Следующая статья поможет вам: Разница между ботом, чат-ботом, чат-ботом НЛП и всем остальным?
Чат-боты — это эффективный инструмент, помогающий компаниям упростить взаимодействие с клиентами и сотрудниками. Лучшие чат-боты общаются с пользователями естественным образом, имитирующим человеческие разговоры. Если чат-бот может сделать это успешно, это, вероятно, чат-бот с искусственным интеллектом, а не простой бот, основанный на правилах.
Но что такое чат-бот с искусственным интеллектом? По сути, это чат-бот, который использует диалоговый ИИ для взаимодействия с пользователями. Поскольку чат-боты с искусственным интеллектом доступны в любое время суток и могут взаимодействовать с несколькими клиентами одновременно, они являются отличным способом улучшить обслуживание клиентов и повысить лояльность к бренду.
Что такое НЛП-чат-бот?
Ан НЛП-чат-бот — это более точное описание чат-бота с искусственным интеллектом, но оно может помочь нам понять, почему чат-боты на основе ИИ важны и как они работают. По сути, НЛП — это особый тип искусственного интеллекта, используемый в чат-ботах.
НЛП расшифровывается как обработка естественного языка. Это технология, которая позволяет чат-ботам общаться с людьми на их родном языке. Другими словами, это то, что заставляет чат-бота чувствовать себя человеком. НЛП достигает этого, помогая чат-ботам интерпретировать человеческий язык так, как это сделал бы человек, улавливая важные нюансы, такие как контекст предложения.
В более техническом смысле НЛП преобразует текст в структурированные данные, понятные компьютеру. Для этого он должен обрабатывать большие объемы лингвистических данных. Отслеживание и интерпретация этих данных позволяет чат-ботам понимать запросы клиентов и отвечать на них гибко и всесторонне, как человек.
Чем чат-бот НЛП отличается от бота?
Как мы только что видели, чат-боты НЛП используют искусственный интеллект для имитации человеческого разговора. Стандартные боты не используют ИИ, что означает, что их взаимодействие обычно кажется менее естественным и человечным.
Большинство стандартных ботов — это то, что мы называем ботами, основанными на правилах. Они разработаны, чтобы строго следовать правилам разговора, установленным их создателем. Если пользователь вводит конкретную команду, бот на основе правил выдает предварительно сформированный ответ. Однако вне этих правил у стандартного бота могут возникнуть проблемы с предоставлением пользователю полезной информации. Чего не хватает, так это гибкости, которая является такой важной частью человеческого общения.
Так что же отличает чат-ботов НЛП? Вот некоторые из характеристики чат-ботов НЛП которые дают им преимущество перед более традиционными ботами:
- Он может понимать естественный язык. Чат-бот с обработкой естественного языка (NLP) может понимать и интерпретировать естественный язык. Но что именно это означает? НЛП позволяет чат-ботам взаимодействовать с пользовательским вводом, который включает орфографические и грамматические ошибки, во-первых. Он даже может определить, является ли ввод намерением или вопросом, что может иметь большое значение для точного и своевременного удовлетворения потребностей пользователя. Другие аспекты естественного языка включают эмоциональное содержание и акценты — вещи, которые вы, естественно, заметили бы, если бы разговаривали лицом к лицу с другим человеком.
- Это больше похоже на беседу, чем на анкету. Одна из самых больших проблем, с которыми сталкиваются чат-боты, заключается в том, что пользователь чат-бота может вводить что угодно буквально. Если пользователь взаимодействует с ботом, основанным на правилах, любой неожиданный ввод данных может привести к тупику разговора. Из-за этого разговоры со стандартными ботами часто напоминают анкеты, что может удручать. В конце концов, в этот момент вы можете просто пролистать FAQ, чтобы найти то, что ищете. Чат-бот NLP отличается именно тем, что он может адаптироваться к репликам разговора, создавая среду, которая больше похожа на естественную беседу.
- Он постоянно улучшается. Единственный способ улучшить бота на основе правил — добавить больше правил. Чат-бот NLP будет улучшаться, используя данные, предоставленные конечными пользователями. Это помогает лучше понять различные способы формулирования вопросов или намерений, но также позволяет расширить возможности, определяя, на что чат-бот не может ответить.
Преимущества, предлагаемые чат-ботами НЛП, не только приведут к лучшим результатам для ваших клиентов. Они заставят их чувствовать себя более комфортно и ценно.
Зачем вам нужен NLP Chatbot или AI Chatbot
Как мы уже указывали ранее, простые боты могут только помочь вам. Простой бот может обрабатывать простые команды, но, как мы все знаем, разговоры — это сложные и изменчивые вещи. Если пользователь не совсем уверен, в чем его проблема или что он ищет, простой, но, скорее всего, не справится с задачей.
Чат-бот, обрабатывающий естественный язык, может обслуживать ваших клиентов так же, как агент. Чат-боты с обработкой естественного языка обеспечивают лучший опыт для ваших пользователей, что приводит к более высокому уровню удовлетворенности клиентов. И хотя это часто само по себе достаточно хорошая цель, как только вы решили создать чат-бот НЛП для своего бизнеса, он может предложить множество других преимуществ.
Чат-боты NLP часто могут служить эффективными заменителями более дорогих приложений, например, экономя время и деньги вашего бизнеса с точки зрения затрат на разработку. В дополнение к поддержке клиентов чат-боты NPL могут быть развернуты для разговорного маркетинга, распознавая намерения клиента и обеспечивая беспрепятственную и немедленную транзакцию. Их даже можно интегрировать с аналитическими платформами, чтобы упростить сбор и агрегирование данных вашего бизнеса.
