無論消費者選擇何種管道與品牌溝通，他們都期望獲得快速且個人化的支援。不出所料，隨著越來越多的對話發生在日益多元化的平台上，這些品牌在規模化地提供可靠體驗方面面臨挑戰。正因如此，許多品牌開始轉向對話式人工智慧——它不僅是一種人工智慧工具，更代表著一種全面、智慧的客戶服務策略。.
但對話式人工智慧究竟是什麼？近年來，隨著人工智慧革命的興起，湧現出大量新術語和工具，讓人眼花撩亂，難以分辨其具體意義，尤其是每種工具的功能和可能性。對話式人工智慧通常用於客戶與品牌之間的互動，其互動方式與人類互動類似，儘管這些互動是由人工智慧完成的。它被應用於透過電話、WhatsApp、聊天和其他數位管道提供更聰明、更快捷的支援。.
了解對話式人工智慧的工作原理是充分發揮其潛力的基礎。對話式人工智慧策略的核心是利用先進的模型分析自然語言、解讀客戶意圖，並自動執行或增強跨通路的互動。.
人工智慧可以自主地協助發起對話的客戶，但如果需要人性化的服務，它也可以把對話轉交給人工客服，同時最重要的是，它還能為人工客服保留對話的脈絡。.
除了接收包含重要對話要點的歷史記錄外，該代理商還可以根據人工智慧已經評估過的客戶情緒溫度計分析情況，並根據人工智慧的建議知道應該關注什麼。.
這個流程使公司能夠大規模地提供高效且互聯的體驗，同時使每一次互動都更加智能，無論管道如何，也無論客戶的問題多麼複雜。.
對話式人工智慧與聊天機器人
在探索數位化支援解決方案時，許多人都會疑惑對話式人工智慧和聊天機器人技術之間的差異。雖然這兩個術語有時被混用，但它們代表著截然不同的功能和價值。.
傳統聊天機器人的運作方式簡單，基於預測意圖。它們主要依賴預先定義的內容和決策樹，為可預測的問題提供現成的答案。這使得它們適用於基礎或重複性的應用場景，例如回答網站上的常見問題，這類對話無需適應或發展。它們模擬人類對話的能力有限，因為它們無法產生聽起來自然的語言，也無法理解固定場景之外的上下文。.
另一方面，對話式人工智慧具有上下文感知能力。它利用機器學習和自然語言處理技術來理解意圖、記住過往互動，甚至隨著時間的推移不斷學習和改進。對話式人工智慧並非簡單地遵循預先定義的腳本，而是可以根據歷史記錄、情感傾向和對話流程調整回复，使互動更加自然流暢。它還可以整合來自對話以外的數據，例如客戶關係管理系統 (CRM)、營運支援系統/業務支撐系統 (OSS/BSS)、網站流量歷史記錄等等。這正是多數公司難以實現的360度全方位視角。.
這些系統能夠理解意圖、解析上下文，甚至能夠推理多步驟交互，因此非常適合更複雜的客戶旅程。另一個重要的區別在於理解和記憶上下文的能力。聊天機器人只能提供簡單的理解，推理能力也有限，而對話式人工智慧可以追蹤對話歷史、利用專業知識，並根據上下文個人化回應。這使得對話更接近人際互動。.
優秀的對話式人工智慧平台能夠提供真正的靈活性，可根據業務需求客製化工作流程、管道和整合。此外，它們支援快速且方便的設定和擴展，可在數週內（而非數月）啟動並運行新的自動化流程或管道。這意味著更少的等待時間，以及對客戶體驗和營運效率更直接的影響。.
隨著業務成長或支援營運日趨複雜，您的對話式人工智慧平台也應具備無縫擴展能力。選擇企業級基礎設施，確保其能夠支援海量互動、全球團隊協作和全通路通信，同時確保性能和可靠性。可擴展性能夠確保您的平台始終是未來創新的堅實基礎。.
*內容由 Twilio 拉丁美洲銷售區域副總裁 José Eduardo Ferreira 改編自Twilio 的 Ravleen Kaur 撰寫的原文“什麼是對話式人工智能？Twilio 的智能支持戰略” 。
