Время выхода на рынок диалогового ИИ: Стоят ли чат-боты?

Содержание
-Почему запуск некоторых проектов диалогового ИИ занимает слишком много времени
-Почему чат-боты с машинным обучением терпят неудачу?
-ИИ с нулевым обучением: как быстро запустить чат-бота
-Итак… Достаточно ли эффективны чат-боты?

Один из первых вопросов, который возникает при представлении нового проекта разговорного ИИ, — сколько времени потребуется, чтобы его запустить и запустить. 

Некоторые недооценивают время внедрения, когда речь идет о решениях для чат-ботов, а также время, необходимое для достижения хороших результатов. Хотя окупаемость инвестиций (ROI) всегда является ключевым показателем, если вашему проекту требуются месяцы или год, чтобы он полностью заработал, стоимость инвестиций может снизиться. 

Медленное время выхода на рынок определенно может создать или разрушить его успех.

Почему запуск некоторых проектов разговорного ИИ занимает слишком много времени?

Есть много причин, по которым некоторые проекты ИИ требуют больше времени, чем ожидалось, чтобы дать желаемые результаты. 

Первое: планирование проекта чат-бота

В то время как у некоторых заказчиков уже может быть разработанный план внедрения, определяющий ответственную за проект команду, бюджет, цели и ожидаемые результаты, некоторые другие начинают задумываться об этом только после покупки программного обеспечения. Это продлевает время до тех пор, пока не будут видны некоторые реальные результаты.

Во-вторых: поддержка контента для чат-бота

Это могут быть часто задаваемые вопросы, ответы, диалоги и другие источники контента. У вас может быть очень надежное решение для разговорного ИИ, но если вы не создали какой-либо контент для ответов на распространенные вопросы ваших пользователей, то все это напрасно.

Третье и самое главное: сама технология.

В зависимости от подхода ваш Разговорный ИИ использования, может потребоваться больше или меньше времени, чтобы ваш проект работал должным образом в соответствии с хорошими стандартами. Вот почему вам нужно знать, чего ожидать от различных технологий разговорного ИИ на рынке. Мы проанализируем их ниже.

Так действительно ли чат-боты стоят вложений и времени? 

Несмотря на некоторые проблемы, очень редко компания решает, что чат-бот не стоит вложений. Текущие ставки самообслуживания могут достигать 90%, но даже с сильно неоптимизированным чат-ботом Conversational AI может легко ответить на 40-50% запросов самостоятельно. 

Почему чат-боты с машинным обучением терпят неудачу?

Одной из наиболее распространенных технологий, используемых для чат-ботов, является Машинное обучение, который использует статистический подход к решению запросов. 

Это означает, что чат-бот или виртуальный помощник смогут ответить на вопрос только в том случае, если они видели подобный запрос раньше. Вот почему чат-бота необходимо снабжать данными, то есть различными формулировками и высказываниями запросов клиентов. Это то, что мы называем 'подготовка' ИИ.

Для обучения машинному обучению требуются тонны данных, чтобы алгоритмы могли статистически решить, как ответить на конкретный вопрос. В течение последних нескольких лет ажиотаж и обещания машинного обучения не мешали этой огромной проблеме. Чтобы получить достойные результаты, клиентам нужно много данных.

Когда у нас нет этих данных, чат-боты, работающие на основе машинного обучения, не имеют контекста и не знают, как устранить двусмысленность, что приводит к неоптимальным результатам и разочарованию пользователей. 

Кроме того, обучение требует много времени и ресурсов: инженеров по машинному обучению и недели и недели обработки данных, чтобы решение могло начать точно отвечать на запросы.

ИИ с нулевым обучением: как быстро запустить чат-бота

Чтобы решить проблему «обучения», несколько решений для разговорного ИИ решили сделать ставку на разные подходы. 

Цель? Чтобы исключить длительные тренинги и ускорить вывод на рынок чат-ботов, виртуальных помощников и других проектов разговорного ИИ. Кроме того, чтобы облегчить жизнь пользователей и уменьшить количество догадок при поиске потенциальных новых высказываний. 

Нейросимволический ИИ представляет собой гибридный подход, использующий семантические отношения для установления связи между запросом пользователя и намерением. 

Допустим, мы запускаем страховая компания и мы настраиваем чат-бот, чтобы помочь существующим и потенциальным клиентам. Если нам нужна страховка, мы можем пойти и спросить: «Я хочу застраховать свое имущество», или «Мне нужна страховка дома», или даже «Как мне защитить свой дом от воров». 

Страховая компания может захотеть ответить на все эти вопросы одним и тем же ответом, помогая пользователям выбрать страховку дома, которая лучше всего им подходит, однако как мы можем убедиться, что нам не нужно предвидеть все возможные формулировки?

Нейро-символический ИИ Inbenta поставляется с предварительно обученный лексикон который может сопоставлять «имущество» с «домом» или «домом», а также «страховать» со «страхованием» и даже «защищать». Таким образом, чат-бот может найти правильный ответ независимо от того, какой из этих трех запросов используется без какого-либо обучения. 

Кроме того, мы добавляем несколько уровней машинного обучения, чтобы учиться на поведении пользователей, при этом предоставляя результаты с первого дня.

Итак… Достаточно ли эффективны чат-боты?

Краткий ответ: да. Чат-боты могут сильно повлиять на производительность ваших команд, давая им время сосредоточиться на сложных запросах, автоматизируя большую часть запросов и отвечая до 90% запросов ваших клиентов.

Однако, если вы хотите, чтобы они были эффективными с первого дня, вы, вероятно, захотите выбрать технологию, которая уже предварительно обучена, может давать ответы, не требуя тонны данных, и достаточно умна, чтобы понимать контекст и реальные намерения, стоящие за запросами. 

Если вы хотите попробовать, зарегистрируйтесь на 14-дневную бесплатную пробную версию здесь и откройте для себя чудеса ИИ без обучения.

Ознакомьтесь с нашими похожими статьями