เวลาสู่ตลาดของ Conversational AI:  Chatbots คุ้มค่าไหม

คอนเทนต์
- ทำไมบางโครงการ AI สนทนาจึงใช้เวลานานเกินไปในการเปิดตัว
- ทำไมแมชชีนเลิร์นนิง Chatbots จึงล้มเหลว
-Zero-Training AI: วิธีเปิดใช้ Chatbot อย่างรวดเร็ว
- ดังนั้น… Chatbots มีประสิทธิภาพเพียงพอหรือไม่

หนึ่งในคำถามแรกๆ ที่เกิดขึ้นเมื่อนึกภาพโครงการ AI เชิงสนทนาใหม่คือต้องใช้เวลาเท่าไรจึงจะพร้อมใช้งาน 

บางครั้งดูถูกดูแคลนเวลาใช้งานสำหรับโซลูชั่นแชทบอท แต่ยังรวมถึงเวลาที่จำเป็นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีด้วย แม้ว่าผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) จะเป็นตัวชี้วัดหลักเสมอ แต่หากโครงการของคุณใช้เวลาเป็นเดือนหรือหนึ่งปีจึงจะสามารถทำงานได้อย่างสมบูรณ์ มูลค่าของการลงทุนอาจลดลง 

การออกสู่ตลาดที่ช้าสามารถสร้างหรือทำลายความสำเร็จได้อย่างแน่นอน

ทำไมบางโครงการ AI การสนทนาจึงใช้เวลานานเกินไปในการเปิดตัว

มีหลายสาเหตุที่โครงการ AI บางโครงการใช้เวลานานกว่าที่คาดไว้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตามที่ต้องการ 

ครั้งแรก: การวางแผนโครงการ Chatbot

แม้ว่าลูกค้าบางรายอาจมีแผนการดำเนินงานที่ออกแบบไว้แล้วซึ่งกำหนดทีมที่รับผิดชอบโครงการ งบประมาณ เป้าหมาย และผลลัพธ์ที่คาดหวัง บางส่วนเริ่มคิดเกี่ยวกับเรื่องนี้หลังจากซื้อซอฟต์แวร์เท่านั้น สิ่งนี้จะขยายเวลาจนกว่าจะเห็นผลจริง

ประการที่สอง: รองรับเนื้อหาสำหรับ Chatbot

ซึ่งอาจรวมถึงคำถามที่พบบ่อย คำตอบ ขั้นตอนการสนทนา และแหล่งเนื้อหาอื่นๆ คุณอาจมีโซลูชัน Conversational AI ที่แข็งแกร่งอยู่แล้ว แต่ถ้าคุณไม่ได้สร้างเนื้อหาใดๆ เพื่อตอบคำถามทั่วไปจากผู้ใช้ของคุณ แสดงว่าทั้งหมดนี้ไม่มีประโยชน์

ประการที่สามและที่สำคัญที่สุด: เทคโนโลยีนั้นเอง

ขึ้นอยู่กับวิธีการของคุณ AI สนทนา การใช้งาน อาจต้องใช้เวลาไม่มากก็น้อยเพื่อให้โครงการของคุณทำงานได้อย่างถูกต้องตามมาตรฐานที่ดี นั่นเป็นเหตุผลที่คุณจำเป็นต้องรู้ว่าจะคาดหวังอะไรจากเทคโนโลยี Conversational AI ต่างๆ ในตลาด เราจะวิเคราะห์พวกเขาด้านล่าง

แล้วแชทบอทคุ้มค่ากับการลงทุนและเวลาจริงหรือไม่? 

แม้จะเผชิญกับความท้าทายอยู่บ้าง แต่บริษัทแทบไม่มีโอกาสตัดสินใจว่าแชทบอทไม่คุ้มกับการลงทุน อัตราบริการตนเองในปัจจุบันสามารถเข้าถึงได้ถึง 90%แต่ถึงแม้จะใช้แชทบอทที่ไม่ได้รับการปรับแต่งอย่างมาก Conversational AI ก็สามารถตอบคำถาม 40-50% ได้อย่างง่ายดายด้วยตัวเอง 

ทำไมแมชชีนเลิร์นนิง Chatbots จึงล้มเหลว

หนึ่งในเทคโนโลยีทั่วไปที่ใช้สำหรับแชทบอทคือ เครื่องเรียนรู้ซึ่งใช้วิธีการทางสถิติในการแก้ปัญหาการสืบค้น 

ซึ่งหมายความว่าแชทบ็อตหรือผู้ช่วยเสมือนจะสามารถตอบคำถามได้ก็ต่อเมื่อเคยเห็นคำขอที่คล้ายกันมาก่อน นี่คือเหตุผลที่แชทบอทจำเป็นต้องป้อนข้อมูล เช่น การใช้ถ้อยคำและคำพูดที่ต่างกันของคำขอของลูกค้า ที่เราเรียกว่า 'การฝึกอบรม' AI.

