聊天機器人簡介

「聊天機器人」一詞泛指用於在使用者互動中模擬人類對話的軟體。聊天機器人的應用範圍包括網站、應用程式、社群媒體和智慧裝置，執行如客戶支援、軟體瀏覽和個人協助等工作，例如記住購物清單或傳送警示和提醒。

在本文中，我們將探索：

• 聊天機器人相關的常見術語、定義和使用案例
• 聊天機器人、AI 聊天機器人、Copilot 等軟體之間的差異
• 採用 AI 聊天機器人的效益和風險
• 導入聊天機器人的秘訣

一般而言，聊天機器人可分為兩個主要種類：規則型聊天機器人，以及 AI 聊天機器人。

什麼是規則型聊天機器人？

規則型聊天機器人會使用由機器人設計人員程式設計的規則集進行通訊，這些規則通常以辨識使用者輸入的關鍵字為基礎，並將其與特定回應進行比對，即「模式比對」方法。

第一個聊天機器人便是一個規則型機器人，名為 ELIZA，於 1966 年在麻省理工學院創造而出。ELIZA 使用模式比對來觸發預先編程的回應，旨在模擬心理治療師。

雖然模式比對的聊天機器人可提供對話式的腳本化回應，但他們不了解人類語言，無法解析任何不符合其程式設計模式的內容、意圖或輸入變體。

然而，這些工具對於使用者輸入有限且可預測的工作仍相當實用，例如協助客戶記錄服務工作單，或透過電話樹狀結構路由來電者，其限制性也使這類機器人比 AI 聊天機器人的開發和建置更快速、更便宜。

什麼是 AI 聊天機器人？

現代的 AI 聊天機器人（例如 Siri、Alexa 和 ChatGPT）是以人工智慧（AI）技術所建立，可讓他們以自然且有意義的方式了解、處理和回應人類語言。

透過機器學習（ML）、自然語言處理（NLP）、大型語言模型（LLM）和深度學習等工具，AI 支援的聊天機器人可理解複雜的使用者輸入，並產生非腳本化、細膩的回應，提供更進階和流暢的對話體驗。

某些 AI 聊天機器人也可以從過去的使用者互動中持續學習、最佳化其語言模型，以更準確地預測和回應日益廣泛的輸入。

與模式比對的聊天機器人不同，對話式 AI 聊天機器人具備情境感知的能力，這意味著他們可以使用自然語言理解（NLU）來解讀更多開放式的使用者輸入，同時考慮到拼字錯誤或翻譯困難等變數。

AI 聊天機器人適合具有高度互動變異性和個人化的工作，例如動態客戶服務環境和 AI Copilot。

聊天機器人、AI Agent 和 Copilot 有何不同？

如先前所述，「聊天機器人」一詞泛指任何模擬人類對話的程式，包含基本的模式比對機器人、對話式 AI 聊天機器人，以及更專業化的 AI 聊天機器人子類型，例如 Copilot 和 AI Agent。

雖然這些術語是密切相關的，但重要的是其功能和用途各不相同（雖然較不明顯）。

什麼是 AI Agent？

聊天機器人一般會透過文字進行溝通，例如透過訊息傳送或電子郵件，AI Agent（亦稱為虛擬代理程式或虛擬助理）則沒有此限制，

AI Agent 可提供互動且對話式的語音回應以及文字回應，通常用於客服中心，作為客戶支援和技術協助的唯一聯絡窗口。

什麼是 Copilot？

AI Copilot 是 AI 聊天機器人程式設計的又一次進化，具有提供任務導向引導的專屬功能。雖然 AI Agent 或數位助理已可為使用者提供個人化資訊或資源，但 Copilot 還能協助使用者操作複雜的軟體，並協助完成工作。