Но вам не нужно верить нам на слово. Технологические гиганты, как Amazon и Google уже несколько лет вкладывают значительные средства в домашних помощников, таких как Alexa и Google Home. Хотя вы можете этого не осознавать, эти помощники полагаются на диалоговый ИИ для взаимодействия со своими владельцами, предлагая своим пользователям разговоры, которые кажутся динамичными и, что наиболее важно, человечными.
Компании не могут позволить себе не использовать чат-ботов.
Как работают чат-боты с искусственным интеллектом?
Специальные навыки
Различные типы чат-ботов имеют разные варианты использования. Чат-боты, как правило, персонализируются в соответствии с потребностями и предпочтениями организации, поэтому именно вы решаете, какие навыки дать вашему чат-боту. Компании, использующие эту технологию, должны задать себе следующие вопросы, чтобы определить ключевые компетенции своего чат-бота:
- Какова цель чат-бота?
- Какие проблемы пользователей он пытается решить? (это в конечном итоге поможет вам повысить удовлетворенность клиентов)
- Каковы его функции?
- Что вы не хотите или нуждаетесь в решении чат-бота? (это поможет вам избежать разочарования пользователей)
Когнитивные способности
Чат-бот с искусственным интеллектом использует свои навыки искусственного интеллекта, чтобы понять, соответствует ли текст, который вводит пользователь, одной из компетенций чат-бота. Есть ряд факторов, которые позволяют чат-ботам НЛП понимать:
- Семантические вариации: чат-боты анализируют отношения между словами, чтобы извлечь из них смысл. Сколькими способами пользователи могут задать один и тот же вопрос?
- Ключевые слова: Какие ключевые слова содержит фраза? Компании должны провести исчерпывающий анализ ключевых слов, чтобы определить, какие ключевые слова следует включить, чтобы чат-бот мог определить, какой тип вопроса ему задают, и есть ли у него ресурсы для решения запроса.
- Языки: Какой заранее определенный список слов у нас есть для данного навыка? Вопросы могут быть сформулированы по-разному и на разных языках (и языковых вариациях). Когнитивные способности чат-бота применяются не только к письменному тексту. Он также может понимать числа, текст с изображения, информацию в видео, определять пол и возраст человека, понимать эмоциональный уровень сообщения и извлекать ключевые слова из текста.
Разговорная способность
Чтобы начать разговор с пользователем, компаниям необходимо разработать наиболее эффективный способ направлять пользователей. Они должны убедиться, что их чат-бот понимает контекст разговора, чтобы дать правильный ответ. Для этого организациям необходимо определить:
- Сколько шагов необходимо, чтобы привести пользователя к ответу
- Какие контексты нужно сохранить, чтобы стимулировать следующее взаимодействие
- Какие возможности для диалога мы обнаруживаем в нашей маркетинговой деятельности.
Канал
Это ключевая часть разработки чат-бота. Предприятиям необходимо определить канал, по которому бот будет взаимодействовать с пользователями. Пользователь, который разговаривает через приложение, такое как Facebook находится не в той же ситуации, что и пользователь настольного компьютера, взаимодействующий через бота на веб-сайте. Существует несколько разных каналов, поэтому очень важно определить, как ведут себя пользователи вашего канала.
Обучение и машинное обучение
Машинное обучение — это подраздел искусственного интеллекта (ИИ), целью которого является разработка методологий и методов, позволяющих машинам обучаться. Обучение осуществляется с помощью алгоритмов и эвристик, которые анализируют данные, приравнивая их к человеческому опыту. Это позволяет разрабатывать программы, способные выявлять закономерности в данных.
Благодаря машинному обучению чат-боты с искусственным интеллектом могут предсказывать будущее поведение, и эти прогнозы имеют большую ценность. Одним из наиболее важных элементов машинного обучения является автоматизация; то есть машина улучшает свои прогнозы с течением времени и без вмешательства программистов.
Несмотря на то, что интеллектуальные чат-боты полагаются на машинное обучение, предприятиям также необходимо обучать своих чат-ботов. Им нужно постоянное внимание, чтобы обеспечить наилучший ответ. Благодаря демонстрациям и пользовательским тестам организации могут выяснить, что нужно улучшить. Вот несколько ключевых вопросов, которые предприятия должны задать себе, чтобы улучшить своих виртуальных помощников:
- Какие вопросы дают нам правильный ответ?
- Какие новые вопросы задают пользователи?
- На каких новых интеграциях нам следует сосредоточиться?
В чем разница между NLP, NLG, NLU и NLI?
В мире искусственного интеллекта используются четыре основные аббревиатуры, которые помогут вам лучше понять чат-ботов:
- Обработка естественного языка (NLP): это область искусственного интеллекта и прикладной лингвистики, изучающая взаимодействие людей и машин с помощью естественного языка. В частности, он фокусируется на обработке человеческого общения, разделении его на части и определении наиболее важных элементов сообщения для понимания, интерпретации и манипулирования человеческим языком.
- Понимание естественного языка (NLU): — это ветвь обработки естественного языка, которая опирается на алгоритм классификации машинного обучения, статистический анализ порядка и частоты слов, а также множество обучающих данных, чтобы понять намерение, стоящее за сообщением пользователя. NLU фокусируется на том, чтобы убедиться, что машина понимает смысл текста.
- Генерация естественного языка (NLG): также является ветвью обработки естественного языка. Это относится к процессам искусственного интеллекта, которые преобразуют структурированные данные в естественные языки, такие как текст или речь, чтобы люди могли их легко понять. Это технология чат-бота, которая отвечает за генерацию ответа на запрос пользователя.
- Взаимодействие на естественном языке (NLI): является еще одна ветвь НЛП. Как следует из названия, это относится к взаимодействию и общению между людьми и машинами. NLI — это набор процессов, которые могут переводить язык программирования на человеческий язык и наоборот.