การฝึกอบรมแมชชีนเลิร์นนิงต้องการข้อมูลจำนวนมาก เพื่อให้อัลกอริธึมตัดสินใจทางสถิติว่าจะตอบคำถามเฉพาะอย่างไร ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา กระแสและคำมั่นสัญญาของการเรียนรู้ด้วยเครื่องไม่สามารถทำให้ปัญหาใหญ่โตนี้คลุมเครือได้ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดี ลูกค้าต้องการข้อมูลจำนวนมาก

เมื่อเราไม่มีข้อมูลนี้ แชทบอทที่ขับเคลื่อนโดยแมชชีนเลิร์นนิงจะขาดบริบท และไม่ทราบวิธีแก้ไขความกำกวม ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่เหมาะสมและความหงุดหงิดของผู้ใช้ 

นอกจากนี้ การฝึกอบรมยังต้องใช้เวลาและทรัพยากรจำนวนมาก เช่น วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิง และข้อมูลการดูแลจัดการสัปดาห์และสัปดาห์ เพื่อให้โซลูชันสามารถเริ่มตอบคำขอได้อย่างแม่นยำ

Zero-Training AI: วิธีเปิดใช้ Chatbot อย่างรวดเร็ว

เพื่อจัดการกับปัญหา 'การฝึกอบรม' โซลูชัน Conversational AI บางส่วนได้เลือกที่จะเดิมพันด้วยวิธีการต่างๆ 

เป้าหมาย? เพื่อขจัดการฝึกอบรมที่ยืดเยื้อ และเร่งเวลาในการออกสู่ตลาดสำหรับแชทบอท ผู้ช่วยเสมือน และโครงการ Conversational AI อื่นๆ นอกจากนี้ เพื่อทำให้ชีวิตของผู้ใช้ง่ายขึ้นและลดการคาดเดาในการค้นหาคำพูดใหม่ๆ ที่อาจเกิดขึ้น 

ประสาทสัญลักษณ์ AI เป็นแนวทางไฮบริดที่ใช้ความสัมพันธ์เชิงความหมายเพื่อสร้างการเชื่อมต่อระหว่างแบบสอบถามของผู้ใช้กับเจตนา 

สมมุติว่าเราเรียกใช้ an บริษัท ประกันภัย และเรากำลังตั้งค่าแชทบอทเพื่อช่วยเหลือลูกค้าปัจจุบันและผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า หากเราต้องการประกัน เราอาจไปถามว่า 'ฉันกำลังจะทำประกันทรัพย์สินของฉัน' หรือ 'ฉันต้องการประกันบ้าน' หรือแม้แต่ 'ฉันจะปกป้องบ้านของฉันจากการถูกโจรกรรมได้อย่างไร' 

บริษัทประกันอาจต้องการตอบคำถามเหล่านี้ทั้งหมดด้วยคำตอบเดียวกัน โดยแนะนำให้ผู้ใช้เลือกประกันบ้านที่เหมาะสมกับพวกเขาที่สุด อย่างไรก็ตาม เราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าเราไม่ต้องจินตนาการถึงวลีที่เป็นไปได้ทั้งหมด

Neuro-Symbolic AI ของ Inbenta มาพร้อมกับ a ศัพท์ก่อนอบรม ที่สามารถจับคู่ 'ทรัพย์สิน' กับ 'บ้าน' หรือ 'บ้าน' รวมทั้ง 'ประกัน' กับ 'ประกัน' และแม้กระทั่ง 'ปกป้อง' ด้วยวิธีนี้ Chatbot สามารถค้นหาคำตอบที่ถูกต้อง ไม่ว่าจะใช้คำถามข้อใดข้อหนึ่งในสามข้อนี้ โดยไม่ต้องมีการฝึกอบรมใดๆ ที่เกี่ยวข้อง 

นอกจากนี้ เราได้เพิ่ม Machine Learning อีกสองสามชั้นเพื่อเรียนรู้จากพฤติกรรมของผู้ใช้ ในขณะที่ยังคงให้ผลลัพธ์ตั้งแต่วันแรก

ดังนั้น… Chatbots มีประสิทธิภาพเพียงพอหรือไม่

คำตอบสั้น ๆ คือใช่ Chatbots สามารถส่งผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพการทำงานของทีมของคุณ ทำให้พวกเขามีเวลามุ่งเน้นไปที่คำขอที่ซับซ้อนในขณะที่ดำเนินการอัตโนมัติส่วนใหญ่ของคำขอและตอบได้ถึง 90% ของคำขอของลูกค้าของคุณ

อย่างไรก็ตาม หากคุณต้องการให้มันมีประสิทธิภาพตั้งแต่วันแรก คุณอาจต้องการเลือกเทคโนโลยีที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าแล้ว สามารถให้คำตอบได้โดยไม่ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก และฉลาดพอที่จะเข้าใจบริบทและจุดประสงค์ที่แท้จริงเบื้องหลังคำค้นหา 

ถ้าอยากลอง ลงทะเบียนทดลองใช้งานฟรี 14 วันที่นี่ และค้นพบความมหัศจรรย์ของ AI ที่ไม่มีการฝึกอบรม

ตรวจสอบบทความที่คล้ายกันของเรา