什麼是聊天機器人？
聊天機器人是讓使用者可以使用語音或文字進行交談的程式或應用程式。您可能使用聊天機器人進行線上銷售或客戶服務支援。機器人模擬人類對話，並在將您轉接給人類代表之前嘗試回答您的查詢問題。
聊天機器人首次開發於 1960 年代，其支援技術隨著時間的推移而有所變化。聊天機器人傳統上使用預先定義的規則與使用者交談，並提供腳本化的答案。現代的聊天機器人則是使用自然語言處理 (NLP) 來了解使用者，並且以富有深度且準確的方式回應複雜的問題。您的組織可以使用聊天機器人來擴展、個人化和改善從客戶服務工作流程到 DevOps 管理等各方面的溝通。
聊天機器人具有哪些優勢？
聊天機器人可以從任何內部或外部知識庫中搜尋和取得資訊，並使用人類的對話方式提供答案。
透過自動化提高效率
聊天機器人能為組織節省時間和精力。其結合了複雜流程的步驟，藉由幾個簡單的語音或文字要求自動化重複性的任務。您可以自動解決常見問題，並根據需求擴展作業。
靈活性
您可以建立採用使用者母語語音或文字回應的聊天機器人。您可以在日常工作流程中嵌入自訂的聊天機器人，以與您的員工或消費者進行互動。客戶服務聊天機器人可以回應社交媒體頻道、網站和傳訊應用程式上的客戶諮詢。同樣地，您也可以設定成回應任何內部應用程式上的員工諮詢。
擴展與客戶的互動
良好的客戶體驗可以協助讓貴組織脫穎而出。僅依賴人類互動的客戶服務能力有限，缺乏靈活性。使用客戶服務聊天機器人軟體，您的組織可以大規模個人化客戶互動。您可以在熟悉的環境中與他們聯繫、更快地回應他們的要求，並滿足他們的期望。您可以採取主動並自訂您的外展活動。
有哪些聊天機器人的使用案例？
不同產業的組織均使用聊天機器人來簡化客戶體驗、提高營運效率及降低成本。
企業生產力
您可以將聊天機器人與企業後端系統整合，例如客戶關係管理 (CRM)、庫存管理程式或人力資源 (HR) 系統。他們可以檢查銷售額或庫存狀態、生成行銷報告，或協助員工教育訓練。
個人助理
聊天機器人可以簡化和加快日常個人活動。例如，客戶可以從行動裝置、瀏覽器或喜愛的聊天平台訂購新鞋或雜貨、預約醫療門診，或預約旅遊訂位。
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客服中心應用程式
聊天機器人可以幫助解決客服中心應用程式中的客戶需求並減少員工的工作量。例如，客戶可以與聊天機器人交談以變更密碼、要求帳戶餘額或安排預約。客戶服務機器人可以掌握關聯內容並管理對話。它們還可以根據對話內容動態變更自己的回應，讓您提供超出客戶預期的服務。
有哪些類型的聊天機器人？
聊天機器人會提取語音元素並提供即時回應，以此重現人類風格的對話。隨著時間的推移，支援聊天機器人的技術已蓬勃發展。
規則式聊天機器人
規則式聊天機器人技術是聊天機器人軟體中最簡單的版本。其會為使用者提供按鈕或選單，以掌握特定資訊。使用者會藉由一系列步驟和回答預先定義的問題來解決所遇到的問題。使用者無法輸入問題，而是只能點選預先定義問題集中的其中一個問題。聊天機器人具有一個內建字典，對應至每個問題的特定回應。其會對提出特定問題的所有使用者提供相同的回應。
針對涉及多個未知因素的情況，規則式聊天機器人就不會是一個好選項。這類機器人也很難擴展，並且可能需要比預期更長的時間才能回答使用者的要求。
關鍵字式聊天機器人
關鍵字式或宣告式聊天機器人會從對話中擷取特定關鍵字，並提供相應的回應。其會使用關鍵字識別技術從問題中擷取意圖、主題和情感，並以預先定義的方式使用罐頭式回答來回應。
例如，如果您輸入「如何啟用我的帳戶？」，聊天機器人會將「啟用我的帳戶」偵測為關鍵字，然後以逐步指南進行回應。
關鍵字式聊天機器人的回應有限，並且僅能針對預先設定的主題範圍運作。
AI 技術支援的聊天機器人
近期的人工智慧 (AI) 技術已擴展聊天機器人的功能。
