Мы создаем более умных чат-ботов, которые день за днем ​​становятся лучше в том, что они делают. Скорее, они заменяют букву А в слове искусственный интеллект буквой Ч, что означает Человек! Конечно, это не означает, что мы полностью заменяем человеческий мозг, чтобы создавать более умных ботов, потому что, в конце концов, люди говорят машине, что они должны делать. Просто машина будет выполнять монотонные задачи тысячи раз снова и снова, в то время как люди будут думать: «Хорошо, дело сделано. Что дальше?" По крайней мере, именно такой философией жил Стив Джобс в свое легендарное, но прискорбно короткое время.

Мир с умными чат-ботами!

Новые технологии и новые рабочие места для молодого поколения

Большинство людей обеспокоены отсутствием рабочих мест. Это связано с непредвиденными ситуациями, такими как пузырь доткомов, крах фондового рынка, опрокидывание недвижимости и т. д. Однако особо беспокоиться не о чем. Они считаются среди вещей, которые приходят и уходят, потому что они преходящи по своей природе и никогда не длятся долго. Это не значит, что это приведет к концу света. Это обычная фаза в мире технологий, которая будет преодолена лучшей идеей. Новое, молодое поколение будет работать над этими идеями, чтобы сделать технологии и жизнь лучше. Идеи — это то, что поддерживало Стива Джобса на плаву. Он больше верил в идеи, чем в иерархию.

Следовательно, эти идеи исходят не что иное, как человеческий мозг. Машины не сидят и не думают о новых задачах или новых проектах, над которыми нужно работать. Люди инструктируют их, и они следуют. Вот как интеллектуальные и умные чат-боты учатся становиться умнее. Благодаря таким функциям, как контекстные разговоры, голосовая поддержка, интеграция NLP и т. д., теперь стало проще создавать более умных чат-ботов. Вот как они могут следовать очень конкретным инструкциям в соответствии с потребностями клиента или пользователя. Хотя Apple не создавала своего виртуального голосового помощника — Siri — но она внесла свой вклад в свои основные разработки, которые сделали Siri тем, чем она является сегодня.

Будут ли чат-боты вмешиваться и играть с человеческими данными?

Соучредители Apple Стив Джобс и Стив Возняк всегда хотели, чтобы Интернет был свободным, равным и беспристрастным. Как потребитель, разве вы не хотели бы контролировать свой выбор и вещи, которые вы покупаете, вместо того, чтобы иметь внешнюю рекламу и влиять на ваши решения? Поэтому с Apple Стив Джобс позаботился о том, чтобы данные клиентов были в безопасности и не выставлялись на продажу. Они разработали технологию в iPhone, которая запрашивает разрешение пользователя, прежде чем продолжить и восстановить пользовательские данные без справедливого предупредительного сообщения.

Так учат работать даже интеллектуальных чат-ботов. Всегда появляется всплывающее уведомление, в котором запрашиваются ваши данные, такие как имя, контактный номер и адрес электронной почты, каждый раз, когда вы взаимодействуете с чат-ботом. Это более простой способ лидогенерации с помощью чат-ботов, которые запрашивают разрешение, прежде чем проникнуть в ваши данные без разрешения. Так что нет, чат-боты никогда не будут вмешиваться или играть с пользовательскими данными.

Чат-боты — отличный способ протестировать и реализовать отличный дизайн и пользовательский интерфейс.

Мы должны поблагодарить Apple за то, что они заставили людей в технологической индустрии задуматься о важности дизайна и пользовательского опыта. Это снова о видении Стива Джобса о сквозном контроле над происходящим, чтобы не оставалось места для ошибок. До революции Apple люди не контролировали процесс. Поэтому Джобс хотел передать весь опыт и сделать его более увлекательным и понятным.

Сегодня вся технологическая индустрия, работающая над UX и UI, использует эти знания, данные Стивом Джобсом, для разработки приложений и веб-сайтов. Он увидел потенциал в графическом пользовательском интерфейсе (GUI), созданном Xerox PARC, и открыл новую эру в технологиях с более умными чат-ботами.

Однако диалоговый пользовательский интерфейс (CUI) решает гораздо более сложную проблему, а именно хаос, в большей степени, чем графический интерфейс. Именно здесь технология чат-ботов преодолевает большинство заявлений о проблемах, создавая более простую платформу для взаимодействия.

Понимание человеческого любопытства и определение протокола

Будучи людьми, мы по своей природе любопытны ко всему, что происходит вокруг нас. Такие вопросы, как «Можем ли мы создать инструмент, который ответит на все любопытства мира?» и «Возможно ли создать платформу, которая может создавать неограниченные взаимодействия с ограниченными ресурсами?», окружают нас большую часть времени.

Поэтому более умные чат-боты используют NLP, где разработчики больше всего тренируются с заранее определенными сценариями вопросов и ответов. Одна из таких функций — Конструктор часто задаваемых вопросов для чат-ботов. Это не только проще и доступнее, но и обеспечивает лучший пользовательский опыт. Сейчас важно, чтобы мы отошли от технического аспекта, чтобы приблизиться к человеческому аспекту.