不同於多數基礎聊天機器人，Copilot 可代表使用者操作軟體或應用程式，從撰寫電子郵件、建立圖像、分析資料到產生報表等操作都能完成。

聊天機器人如何運作？

聊天機器人的運作方式根據機器人類型而有巨大差異，剛才提到的規則型聊天機器人可完成一系列預先程式設計的回應或動作。

假設使用者在支援交談中輸入「我需要重設密碼」，機器人會分析該輸入並辨識出關鍵字，在此情況下為「重設」和「密碼」，接著聊天機器人便會將這些關鍵字與資料庫中的相關回應進行比對，從而觸發答覆。若找不到關鍵字，聊天機器人會要求使用者重新撰寫問題，或將其交給人類代理。

相較於規則型機器人的對話樹狀結構樣式，對話式 AI 聊天機器人的運作方式相當複雜。

AI 聊天機器人如何運作的重要流程

AI 聊天機器人能為使用者提供即時回應，但後台需要運行許多重要的互連流程：

• 輸入解譯：首先，機器人的 AI 以文字或語音形式解譯使用者的輸入，使用語音辨識技術將語音輸入轉換為文字。
• NLP、NLU 和深度學習：AI 使用 NLP 拆分並分析文字，然後使用 NLU 理解背後的內容和意圖；深度學習會協助 AI 理解輸入的語意細節、曖昧處與情境詞彙用法。
• 對話管理：此功能會根據意圖、內容和系統功能決定對話流程，在查詢資料庫或執行所需動作時引導互動，以便提供更準確且相關的回應。
• 回應生成： AI 隨後可針對使用者問題提供最適當的回應，方法是從一系列預先定義的選項選擇答覆，或使用機器學習即時生成新回應。
• 持續學習和調整：透過機器學習，AI 系統能持續改善聊天機器人，從每個對話中學習，改善其預測和回應各種請求的能力。
• 反饋迴圈：將使用者反饋納入系統，有助於重新校準其對話模型，並進一步改善在未來互動中的效能和準確性。

聊天機器人的優點？

AI 聊天機器人處理自然人類語言輸入並提供個人化、自動化服務的能力，可為消費者和企業帶來顯著效益。

然而，就如同所有工具一樣，您必須正確使用才能完全獲得效益。若使用以高品質資料訓練的 LLM 建立聊天機器人，其用途和功能最能夠滿足使用者需求。

適用於消費者的聊天機器人效益

• 尋求客戶支援進行提問、投訴或有緊急問題的人不會想等待數小時甚至幾天才獲得答覆，聊天機器人可管理大量同步互動，透過即時回應縮短等待時間。
• 透過結合多語系功能與全年無休的全球支援涵蓋範圍，聊天機器人可以幫助世界上任何地方的使用者隨時取得需要的資訊或服務。
• AI 聊天機器人可分析使用者資料和偏好以提供個人化服務，包含跑鞋的建議，以及虛擬跑步教練量身打造的訓練。
• 聊天機器人多樣化的通訊方法和互動風格，可為身障使用者或難以使用標準網路介面的使用者提供更便捷的使用選項。

企業聊天機器人的效益

• 企業可以使用聊天機器人提供自動化工作流程核准、休假請求和其他內部程序，精簡其營運。
• 透過將最常見的客戶服務疑問或問題交給 AI Agent，人類代理可幫助客戶解決需要更多時間的複雜問題。
• 聊天機器人可以回答產品或服務的相關問題，協助客戶進行購買，進而提升轉換率。
• 聊天機器人可以全天無休地與客戶互動，減少成本高昂的非上班時間人力需求。

聊天機器人的挑戰和風險

雖然使用聊天機器人有許多好處，但技術仍有其限制。此外，必須清楚了解 AI 聊天機器人在建立、訓練和使用時的相關挑戰和潛在風險。

資料

聊天機器人的 AI 模型好壞取決於訓練的資料，訓練中使用的資料集品質會決定機器人輸出的品質，並指示模型行為。

品質不佳的資料會嚴重限縮聊天機器人的效能和功能，而不完整或不準確的訓練資料也會增加「AI 幻覺」，也就是聊天機器人會對使用者問題提供不正確或不合理的回應。

訓練

透過從每個互動中學習，由 AI 支援的聊天機器人功能可持續改善是十分誘人的賣點，然而，持續訓練的程序需要大量專屬資源，例如進階機器學習功能、持續效能監控和訓練資料更新。

