什么是人工智能座席？

人工智能座席可以改善您的业务运营和客户体验。

通过添加内容调节功能

人工智能座席是无需人工干预即可执行特定任务的自主智能系统。组织可以利用人工智能座席来实现特定的目标和更有效的业务成果。当业务团队将重复性任务委托给人工智能座席时，他们就可以提高自己的工作效率。这样，他们可以将注意力转移到关键任务或创造性活动上，从而为组织增加更多价值。

降低成本

企业可以使用智能座席来降低因流程效率低下、人为错误和手动流程而产生的不必要成本。您可以放心地执行复杂的任务，因为自主座席遵循一致的模式，能够适应不断变化的环境。 

知情地做出决定

先进的智能座席利用机器学习（ML）来收集和处理海量实时数据。这样，企业管理者在制定下一步行动时，就能以更快的速度做出更好的预测。例如，在开展广告活动时，可以使用人工智能座席来分析不同细分市场的产品需求。 

改善客户体验

客户在与企业的互动中，寻求的是有吸引力的个性化体验。集成人工智能座席可让企业实现个性化产品推荐，提供及时响应，进行创新，从而提高客户参与度、转化率和忠诚度。 

人工智能座席的工作原理是将复杂的任务简单化和自动化。大多数自主座席在执行指定的任务时，都会遵循特定的工作流程。

确定目标

人工智能座席从用户那里接收特定的指令或目标。它利用目标来规划任务，使最终结果与用户相关并对用户有用。然后，人工智能座席将目标分解成若干个可执行的小任务。为了实现目标，人工智能座席会根据特定的指令或条件执行这些任务。 

获取信息

人工智能座席需要信息才能成功执行其计划的任务。例如，座席必须提取对话日志来分析客户情绪。因此，人工智能座席可能会访问互联网来搜索和检索所需的信息。在某些应用场景中，智能座席可以与其他座席或机器学习模型交互，以获取或交换信息。 

执行任务

有了充足的数据，人工智能座席就会有条不紊地执行手头的任务。完成一项任务后，座席就会将其从列表中删除，然后继续执行下一项任务。在完成任务的间隙，人工智能座席会通过寻求外部反馈和检查自身日志来评估是否达到了指定目标。在此过程中，座席可能会创建并执行更多任务，以达到最终结果。 

组织可以创建和部署不同类型的智能座席。下面是一些示例。 

简单的反射型座席

简单的反射型座席严格根据预定义的规则及其即时数据运行。它无法响应超出给定事件条件操作规则的情况。因此，此类座席适用于不需要大量训练的简单任务。例如，您可以使用简单的反射型座席，通过检测用户对话中的特定关键词来重置密码。 

基于模型的反射型座席

基于模型的座席与简单的反射型座席类似，不同之处在于前者具有更先进的决策机制。基于模型的座席不是简单地遵循特定规则，而是在做出决定前评估可能的结果和影响。通过使用辅助数据，它可以为其感知的世界构建内部模型，并以此来支持自己的决策。 

基于目标的座席

基于目标的座席（或基于规则的座席）是具有更强大推理能力的人工智能座席。除了评估环境数据外，该座席还会比较不同的方法，以帮助自己实现预期结果。基于目标的座席始终会选择最有效的路径。它们适用于执行复杂的任务，例如自然语言处理（NLP）和机器人应用程序。 

基于效用的座席

基于效用的座席使用复杂的推理算法，帮助用户最大限度地实现他们所期望的结果。该座席会比较不同的情景及其相应的效用值或利益。然后，它会选择一种能为用户提供最多回报的情景。例如，客户可以使用基于效用的座席来搜索旅行时间最短的机票，不考虑价格。 

学习座席

学习座席会不断吸取以前的经验，以改进其结果。该座席使用感官输入和反馈机制，会随着时间的推移调整其学习要素，以满足特定的标准。此外，它还使用问题生成器设计新任务，以便根据收集到的数据和过去的结果进行自我训练。 

分层座席

分层座席是一组按层次结构组织的智能座席。上层座席将复杂的任务解构成较小的任务，并分配给下层座席。每个座席独立运行，并向其监督座席提交进度报告。上层座席收集结果并协调下层座席，以确保它们共同实现目标。