内容
- 为什么一些对话式 AI 项目启动时间过长
- 为什么机器学习聊天机器人会失败？
- 零训练人工智能：如何快速启动聊天机器人
-所以……聊天机器人足够有效吗？
在设想一个新的对话式 AI 项目时，首先出现的问题之一是启动和运行它需要多长时间。
有些人低估了聊天机器人解决方案的实施时间，也低估了实现良好结果所需的时间。 尽管投资回报率 (ROI) 始终是一个关键指标，但如果您的项目需要数月或一年才能完全发挥作用，则投资价值可能会降低。
缓慢的上市时间肯定会成就或毁掉它的成功。
为什么一些对话式 AI 项目启动时间过长？
一些人工智能项目需要比预期更长的时间才能达到预期结果的原因有很多。
一：聊天机器人项目规划
虽然一些客户可能已经设计了实施计划，其中定义了负责项目的团队、预算、目标和预期结果，但其他一些客户只有在购买软件后才开始考虑它。 这会延长时间，直到看到一些实际结果。
二：聊天机器人的支持内容
这些可能包括常见问题解答、答案、对话流和其他内容来源。 您可能有一个非常强大的对话式 AI 解决方案，但如果您还没有构建任何内容来回答用户的常见问题，那么这一切都是徒劳的。
第三，也是最重要的：技术本身。
根据您的方法 对话式AI 使用，可能需要或多或少的时间才能让您的项目正常工作以达到良好的标准。 这就是为什么您需要了解市场上不同的对话式 AI 技术的期望。 我们将在下面对其进行分析。
那么，聊天机器人真的值得投资和时间吗？
尽管面临一些挑战，但很少有公司会认为聊天机器人不值得投资。 目前的自助服务率最高可达 90%，但即使使用严重未优化的聊天机器人，对话式 AI 也可以轻松地自行回答 40-50% 的查询。
为什么机器学习聊天机器人会失败？
聊天机器人最常用的技术之一是 机器学习，它采用统计方法来解决查询。
这意味着聊天机器人或虚拟助手只有在他们之前看到过类似的请求时才能回答问题。 这就是为什么聊天机器人需要提供数据，即客户请求的不同措辞和表达。 这就是我们所说的'训练' 人工智能.
机器学习训练需要大量数据，以便算法统计决定如何回答特定问题。 在过去的几年里，机器学习的炒作和承诺并没有使这个巨大的问题变得模糊不清。 为了产生体面的结果，客户需要大量数据。
当我们没有这些数据可用时，由机器学习驱动的聊天机器人缺乏上下文，并且不知道如何解决歧义，这会导致次优结果和用户的挫败感。
此外，培训需要大量时间和资源：机器学习工程师，以及数周和数周的数据管理，以便解决方案能够开始准确地回答请求。
零训练人工智能：如何快速启动聊天机器人
为了解决“培训”问题，一些对话式人工智能解决方案选择押注不同的方法。
目标？ 消除冗长的培训，并加快聊天机器人、虚拟助手和其他会话 AI 项目的上市时间。 此外，为了让用户的生活更轻松，并减少寻找潜在新话语的猜测。
神经符号人工智能 是一种混合方法，它使用语义关系在用户的查询和意图之间建立联系。
假设我们运行一个 保险公司 我们正在建立一个聊天机器人来帮助现有和潜在客户。 如果我们需要保险，我们可能会问“我正在为我的财产投保”或“我需要家庭保险”，甚至是“我如何保护我的房子免受盗窃”。
保险公司可能希望用相同的答案来回答所有这些问题，引导用户选择最适合他们的家庭保险，但是，我们如何确保我们不必设想所有可能的措辞？
Inbenta 的神经符号 AI 带有一个 预训练的词典 可以将“财产”与“家”或“房子”匹配，将“保险”与“保险”匹配，甚至“保护”。 这样，无论使用这三个查询中的哪一个，聊天机器人都可以找到正确的答案，而无需任何培训。
此外，我们添加了几层机器学习来学习用户的行为，同时仍然提供第一天的结果。
那么……聊天机器人是否足够有效？
简短的回答是肯定的。 聊天机器人可以严重影响团队的绩效，让他们有时间专注于复杂的请求，同时自动化大部分请求并回答高达 90% 的客户请求。
但是，如果您希望它们从一开始就有效，您可能希望选择一种已经预先训练的技术，可以在不需要大量数据的情况下给出答案，并且足够聪明，可以理解查询背后的上下文和真实意图。
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