什麼是對話式 AI？
對話式人工智慧（AI）是指聊天機器人和語音助理，可自動化溝通並大規模實現個人化的客戶和員工體驗。
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對話式 AI 概覽
對話式 AI 可讓機器以自然且有意義的方式了解、處理和回應人類語言。第一個對話式機器人 ELIZA 於 1966 年建立，使用一種稱為模式比對的方法，以根據使用者輸入的特定字詞提供預先程式設計的答案。半個世紀後，許多機器人仍然使用模式比對。然而，隨著自然語言處理（NLP）、機器學習（ML）、大型語言模型（LLM）和深度學習等強大的 AI 技術出現，現在能夠建立對話式機器人（包括 AI Copilot），能夠擁有更人性化的對話、學習和邏輯。
對話式 AI 的效益為何？
對話式 AI 機器人提供方便、流暢的服務交付。可將其內建於應用程式中，可讓使用者不需個別應用程式存取，即可執行不同工作。
但如同任何技術，當對話式機器人在清楚了解使用者的需求和偏好的情況下建立時，將發揮最佳效果。當設計或支援 IT 基礎架構有缺陷時，使用者可能會覺得令人沮喪而非有所助益。但在設定得當時，機器人可為消費者和企業帶來驚人的效益：
改善客戶服務：聊天機器人提供全天候的客戶支援、即時回應詢問、減少等待時間並提升客戶滿意度。
精簡作業：核准工作流程、申請休假、預訂差旅，以及跨多個來源尋找資訊，只是幾個業務使用案例。
成本效益：透過自動化例行查詢和工作，對話式 AI 可讓員工專注於更高價值的工作。這會促使節省人力成本，並提升工作者滿意度。
可擴展性：機器人能夠輕鬆擴展以處理大量同時互動，確保尖峰時間的服務品質一致，並減少增加員工的需求。
個人化體驗：AI 聊天機器人和語音助理可以分析使用者資料，以提供個人化建議、支援和服務。
資料洞察：企業可從互動收集資料，並提供客戶行為、偏好和意見回饋的洞察，進而制定策略與決策。
多語言支援：能夠支援多種語言，使其易用且更符合成本效益，滿足全球受眾。
無障礙性：針對使用傳統網頁或應用程式介面有困難的人們而言，對話式機器人提供替代互動方式。
有效解決問題與決策：AI 支援的系統可快速處理並分析大量資料，以協助決策和問題解決。
整合與自動化：單一聊天機器人可與多個系統整合，流暢自動化工作，例如預訂預約和進行交易，以及與消費者和工業物聯網（IoT）系統整合。
對話式 AI 的挑戰為何？
運用對話式 AI 技術，企業在改善與客戶互動和簡化營運的方式上取得顯著進展。然而，這些解決方案可能相當複雜，且建置 AI 解決方案需要特殊考量：
了解細微的差別和情境
對話式機器人的關鍵挑戰之一，就是準確解讀人類語言的細微差別和情境。諷刺、成語、文化參照等細微差別可能導致誤解和不恰當回應。
維持對話流暢性
保持對話自然流暢進行對正面的使用者體驗相當重要。對話式機器人可能難以處理複雜的互動，或順利管理主題間的轉換，這可能會擾亂對話流程。
資料隱私權和安全性
安全處理個人資料是所有 AI 應用的主要考量，特別是在處理敏感資訊時。遵循資料保護法規和保護使用者隱私權是關鍵挑戰。
可擴展性
隨著企業成長，對話式 AI 系統需要相應擴展，因此可能面臨技術上的挑戰。在效能或速度不下降的情況下處理增加的互動量，需要強大的基礎架構和持續優化。
持續學習和調整
對話式 AI 系統必須持續學習互動，以改善其準確性和相關性。此持續訓練需要大量資源和進階機器學習功能。
各產業的對話式 AI 範例
對話式 AI 正在改變不同產業的客戶互動和營運流程。從自動化醫療預約到自動化供應鏈流程，這些技術能夠建立可提升效率、強化使用者互動並推動創新的自訂企業 AI 解決方案。以下是一些亮眼的對話式 AI 範例：
汽車業
讓客戶能夠搜尋存貨、預訂試駕、探索召回資訊，以及排程保養預約。
教育
透過即時對話和指導，個人化家教、抄錄演講筆記並強化語言學習。
能源與自然資源業
讓員工快速取得安全規範並簡化事故呈報。
金融服務
透過提供個人化的財務或保險建議、協助交易和處理索賠處理，強化客戶服務及營運效率。
醫療保健業
透過自動化預約排程，改善病患成效和營運效率，並能輕鬆取得個人健康資料，同時維護隱私權。
高科技業
提供技術支援並讓使用者參與意見回饋循環以改善產品。
製造業
可快速回應操作問題、自動化供應鏈流程，並與工業 IoT 裝置互動。
媒體與電信業
傳送客戶支援請求、製作字幕和有聲書，並協助客戶尋找感興趣的電影、電視節目和音樂。