例如，當代的聊天機器人可以為客戶提供動態回應，而不是罐頭式回覆。為了實現這一目標，聊天機器人使用自然語言處理（NLP），自然語言理解（NLU）和自然語言生成（NLG）。
生成式 AI 也讓聊天機器人更有能力。聊天機器人可以由大型語言模型（LLM）提供支持，並針對大量人類語言數據進行預先訓練。這些模型可以協助聊天機器人模擬自然的對話。
採用生成式 AI 技術的聊天機器人也能處理複雜問題，並精準偵測對話中的諷刺、情感和細膩的差異。例如，客戶可能會問：「我知道現在很多人，但還要多久才能拿到我的餐點？」 聊天機器人接著會給出自然、精確的回應。採用生成式 AI 技術的聊天機器人可以在主題之間流暢切換，並採取慎重或幽默的方式回應。
還有哪些與聊天機器人相關的技術？
有許多與聊天機器人相關的技術，用途都不盡相同。
虛擬客服
虛擬客服或虛擬助理是一種智慧型電腦程式，可自然地與客戶交談並幫助他們解決問題。虛擬助理可以了解對話中的細膩情感、意圖和情境相關性。如有必要，任何 AI 技術支援的聊天機器人都可以成為虛擬助理，但規則式的聊天機器人則無法成為虛擬助理。
對話式 AI
對話式 AI 是一個總稱詞彙，指透過文字或語音與使用者交流的任何 AI。例如，聊天式助理 Amazon Ask 和語音助理 Amazon Alexa 都是對話式 AI 的形式。許多聊天機器人均使用對話式 AI。
語音機器人
語音機器人或語音助理是一種聊天機器人，可以聆聽語音命令、執行特定動作或以自然語音回覆使用者。例如，Alexa 是一個可執行各種任務的語音助理，例如控制智慧家居裝置、天氣預報和播放音樂。
語音助理會使用自動語音識別 (ASR)，並搭配聊天機器人所採用的其他 AI 技術。有了 ASR，語音助理便可以分析複雜的語音模式，並提供流暢、具有語音功能的使用者體驗。
聊天機器人軟體
聊天機器人軟體是指一種專門的平台或工具，使企業能夠建置、部署和管理聊天機器人。聊天機器人是由 AI 提供支援的虛擬助理，用於以自然語言與使用者互動。它們可以整合到各種通訊管道中，例如網站、傳訊應用程式、社交媒體平台和語音助理。
AWS Marketplace 中提供哪些聊天機器人軟體？
使用 AWS 帳戶，您可以探索來自 AWS 合作夥伴的數千種解決方案。 AWS Marketplace 提供聊天機器人軟體解決方案以支援您的獨特使用案例。一些最受歡迎的解決方案包括西亞拉啟用服務、亞馬遜連接的 eGain、談談台、卡拉布里奧 ONE 、維林特開放平台和 Gen esys 。 實作聊天機器人軟體可以讓企業獲得許多優勢。讓我們來探討一下主要的一些優勢：
提升客戶服務和支援品質
聊天機器人軟體透過提供即時協助和快速回應，能夠顯著改善客戶服務和支援品質。客戶可以隨時與聊天機器人互動，而無需等待人工客服回應。聊天機器人可以同時處理大量查詢，確保客戶得到及時的關注和支援。聊天機器人能夠理解自然語言並提供準確的回應，從而提供一致且可靠的支援，減少客戶的挫折感並提高滿意度。
提高效率並節省成本
聊天機器人可自動化重複且耗時的任務，從而提高營運效率並節省成本。它們可以處理日常查詢、執行簡單的交易並指導使用者完成自助服務流程，從而使人工客服人員能夠專注於更複雜和關鍵的任務。聊天機器人可以同時處理許多互動，從而無需僱用額外的客戶服務代表。這種可擴展性和效率可節省企業成本，因為他們可以採用更少的資源處理更多查詢。
全年無休的可用性和即時回應
聊天機器人軟體的顯著優勢在於全年無休提供服務以及即時回應。客戶可以隨時與聊天機器人互動，包括在非工作時間。這種全年無休服務，讓客戶能夠根據需要隨時隨地獲得支援和資訊。即時回應還有助於提供積極的客戶體驗，提高客戶滿意度和忠誠度，因為客戶不必等待人工客服回應。
個人化客戶體驗
