Наступна революція в техніці: що потрібно знати перед впровадженням розмовного ШІ
Розмовні чат-боти ШІ революціонізують спосіб взаємодії компаній зі своїми клієнтами. Ці чат-боти на основі штучного інтелекту можуть розуміти запити клієнтів і відповідати на них природним і схожим на людину способом, роблячи взаємодію з клієнтами більш ефективною та персоналізованою.
Розмовний штучний інтелект розпочався з інтерфейсу користувача, що базується на кліках. Звідти він перейшов до пошуку на основі ключових слів, класифікації намірів на основі AI/NLU та вилучення записів, а тепер досяг глибокого навчання/базируючого LLM на основі NLG/генеративного AI, через що розмовний AI сьогодні створює заголовки.
Однією з головних переваг розмовних чат-ботів зі штучним інтелектом є те, що вони можуть обробляти велику кількість запитів клієнтів одночасно, 24/7, без необхідності втручання людини. Крім того, розмовні чат-боти штучного інтелекту можна запрограмувати на виконання широкого кола завдань, включаючи відповіді на поширені запитання, усунення технічних проблем і навіть виконання міжканальних транзакцій.
Загальні випадки використання розмовного ШІ
Враховуючи численні випадки використання розмовного штучного інтелекту, нижче наведено лише кілька найпоширеніших прикладів.
Обслуговування клієнтів
Одним із найпоширеніших випадків використання розмовних чат-ботів AI є сфера обслуговування клієнтів. Зараз багато компаній використовують чат-ботів для обробки запитів клієнтів, що дозволяє своїм представникам служби підтримки клієнтів зосередитися на більш складних питаннях. Це не тільки покращує клієнтський досвід, але й підвищує ефективність відділу обслуговування клієнтів.
Електронна комерція
Ще один популярний варіант використання розмовних чат-ботів AI – це індустрія електронної комерції. Зараз багато інтернет-магазинів використовують чат-ботів, щоб допомагати клієнтам робити покупки, починаючи від відповідей на запитання щодо продуктів і закінчуючи рекомендаціями продуктів і навіть завершуючи транзакції, включаючи оплату. Це може допомогти покращити взаємодію з клієнтами та збільшити продажі та коефіцієнт конверсії.
Орієнтовані на людей віртуальні помічники штучного інтелекту для розмови з розмовною комерцією (наприклад, комерція в чаті, голосова комерція та відеокомерція) тепер готові забезпечувати природний досвід покупок для споживачів, що допоможе збільшити впровадження цифрової комерції, як і сучасна глобальна електронна комерція. за оцінками, лише 22% продажів.
Нюанси розмовного ШІ
Хоча розмовні чат-боти штучного інтелекту мають багато переваг, важливо зазначити, що вони не є заміною для людей, які працюють із клієнтами. Їх найкраще використовувати як додатковий інструмент для покращення клієнтського досвіду та підвищення ефективності.
Крім того, важливо переконатися, що чат-бот належним чином навчений і може обробляти широкий спектр запитів і завдань клієнтів. Недавній звіт передбачає, що до кінця 2023 року чат-боти на базі штучного інтелекту оброблятимуть до 70% розмов клієнтів.
Інші розмовні фактори ШІ, які слід враховувати
Цілком можливо, що генеративний ШІ, як-от ChatGPT, Bard та інші мовні моделі ШІ, може стати каталізатором для впровадження розмовних чат-ботів ШІ. Здатність мовних моделей штучного інтелекту генерувати людиноподібні відповіді в розмовній манері дозволила розробити чат-ботів, які можуть ефективно імітувати людські взаємодії.
Однак важливо зазначити, що хоча генеративні мовні моделі штучного інтелекту можуть бути цінним компонентом систем чат-ботів, самі по собі вони не є повним рішенням. Система чат-ботів також потребує інших компонентів, таких як інтерфейс користувача, система керування діалогом, інтеграція з іншими системами та джерелами даних, а також голосові та відео можливості, щоб бути повністю функціональними.
Конкретний варіант використання та вимоги до чат-бота визначатимуть, який тип мовної моделі ШІ найкраще підходить для цього завдання. Наприклад, деякі чат-боти можуть вимагати глибоких знань і розуміння конкретних доменів, тоді як іншим може знадобитися керувати складнішими розмовними потоками. У цих випадках більш доцільною може бути спеціалізована мовна модель штучного інтелекту або гібридний підхід, який поєднує декілька моделей.
Іншими факторами, які слід враховувати, є кількість і якість навчальних даних, на яких навчаються мовні моделі ШІ. Це безпосередньо вплине на точність і ефективність згенерованих відповідей. Ось чому розробникам чат-ботів і організаціям важливо ретельно оцінити навчальні дані та вибрати мовну модель штучного інтелекту, яка навчається на високоякісних, релевантних даних для конкретного випадку використання.
Багатомовні, багатоканальні та багатоформатні можливості також необхідні для збільшення впровадження чат-ботів. Отже, мовні моделі штучного інтелекту можуть відігравати важливу роль у прийнятті та розвитку чат-ботів, але їх слід використовувати як частину більш широкого рішення, яке враховує конкретні вимоги та обмеження кожного випадку використання.
З іншого боку, корпоративні розмовні платформи ШІ (наприклад, Google DialogFlow, Meta WIT.AI, Kore.ai, CoRover.ai, Amazon Lex тощо) мають більшість можливостей для створення цілісних чат-ботів/віртуальних помічників, але вони зазвичай не мають генеративних можливостей штучного інтелекту, які можна використовувати за допомогою великих мовних моделей, таких як ChatGPT, Bard/LaMDA, Glam, BERT, BLOOM та інші.
На закінчення
Розмовні чат-боти зі штучним інтелектом перетворюють спілкування з клієнтами для бізнесу. Ці віртуальні помічники на основі штучного інтелекту реагують на запити клієнтів природно, покращуючи взаємодію з клієнтами та ефективність.
Хоча належне навчання необхідне для того, щоб чат-боти могли обробляти широкий спектр запитів клієнтів, конкретний варіант використання визначить найкращу модель мови ШІ, а якість і кількість навчальних даних впливатимуть на точність відповідей. Ретельно враховуючи ці важливі фактори розмовного штучного інтелекту, цю нову технологію можна найкращим чином реалізувати, щоб переконатися, що вона принесе користь у бажаному варіанті використання.