Создание более простого чат-бота

Все очень просто — никто не любит читать длинные запутанные тексты. Просто потому, что ни у кого нет времени. Мы живем в мире, которому не хватает терпения, потому что мы привыкли получать решения с молниеносной скоростью. Все должно произойти немедленно, потому что никто не будет ждать. Поэтому лучшее, что может сделать более умный чат-бот, — это быть прямолинейным.

Как умные чат-боты помогают бизнесу?

  • Удалите ненужный беспорядок
  • Меньше колебаний пользователей
  • Устанавливайте ожидания клиентов с самого начала
  • Создайте интерфейс с богатым опытом.

Короче говоря, мы любим, уважаем и следим за людьми, которые могут поделиться своим оригинальным мнением. Здесь начинается конкуренция между разными интеллектуальными платформами чат-ботов. Чат-бот, который лучше понимает своих пользователей, предлагая максимальные решения с минимальными сбоями, будет выделяться и выигрывать с явным отрывом.

Ключи для создания более интеллектуальных чат-ботов

Простая структура обучения и интеграции

Чат-боты не появляются сами по себе. Мы должны создавать, обучать и поддерживать их на основе наборов данных. Эти наборы данных будут широко варьироваться от бизнеса к бизнесу, например, в здравоохранении, банковском деле, автомобилестроении, образовании, путешествиях, гостиничном бизнесе и т. д. Однако обучение неизбежно, и поэтому мы можем создавать различные типы чат-ботов для обработки данных по-разному. . Конечно, они будут отраслевыми.

Мы можем создать скриптового бота, но он может предлагать только ограниченный набор функций или вопросов. На самом деле, он будет принимать только узкий диапазон ответов. Следовательно, процесс будет не очень эффективным. Итак, вы должны использовать машинное обучение, которое позволит вам разработать бота с растущим набором знаний и понимания. Он будет учиться самостоятельно, изучая предыдущие примеры чатов.

Упомянем несколько случаев:

  1. Продвинутое обучение: оно включает в себя анализ настроений, когда бот изучает язык, используемый с помощью НЛП.
  2. Окончательный набор данных: он может быть получен из оценок удовлетворенности клиентов в конце каждого чата. Довольны или недовольны посетители и клиенты вашего веб-сайта, вы узнаете об этом ближе к концу.
  3. Время: ваш бот будет становиться умнее со временем по мере того, как он будет получать больше знаний. Чем больше времени ваши клиенты проводят с вашим чат-ботом, тем больше он учится. Он будет совершать ошибки, но со временем будет учиться на них.

И помните, легко создать посредственного чат-бота. Все, что вам нужно сделать, это просто подключить несколько API, написать (или скопировать/вставить) несколько строк кода, и все. Трудности и большие усилия начинаются, когда вы реализуете процесс обучения бота. Дайте ему хорошие данные для кормления и обучения, и он будет работать отлично.

Часто задаваемые вопросы

Создание FAQ вручную утомительно и является пустой тратой времени. Гораздо лучше обучить чат-бота, который будет автоматически определять и выявлять распространенные вопросы из истории разговоров. Кроме того, он распознает возможные варианты этих вопросов, чтобы сделать общение беспроблемным. Таким образом, надлежащее обучение вашего чат-бота будет означать меньше работы вашей команды по удовлетворению индивидуальных запросов клиентов и позволит им сосредоточиться на решении более сложных вопросов, требующих практической помощи.

Таким образом, с помощью функции создания часто задаваемых вопросов на платформе чат-ботов Engati вы можете загрузить весь документ часто задаваемых вопросов и позволить боту сделать все остальное. Он определит вопросы и свяжет их с соответствующими ответами, чтобы упростить вашу работу.

Также помните, что обучение бота — это не разовая задача, а непрерывный процесс. Позвольте одному из членов вашей команды проводить регулярные проверки, чтобы убедиться, что разговоры между клиентом и чат-ботом проходят должным образом.

E.Sense

Лучший аспект механизма E.sense заключается в том, что для начала работы вам требуются минимальные данные для настройки. Обучение моделей очень простое и в режиме реального времени. Многие аспекты здесь могут быть настроены в соответствии с доменом или конкретным клиентом, включая пользовательские синонимы, контекстную обработку, а также намерения и определение сущности. Кроме того, основные возможности доступны на нескольких языках, что делает его очень универсальным предложением.

Вывод

Все дело в экспериментах и ​​изучении потенциала более умных чат-ботов. Это именно то, что будет держать одни компании впереди других, особенно их конкурентов. Рынок будет свидетелем и испытает свои взлеты и падения, но это не должно мешать предприятиям создавать революционные инновации с помощью чат-ботов. Давайте больше сосредоточимся на поддержке клиентов и решениях с технологией чат-ботов. Умные чат-боты никуда не денутся.

Теперь вопрос в том, готовы ли вы плыть с новой волной достижений с более умными чат-ботами?

Чтобы узнать больше о технологии чат-ботов, посетите нас на Engati!

Первоначально опубликовано на https://blog.engati.com 4 ноября 2019 г.