聊天機器人軟體使企業能夠大規模提供個人化的客戶體驗。透過利用使用者資料和偏好，聊天機器人可以根據個人客戶的需求和興趣，提供個人化的推薦、產品建議和回應。聊天機器人可以存取客戶資料、訂單歷史記錄和瀏覽行為，以提供個人化的有效互動。這種個人化可增強客戶參與度，培養忠誠度，並且打造更加個人化和人性化的使用者體驗。
組織如何建置 AI 聊天機器人？
如何建立聊天機器人？ 依據使用案例，組織可以透過三種方式建置 AI 聊天機器人軟件。
建置您自己的 LLM
一些組織以自己選擇的資料集為基礎建置自己的大型語言模型 (LLM)。雖然這種方法提供最廣泛的控制，但它是運算密集型任務，不僅成本高昂，而且耗費時間。該方法最適合希望將 LLM 用於聊天機器人以外應用程式的超大型組織。
自訂現有 LLM
組織針對其使用案例自訂現有 LLM，包括特定資料和內部知識庫。檢索增強生成（RAG）是增強 LLM 的主要技術。RAG 引入了一個資訊擷取元件，該元件利用使用者輸入從新資料來源提取資訊。使用者查詢和相關資訊都會提供給 LLM。LLM 可以參考自訂資料並藉助完整的 AI 功能給出回應，
使用全受管服務
想要快速向現有應用程式 (如預訂系統) 新增對話式介面的組織偏好使用全受管的服務。您可以識別希望機器人執行的一組動作或意圖。例如，票務預訂機器人可以具有進行、取消和檢閱預約的意圖 (它可以執行的任務)。您還可以識別調用意圖的片語，例如「我可以進行預約嗎？」 如果您的機器人需要更多資料輸入，您可以定義機器人收集資訊時應詢問內容的提示 — 例如，「您想預約何時的演出？」 該服務管理所有內部深度學習技術，因此您可以專注於處理業務需求。
建置聊天機器人有哪些最佳實務？
建立滿足客戶期望並符合您業務目標的聊天機器人需要注意最佳實務。
透明
為實現資訊透明，請在與 AI 支援的聊天機器人進行互動時告知客戶。披露內容可設定明確的期望，提高客戶滿意度，以及改善客戶體驗。您可以增強客戶的信任感，以及提高其對於對話聊天機器人的接受度。
整合
高效、即時的回應是聊天機器人取得成功的關鍵因素。整合您的知識庫，讓您的聊天機器人可立即存取相關資訊。將聊天機器人連線至 CRM 或 ERP 等其他後端系統，以根據客戶的互動歷史記錄或帳戶詳細資訊來給出個人化的回應。這樣，聊天機器人就可以準確地處理常見的查詢，縮短回應時間並提升用戶滿意度。
測試和改進
聊天機器人需要持續測試以確保符合效能標準。實作自動化以監控聊天機器人的互動，確保其符合服務準則。利用客戶意見回饋中的洞見來最佳化聊天機器人互動並擴展其使用範圍。洞見也可讓您開發新的使用案例、支援其他語言，以及改善不同管道中的服務。這種資料驅動方法可確保您的聊天機器人給出相關的回應並滿足目前的客戶需求。
AWS 如何協助建立聊天機器人？
Amazon Web Services (AWS) 提供許多選項，可協助您建立聊天機器人或其他對話式 AI。
AWS Trainium 是 AWS 專為訓練您自己的 LLM 而打造的機器學習 (ML) 晶片。每個亞馬遜彈性運算雲 (亞馬遜 EC2) Trn1 執行個體可部署多達 16 個 Trainium 加速器。這可針對在雲端中訓練 LLM 提供高效能、低成本的解決方案。
Amazon Bedrock 是一項全受管的服務，提供多種客製化的 LLM 以及各種功能，可以建置生成人工智慧應用程式。藉助 Amazon Bedrock，您就能輕鬆實驗並評估適用於自身使用案例的頂尖 LLM。您可以透過 RAG 使用自己的私人資料自訂這些項目，並建置所需的 AI 聊天機器人。
Amazon Lex 是一項完全受管的服務，可使用語音和文本建立對話介面。該服務由與 Alexa 相同的對話引擎提供技術支援，Amazon Lex 可提供高品質的語音辨識和語言理解功能。您可藉助 Amazon Lex 在全新和現有的應用程式中新增複雜的對話式 AI。