安全性

雖然企業可能會覺得規則型聊天機器人功能過於有限，但選擇更強大的生成式 AI 聊天機器人或 Copilot，可能會帶來潛在安全性問題和法規遵循挑戰的高風險。

最首要的安全性問題之一是資料洩漏，當用於訓練 LLM 的資料意外包含多餘且可能敏感的資訊時，可能導致機器人意外公開企業或其客戶的私人資訊。

常見聊天機器人使用案例

AI 聊天機器人正在改變消費者和企業在各種平台和產業的互動和流程，除了提供量身打造的服務和全天候支援外，聊天機器人也可將預約排程、製作事件報表，以及生成字幕和標題等作業自動化。

其他亮眼的使用案例包含：

電子商務：提供個人化的客戶建議、簡化採購程序，並重新吸引具有未帳購物車的客戶。

醫療保健：協助病患尋找醫療保健供應商、預約檢查、提醒他們準時服藥，並警示他們即將到來的預約。

教育：支援學生在教室內使用個人化的家教和學習輔助工具，並在教室外透過報名協助提供課程可用性和需求資訊。

銀行：協助使用者追蹤費用、設定自動化付款，並根據使用者的支出模式、交易歷程記錄和財務目標提供智慧財務建議。

製造：將供應鏈流程和維護排程自動化、監控設備，並與其他 IoT 工業裝置互動。

人力資源：引導新員工完成福利登記等流程，即時回應薪資詳細資料或公司政策資訊，甚至建議個人化培訓課程。

政府：協助使用者申請社會福利和服務、登記投票，並獲取公共方案、授權、許可和法規等資訊。

選擇聊天機器人平台的秘訣和最佳實務

建置和部署聊天機器人時，第一步是決定要採用聊天機器人平台，或是從頭開始建立自訂機器人。

選擇從頭建立 AI 聊天機器人或數位助理可擁有極大的自訂空間，同時仍維持對聊天機器人的完整控制，然而，這個流程也可能相當耗時且昂貴，特別是考量下列情況時：

• 聊天機器人將負責的作業項目
• 執行這些工作的複雜程度
• 是否需要可擴展的基礎架構
• 內部工時與成本 vs. 僱用外部開發人員
• 組織是否有訓練所需的工具和資源

使用平台可以消除這些考量因素帶來的許多挑戰，優秀的 AI 聊天機器人平台可提供建立、部署、維護和最佳化聊天機器人所需的工具、訓練和基礎架構。

如何選擇聊天機器人平台

若您只是想進行嘗試，或貴公司缺少技術專長，請考慮選擇提供無程式碼和低程式碼選項以及豐富訓練資源的平台。

無程式碼和低程式碼平台的常見功能包含：

• 拖放式介面，簡化聊天機器人設計和啟動
• 適用於常見產業使用案例的預先建立範本，可加速機器人開發
• 可自訂的元件，讓使用者將機器人與現有企業系統整合

對於希望建立企業級解決方案大型專案的企業而言，尋找可全面支援擴充性、安全性、管理和測試的平台是一項值得的投資。

其他可考慮的關鍵聊天機器人平台功能

• NLP 和 NLU 功能：可理解使用者意圖和內容
• 多通路整合：部署至網路、行動和社群媒體管道
• 自訂和個人化工具：針對個別使用者或特定業務需求量身打造對話
• 分析和報表製作，深入洞察使用者互動和機器人效能
• 安全性和法規遵循工具：用於維護資料保護和遵循法規標準
• 負責任的 AI 引導：確保您以負責任且道德的方式導入 AI

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