而且他们在实施过程中仍然会犯错误。“一个常见的错误是，许多组织从设计不佳且无法支持公司业务目标的‘概念验证’开始，” Opus Research的研究主管兼高级分析师 Derek Top 表示。“许多公司低估了成功实施聊天机器人所需的资源和人员。” 确保聊天机器人引擎的准确性 Top 表示，公司首先要考虑的是聊天机器人“引擎”的准确性，即它能否持续、大规模地正确识别最终用户的意图。
他补充道对于许多公
司来说，准确性是一个不断变化的目标，高度依赖于他们 电话号码数据 必须以聊天记录和其他对话的形式获取多少数据。“联络中心负责管理越来越多的服务渠道，聊天机器人正在成为帮助增强现场支持和提高联络中心效率的一线支持选项，”Top 说。“目标是在适当的时候吸引客户，为他们提供支持和回答用户问题，并采取行动降低成本和优化服务渠道。
聊天机器人成功的
基本指标与所有其他技术实施计划一样：投资回报率。“成本节约是初 改善组织增加收入 始业务计划的核心，这证明了智能协助和聊天机器人的合理性，”Top 说。“但聊天机器人确实通过让客户满意、提高现场代理或技术人员的工作效率以及帮助增加营业额证明了其价值。” 相关文章：构建实用的聊天机器人：需要问的 3 个问题 支持人类支持聊天机器人 Earley Information Science创始人兼首席执行官 Seth Earley表示，太多组织都在寻找提供聊天机器人或智能虚拟助手的神奇技术解决方案，并希望它能够一劳永逸地实现客户服务互动的自动化，而无需太多的手动操作。
他说更好的
方法是从一开始就“让人类参与其中”，以处理机器人无法应对的 阿根廷數據 复杂挑战。 Earley 称其为一种混合方法。不要随便使用机器人。相反，要仔细建模用例，利用现有内容和知识库，将其分解为组件并适当标记以供提取，从而对其进行转换。“所以我们要做的是识别意图的不同部分和不同组成部分，”Earley 说。