Час виходу на ринок розмовного ШІ: Чи варті чат-боти?

зміст
-Чому деякі розмовні AI-проекти запускаються надто довго
-Чому чат-боти машинного навчання не справляються?
- ШІ без навчання: як швидко запустити чат-бота
-Отже… Чи достатньо ефективні чат-боти?

Одне з перших питань, яке виникає під час уявлення про новий розмовний проект штучного інтелекту, це скільки часу знадобиться, щоб його запустити. 

Деякі недооцінюють час впровадження, коли йдеться про рішення чат-ботів, а також час, необхідний для досягнення хороших результатів. Хоча рентабельність інвестицій (ROI) завжди є ключовим показником, якщо вашому проекту потрібні місяці або рік, щоб повністю функціонувати, вартість інвестицій може зменшитися. 

Повільний час виходу на ринок, безперечно, може сприяти або перешкоджати його успіху.

Чому деякі розмовні проекти AI запускаються надто довго?

Є багато причин, чому деяким проектам ШІ потрібно більше часу, ніж очікувалося, щоб дати бажані результати. 

По-перше: планування проекту чат-бота

У той час як деякі клієнти вже можуть мати розроблений план впровадження, який визначає команду, відповідальну за проект, бюджет, цілі та очікувані результати, деякі інші починають думати про це лише після покупки програмного забезпечення. Це подовжує час до досягнення реальних результатів.

По-друге: підтримка вмісту для чат-бота

Вони можуть включати поширені запитання, відповіді, потоки розмов та інші джерела вмісту. У вас може бути дуже надійне розмовне штучне інтелектуальне рішення, але якщо ви не створили жодного вмісту, який би відповідав на поширені запитання ваших користувачів, тоді це все марно.

По-третє, і найголовніше: сама технологія.

Залежно від вашого підходу Розмовний ШІ використання, може знадобитися більше або менше часу, щоб ваш проект належним чином працював відповідно до належних стандартів. Ось чому вам потрібно знати, чого очікувати від різних розмовних технологій ШІ на ринку. Ми розберемо їх нижче.

Чи справді чат-боти варті інвестицій і часу? 

Незважаючи на деякі труднощі, дуже рідко компанія вирішує, що чат-бот не вартий інвестицій. Поточні показники самообслуговування можуть досягати 90%, але навіть із сильно неоптимізованим чат-ботом розмовний AI може легко відповісти на 40-50% запитів сам. 

Чому чат-боти машинного навчання не справляються?

Однією з найпоширеніших технологій для чат-ботів є машинне навчання, яка використовує статистичний підхід до вирішення запитів. 

Це означає, що чат-бот або віртуальний помічник зможуть відповісти на запитання, лише якщо вони бачили подібний запит раніше. Ось чому чат-боту потрібно підживлювати даними, тобто різними формулюваннями та висловлюваннями запитів клієнтів. Це те, що ми називаємонавчання' ШІ.

Тренінги машинного навчання вимагають маси даних, щоб алгоритми могли статистично вирішити, як відповісти на конкретне запитання. Протягом останніх кількох років ажіотаж і обіцянки машинного навчання не заважали цій величезній проблемі. Щоб отримати гідні результати, клієнтам потрібно багато даних.

Коли ми не маємо цих даних, чат-ботам, які працюють на основі машинного навчання, бракує контексту та вони не знають, як вирішити неоднозначність, що призводить до неоптимальних результатів і розчарування серед користувачів. 

Крім того, тренінги вимагають багато часу та ресурсів: інженерів машинного навчання та тижнів і тижнів курування даних, щоб рішення могло почати точно відповідати на запити.

ШІ без навчання: як швидко запустити чат-бота

Щоб вирішити проблему «навчання», кілька розмовних рішень AI вирішили зробити ставку на різні підходи. 

Мета? Щоб уникнути тривалих тренінгів і прискорити час виходу на ринок для чат-ботів, віртуальних помічників та інших розмовних проектів AI. Крім того, щоб полегшити життя користувачів і зменшити кількість здогадів щодо пошуку потенційних нових висловлювань. 

Нейросимволічний ШІ це гібридний підхід, який використовує семантичні зв’язки для встановлення зв’язків між запитом користувача та наміром. 

Скажімо, ми запускаємо страхова компанія і ми встановлюємо чат-бота, щоб допомогти існуючим і потенційним клієнтам. Якщо нам потрібна страховка, ми можемо піти й запитати: «Я хочу застрахувати своє майно», «Мені потрібна страховка житла» або навіть «Як захистити свій будинок від злодіїв». 

Страховик може захотіти відповісти на всі ці запитання однаковою відповіддю, скеровуючи користувачів до вибору страхування житла, яке їм найкраще підходить, однак, як ми можемо переконатися, що нам не потрібно уявляти всі можливі формулювання?

Нейро-символічний штучний інтелект Inbenta поставляється з a попередньо підготовлений лексикон який може зіставляти «власність» із «дімом» або «будинком», а також «страхувати» зі «страхуванням» і навіть «захищати». Таким чином чат-бот може знайти правильну відповідь незалежно від того, який із цих трьох запитів використовується без будь-якого навчання. 

Крім того, ми додаємо кілька рівнів машинного навчання, щоб навчатися на поведінці користувачів, забезпечуючи при цьому результати з першого дня.

Отже… Чи достатньо ефективні чат-боти?

Коротка відповідь: так. Чат-боти можуть значно вплинути на продуктивність ваших команд, даючи їм час зосередитися на складних запитах, одночасно автоматизуючи велику частину запитів і відповідаючи до 90% запитів ваших клієнтів.

Однак, якщо ви хочете, щоб вони були ефективними з першого дня, ви, ймовірно, захочете вибрати технологію, яка вже попередньо навчена, може давати відповіді, не вимагаючи тонни даних, і є достатньо розумною, щоб розуміти контекст і справжні наміри запитів. 

Якщо ви хочете спробувати, зареєструйтеся для 14-денної безкоштовної пробної версії тут і відкрийте для себе чудеса штучного інтелекту без навчання.

Перегляньте наші подібні статті