什么是对话式人工智能？

无论消费者选择何种渠道与品牌沟通，他们都期望获得快速且个性化的支持。不出所料，随着越来越多的对话发生在日益多元化的平台上，这些品牌在规模化地提供可靠体验方面面临着挑战。正因如此，许多品牌开始转向对话式人工智能——它不仅仅是一种人工智能工具，更代表着一种全面、智能的客户服务策略。.

但对话式人工智能究竟是什么？近年来，随着人工智能革命的兴起，涌现出大量新术语和工具，让人眼花缭乱，难以分辨其具体含义，尤其是每种工具的功能和可能性。对话式人工智能通常用于客户与品牌之间的互动，其交互方式与人类互动类似，尽管这些交互是由人工智能完成的。它被应用于通过电话、WhatsApp、聊天和其他数字渠道提供更智能、更快捷的支持。. 

了解对话式人工智能的工作原理是充分发挥其潜力的基础。对话式人工智能策略的核心是利用先进的模型分析自然语言、解读客户意图，并自动执行或增强跨渠道的交互。.

人工智能可以自主地协助发起对话的客户，但如果需要人性化的服务，它也可以把对话转交给人工客服，同时最重要的是，它还能为人工客服保留对话的上下文。.

除了接收包含重要对话要点的历史记录外，该代理还可以根据人工智能已经评估过的客户情绪温度计分析情况，并根据人工智能的建议知道应该关注什么。. 

该流程使公司能够大规模地提供高效且互联的体验，同时使每一次互动都更加智能，无论渠道如何，也无论客户的问题多么复杂。.

对话式人工智能与聊天机器人

在探索数字化支持解决方案时，许多人都会疑惑对话式人工智能和聊天机器人技术之间的区别。虽然这两个术语有时被混用，但它们代表着截然不同的功能和价值。.

传统聊天机器人的运行方式简单，基于预测意图。它们主要依赖预定义的内容和决策树，为可预测的问题提供现成的答案。这使得它们适用于基础或重复性的应用场景，例如回答网站上的常见问题，这类对话无需适应或发展。它们模拟人类对话的能力有限，因为它们无法生成听起来自然的语言，也无法理解固定场景之外的上下文。.

另一方面，对话式人工智能具有上下文感知能力。它利用机器学习和自然语言处理技术来理解意图、记住过往互动，甚至随着时间的推移不断学习和改进。对话式人工智能并非简单地遵循预定义的脚本，而是可以根据历史记录、情感倾向和对话流程调整回复，使互动更加自然流畅。它还可以整合来自对话之外的数据，例如客户关系管理系统 (CRM)、运营支撑系统/业务支撑系统 (OSS/BSS)、网站流量历史记录等等。这正是大多数公司难以实现的360度全方位视角。.

这些系统能够理解意图、解析上下文，甚至能够推理多步骤交互，因此非常适合更复杂的客户旅程。另一个重要的区别在于理解和记忆上下文的能力。聊天机器人只能提供简单的理解，推理能力也有限，而对话式人工智能可以追踪对话历史、利用专业知识，并根据上下文个性化回复。这使得对话更接近人际互动。.

优秀的对话式人工智能平台能够提供真正的灵活性，可根据业务需求定制工作流程、渠道和集成。此外，它们支持快速便捷的设置和扩展，可在数周内（而非数月）启动并运行新的自动化流程或渠道。这意味着更少的等待时间，以及对客户体验和运营效率更直接的影响。.

随着业务增长或支持运营日趋复杂，您的对话式人工智能平台也应具备无缝扩展能力。选择企业级基础设施，确保其能够支持海量交互、全球团队协作和全渠道通信，同时保证性能和可靠性。可扩展性能够确保您的平台始终是未来创新的坚实基础。.

*内容由 Twilio 拉丁美洲销售区域副总裁 José Eduardo Ferreira 改编自Twilio 的 Ravleen Kaur 撰写的原文“什么是对话式人工智能？Twilio 的智能支持战略” 。