コンテンツ
- 一部の会話型 AI プロジェクトの起動に時間がかかりすぎるのはなぜですか
-機械学習チャットボットはなぜ失敗するのか?
-ゼロ トレーニング AI: チャットボットをすばやく起動する方法
-それで… チャットボットは十分に効果的ですか?
新しい会話型 AI プロジェクトを構想するときに最初に生じる疑問の XNUMX つは、それを立ち上げて実行するのにどれくらいの時間がかかるかということです。
チャットボット ソリューションに関しては、実装時間を過小評価している人もいますが、良い結果を得るために必要な時間も過小評価しています。 投資収益率 (ROI) は常に重要な指標ですが、プロジェクトが完全に機能するまでに数か月または XNUMX 年かかる場合、投資の価値が低下する可能性があります。
市場投入までの時間が遅いことは、間違いなくその成功を左右する可能性があります.
一部の会話型 AI プロジェクトの起動に時間がかかりすぎるのはなぜですか?
一部の AI プロジェクトで、望ましい結果が得られるまでに予想以上に時間がかかるのには、多くの理由があります。
最初: チャットボット プロジェクトの計画
プロジェクトを担当するチーム、予算、目標、期待される結果を定義する設計済みの実装計画を既に持っているお客様もいれば、ソフトウェアを購入して初めてそれについて考え始めるお客様もいます。 これにより、実際の結果が表示されるまでの時間が長くなります。
XNUMX 番目: チャットボットのサポート コンテンツ
これらには、FAQ、回答、会話フロー、およびその他のコンテンツ ソースが含まれる場合があります。 非常に堅牢な会話型 AI ソリューションを導入しているかもしれませんが、ユーザーからのよくある質問に答えるコンテンツを構築していなければ、すべてが無駄になります。
第三に、そして最も重要なことは、テクノロジーそのものです。
アプローチに応じて、 会話型AI プロジェクトが適切な基準で適切に機能するようになるまでには、多かれ少なかれ時間がかかる場合があります。 そのため、市場に出回っているさまざまな会話型 AI テクノロジに何を期待できるかを知る必要があります。 以下でそれらを分析します。
では、チャットボットは本当に投資と時間の価値があるのでしょうか?
いくつかの課題に直面していますが、チャットボットに投資する価値がないと判断する企業はほとんどありません。 現在のセルフサービス料金は最大 90% に達する可能性があります、しかし、大幅に最適化されていないチャットボットでも、会話型 AI はクエリの 40 ～ 50% を単独で簡単に答えることができます。
機械学習チャットボットが失敗する理由
チャットボットに使用される最も一般的なテクノロジーの XNUMX つは、 機械学習、クエリを解決するために統計的アプローチを取ります。
これは、チャットボットまたは仮想アシスタントが、以前に同様の要求を見た場合にのみ質問に答えることができることを意味します. これが、チャットボットにデータ、つまり顧客のリクエストのさまざまな言い回しや発話を供給する必要がある理由です。 それは私たちが呼ぶものです 'トレーニング' AI.
機械学習トレーニングには、アルゴリズムが特定の質問に答える方法を統計的に決定するために、大量のデータが必要です。 過去数年間、機械学習の誇大宣伝と期待は、この途方もない問題を混乱させることはありませんでした。 まともな結果を出すために、顧客は多くのデータを必要とします。
このデータが利用できない場合、機械学習を利用したチャットボットはコンテキストを欠き、あいまいさを解決する方法がわからないため、最適ではない結果やユーザーの不満につながります.
さらに、トレーニングには多くの時間とリソースが必要です。機械学習エンジニアと、ソリューションが要求に正確に応答できるようにするための何週間にもわたるデータのキュレーションです。
ゼロ トレーニング AI: チャットボットをすばやく起動する方法
「トレーニング」の問題に取り組むために、いくつかの会話型 AI ソリューションは、さまざまなアプローチに賭けることを選択しました。
目標？ 長時間のトレーニングをなくし、チャットボット、仮想アシスタント、その他の会話型 AI プロジェクトの市場投入までの時間を短縮します。 また、ユーザーの生活を楽にし、潜在的な新しい発話を探すための当て推量を減らします。
ニューロシンボリック AI セマンティックな関係を使用して、ユーザーのクエリと意図の間の接続を確立するハイブリッド アプローチです。
実行するとしましょう 保険会社 また、既存および潜在的な顧客を支援するチャットボットをセットアップしています。 保険が必要な場合は、「自分の財産に保険をかけたい」、「家の保険が必要」、さらには「泥棒から家を守るにはどうすればよいか」と尋ねることもあります。
保険会社は、これらの質問すべてに同じ答えを出し、ユーザーが自分に最適な住宅保険を選択できるようにしたいと考えるかもしれません。
Inbenta の Neuro-Symbolic AI には、 事前訓練されたレキシコン これは、'property' を 'home' または 'house' と一致させ、'insure' を 'insurance' と、さらには 'protect' と一致させることができます。 このようにして、チャットボットは、トレーニングを必要とせずに、これら XNUMX つのクエリのどれを使用しても正しい答えを見つけることができます。
さらに、初日から結果を提供しながら、ユーザーの行動から学習するために機械学習のいくつかのレイヤーを追加します。
それで… チャットボットは十分に効果的ですか?
短い答えはイエスです。 チャットボットはチームのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があり、リクエストの大部分を自動化し、顧客のリクエストの最大 90% に対応しながら、複雑なリクエストに集中する時間を与えることができます。
ただし、それらを初日から有効にしたい場合は、事前にトレーニングされ、大量のデータを必要とせずに回答を提供でき、クエリの背後にあるコンテキストと真の意図を理解できるほどスマートなテクノロジを選択することをお勧めします。
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