在这一点上，毫无疑问，投资于某种 自助服务工具具有积极的投资回报率.
在过去的几年里，几乎所有的企业都投资于聊天机器人或虚拟助手，提供 帮助中心和常见问题解答部分，或使用其他类型的辅助工具来帮助客户自行搜索和找到他们的请求的答案。
目标？ 减少他们的支持团队需要处理的低价值交互的数量。
起初，有些人不愿意搭上自动化的列车， 对话式AI. 然而，他们现在已经看到，在过度拥挤的市场中竞争和繁荣而没有竞争优势几乎是不可能的。
对话式人工智能技术的进步使大量支持请求的自动化成为可能，但一些品牌仍在努力寻找其真正价值。
为什么公司在自动化方面苦苦挣扎？
在实施自助服务工具时，大多数企业都期望短期到中期的结果。 当这根本没有发生时，他们倾向于将其归咎于不同的原因， 主要是技术。
我们已经听过成千上万次 聊天机器人 不够聪明，他们仍然落后，无法像人类一样理解人类语言。
但事实真的如此吗？ 还是我们期待更多？
只有好的 AI 解决方案才能真正理解客户的需求
当然，在某些情况下，虚拟助手严重依赖训练数据。 如果他们之前没有看到特定请求，在某些情况下他们甚至无法识别该请求的意图。
一些公司已经开始通过选择依赖于 语义逻辑. 这意味着即使他们以前从未见过请求，他们 仍然能够识别单词的含义并找到最接近的答案。
人工智能不能真正生产内容
在这个时间点，即使聊天机器人能够像人一样回答问题，它也不具备真正的人类智能。 这意味着什么？ 这意味着聊天机器人要么使用预制脚本回答，要么从脚本中生成答案，但除非它们有信息可提供，否则它们无法真正自行产生合理的答案。
当然，他们可以将请求或用户查询与现有内容相匹配并制定答案，但他们不能自己创建新内容。
那么这对自助服务率有何影响呢？ 让我们再深入一点。
一些技术过于依赖训练数据
除非有专门的团队使用相关数据训练模型，否则许多对话式 AI 平台都难以提供真正的价值。
这意味着 AI 需要查看一些示例并学习如何在遇到它们时做出反应。 这是通过 训练聊天机器人.
为此，我们需要提取和整理数据，以便将其提供给人工智能。 因此，训练解决方案可能非常耗时。 然而，当前的许多对话式 AI 解决方案仅基于机器学习，因此需要这些培训才能改善结果。
选择像这样的技术 神经符号人工智能 不需要培训可以让项目和客户体验经理的生活更轻松，并以更少的团队维护需求提供良好的结果。
阅读： 电子书 – 使用神经符号 AI 无需训练即可构建聊天机器人
为什么许多聊天机器人和对话式 AI 解决方案无法提供答案？
如果您使用的是真正理解意图的聊天机器人，并且聊天机器人的回答率仍然很低，那么您很可能会错过用户感兴趣的有价值的内容。
假设用户问： “你们在第五大道的商店周六开门吗？”.
聊天机器人可能能够以不同的方式给出答案，但除非该信息存储在它可以访问的系统中，否则它永远无法说“是”或“否”。
答案需要存储在聊天机器人自己的数据库、客户的网站或连接到聊天机器人的任何其他第三方系统中。 否则，不会有令客户满意的答案。
客户服务和体验团队需要花一些时间来分析内容差距，看看哪些用户问题没有得到适当的答案，并创建内容以便聊天机器人至少可以回答最常见的问题。
您的内容越全面详细，您的客户感到尴尬的机会就越少 “很抱歉，我找不到您问题的答案”。
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