如果您负责提供领先的客户支持和服务，那么当今聊天机器人的前景几乎是梦幻般的。高级认知技术、原生机器学习、自然语言处理和生成等功能听起来非常吸引人。“这种技术可以处理大型数据集，以处理、评估和响应输入，模仿人类对话，”德勤 月发布的对话式 UI 报告称。
这可以实现众多客
户互动应用程序，包括账单支持、客户身份验证和常见问题处理和生成等功能听起解答等常见用途，以及技 危地马拉电话号码数据 术支持等更复杂的应用程序。 ” 而且它确实对一些组织起了作用。德勤人工智能现状调查中，83% 的受访者表示，他们从人工智能技术的工作中获得了中等或相当大的收益，4% 的受访者表示，人工智能对他们的成功非常重要或至关重要。
然而专家告诉 CMSWire
组织在客户支持和服务场景中使用聊天机器人方面仍有很多需要学 仅有图片的登陆页面的缺点 习的地方。 而且他们在实施过程中仍然会犯错误。“一个常见的错误是，许多组织从设计不佳且无法支持公司业务目标的‘概念验证’开始，” Opus Research的研究主管兼高级分析师 Derek Top 表示。
“许多公司低估了成功实施聊天机器人所需的资源和人员。” 确保聊天机器人引擎的准 克罗地亚商业指南 确性 Top 表示，公司首先要考虑的是聊天机器人“引擎”的准确性，即它能否持续、大规模地正确识别最终用户的意图。 他补充道，对于许多公司来说，准确性是一个不断变化的目标，高度依赖于他们必须以聊天记录和其他对话的形式获取多少数据。