，以找到符合他們需求的解決方案。
聊天機器人根據操作員設置的一組規則顯示這些信息，操作員可以根據關鍵字匹配路由響應。
基於規則的聊天機器人不是被編程來響應語言的變化，而是有一個結構化的對話框，通過將用戶輸入與編程的答案匹配來回答特定的問題。我們上麵的Driftbot例子強調的問題是嚴格控製的。這意味著該腳本旨在為銷售人員提供必要的資格細節，以通知他們的下一個銷售腳本。
然而，如果一個訪問者來到這個網站，問了一些程序員沒有想到的問題，聊天機器人就無法給出答案。
人工智能聊天機器人經過訓練，可以或多或少地自己操作，使用一種被稱為自然語言處理(NLP)的過程，結合人工智能和人類數據的注釋。
隨著時間的推移，人工智能聊天機器人會變得更聰明。
如何製作人工智能聊天機器人
自己構建一個智能聊天機器人需要一些專業知識。我不會過多地詳細解釋NLP、深度學習和其他智能算法形式的細微差別。
在基礎層麵，人工智能聊天機器人被輸入數據，它將這些數據解釋並轉化為相關輸出——或用戶提問後收到的回應。
所以人工智能聊天機器人從程序員那裏接收信息。然後隨著時間的推移，它被“訓練”來理解上下文通過一些算法，包括標記詞性。
在這個例子中，我們假設程序員正在教機器人回答這個問題，英國的首都是哪裏?
如今，你不需要成為一個經驗豐富的程序員(甚至不需要了解算法的內部工作原理)來建立自己的基於人工智能的聊天機器人。
如何根據您的需求選擇最佳的人工智能聊天機器人
在選擇AI聊天機器人平台時，您需要做的第一件事是評估您的需求以及組織的技術能力。您是否需要一個基於規則的聊天機器人或AI機器人，幫助您分析大量數據集，並在現有知識的基礎上繼續構建?
如果你有一個AI機器人的用例，並開始探索你的選擇，在你開始做研究時，你應該考慮以下幾件事。
編程語言
盡管許多人工智能聊天機器人都有拖放界麵，但語言的選擇仍然是一個重要的考慮因素。Java和c++比Python驅動的機器人提供更快的速度，但對於那些沒有大量構建聊天機器人經驗的團隊來說，Python更容易一些。
易用性
你的團隊能合理地處理多少工作建立一個聊天機器人？有些平台比其他平台更簡單，但代價是拖放風格的程序並不總是為定製留出空間。
你想要什麼樣的AI ?
您需要找到一個能夠理解語氣、情緒和客戶個性的聊天機器人平台，以便提供最好的體驗。這包括分析情況並做出升級為活動代理或自動呈現解決方案的決定。
它與你的客戶關係管理相關嗎?
如果您正在使用聊天機器人來收集見解，那麼您需要選擇一個與您的CRM和其他工具(如營銷軟件、電子郵件服務提供商等)同步的程序。品牌尋找具有分析能力的AI工具的關鍵原因之一是，這樣他們可以快速查看數據並做出決策。
Pre-Trained嗎?
當然，聊天機器人平台是建立在現有的人工智能數據集上的。但是，你要確保你選擇的是一個對特定行業的術語和知識有一定理解的選項。一般的聊天機器人可能還沒有準備好“開箱即用”。因此，你需要考慮到訓練你的機器人完成這項工作所需的時間。
人工智能聊天機器人和基於規則的聊天機器人，哪個更好?
這完全取決於用例。
基於規則的聊天機器人，盡管不像它們的人工智能對手那樣靈活，但確實有優勢。對於那些想要為用戶創造可預測的、嚴格控製的體驗的品牌來說，聊天機器人可以讓他們專注於引導用戶實現特定目標，無論是與人交談還是注冊一個有指導的演示。
如果你正在尋找一個更聰明的機器人，可以處理複雜的查詢或幫助你理解大量的數據集，AI機器人可能是一個更好的選擇。常見用例包括以下幾種:
- 情緒分析-人工智能機器人可以梳理大量數據集，通過多個接觸點識別客戶投訴、評論和提及。
- 〇了解行為模式在這方麵，聊天機器人可以用來幫助品牌識別人類可能察覺不到的模式。
- 學習和適應用戶偏好例如，如果您想為客戶提供個性化的解決方案，例如保存首選項、鏡像語言、自動交付定製內容或優惠。
但是，值得指出的是，有時，當機器人有“自己的思想”時，它們最終會陷入困境，發出不適當的響應或顯示出算法偏見。或者，換個不那麼有害的說法，時不時地脫稿。
人工智能聊天機器人的主要優勢是，它能夠了解用戶的很多信息，並可以在很少幹預的情況下有效應用知識。
結束
聊天機器人正在成為工作場所技術堆棧的重要組成部分，已經采用聊天機器人的品牌比那些尚未向自動化、人工智能或兩者兼而有之的品牌更有優勢。
編者注:本文最初出現在Drift的網站上。你們可以看到在這裏．