公共部門
透過簡化服務請求並提供常見查詢的自動化回應，改善市民參與度。
零售業
通過加快客戶查詢、推薦產品、處理訂單，以及提供售後支援，強化線上和店內購物。
對話式 AI 的運作方式為何？
AI 聊天機器人使用 ML、NLP 和自然語言理解（NLU）以了解使用者的輸入，並提供人性化的對話流程。深度學習屬於涉及多層神經網路的機器學習一部分並是重要的對話式 AI 技術，可支援機器人立即學習並制定明智決策。
對話式 AI 技術運作方式的重要流程
輸入解讀
此流程從 AI 解讀使用者輸入開始，這可是文字或語音形式。首先使用語音辨識技術，將語音輸入轉換為文字。
NLP、NLU 和深度學習
NLP 允許 AI 細分和分析文字。NLU 是 NLP 的一部分，透過了解使用者輸入背後的情進和意圖而更深入探索。其使用深度學習來掌握各種情境中的細微差別、歧異性和字詞的特定含義，實現更準確解讀使用者需求。
對話管理
這會協調與使用者的對話，根據意圖、情境和系統功能引導互動。這可能涉及查詢資料庫或執行特定動作，以提供精確且相關的回應。
回應產生
AI 建構的回應會符合使用者的請求和對話情境。這可能涉及從一系列預先定義的選項中選擇適當回答，或透過機器學習產生新回應。
持續學習和調整
透過機器學習，AI 系統持續改善，從每個互動中學習。這強化其語言模型，並改善其預測和回應各種請求的能力。
意見回饋循環
納入使用者意見回饋可讓系統改善效能、調整其對話模型，並在未來互動中提供更準確的回應。
需要注意的是，即使是使用深度學習的聊天機器人，也可能納入較不先進的技術，例如簡易演算法和模式比對。當機器人開發人員或設計人員需要引導使用者進行特定的一系列動作，或引導使用者取得預先決定的資源時，這些較舊的技術仍相當實用。
對話式 AI 的類型
對話式機器人根據其基礎技術可分為三種類型：模式比對、演算法和 NLP/ML。
模式比對的聊天機器人通常開發速度快且成本較低，適用於狹窄或定義良好的應用情境，其中使用者查詢的範圍有限且可預測。對於需要簡單明瞭、坦白回應的工作而言特別有用，但是其無法理解與程式設計模式不相符的輸入情境、意圖或變化。
演算聊天機器人會遵循一系列邏輯作業或演算法，並適用於可透過一系列清楚步驟或計算來判斷回應的應用情境。雖然可能聽起來像是在對話，但實際上並不了解人類的語言。然而，在回應依賴邏輯而非語言理解或過去互動學習的情境下非常有效。
以 NLP 和機器學習為基礎的聊天機器人提供進階和流暢的對話體驗，能夠解讀各種的人類輸入。其理解內容、反覆學習互動，並可做出細微的回應。適合需要高度互動變化和個人化的應用，例如動態客戶服務環境和 AI Copilot。
視特定需求、預算和預期的使用者與機器人體驗而定，在這三種類型之間進行選擇。雖然對 NLP 和 ML 聊天機器人的初始投資較高，但學習與調整的能力可提供更引人入勝的使用者體驗，並透過減少演算法和模式資料庫的持續更新需求，進而降低長期成本。
如何建立對話式 AI
建立對話式機器人涉及系統化流程，以確保有效、引人入勝且能夠理解並回應人類輸入。機器人通常是在對話式 AI 平台上設計及建立，將在下一節介紹。以下為流程中各階段的簡短概覽：
設計
此階段著重於定義機器人用途、功能和可處理的對話範圍。這包含識別目標使用者、機器人將回答的問題類型、其個性和對話流程。設計人員也會絕對機器人將部署在哪些平台（網頁、行動裝置、社交媒體）上。
訓練
訓練包含為機器人提供大量對話、問題和答案資料集，以協助其學習並了解人類語言的細微差別。此階段使用 NLP 和 ML 演算法（包含深度學習模型），讓機器人識別意圖、擷取相關資訊並適當回應。
建立
在建立階段中，開發人員編寫機器人程式碼，整合訓練的模型並建置設計的對話流程。此階段也包含設定與外部系統的整合，或機器人將執行的動作 API（例如預訂預約或取得資料）。
測試
測試對於識別和修正理解、回應準確性和使用者體驗的問題相當重要。這包含模擬對話，以確保機器人在各種情境和輸入方面如預期般運作。這些測試的意見回饋會用於改善機器人的回應和功能。
連線
經過測試後，機器人便會連線至所選平台或介面，該平台將會與使用者互動。這包含在網站、社群媒體、傳訊應用程式或其他數位管道上部署機器人。確保無縫整合且目標群眾可取得是關鍵。
監控
部署後，持續監控對於評估機器人效能、使用者滿意度，以及識別要改善領域至關重要。監控工具可即時追蹤對話，允許開發人員更新機器人的訓練資料、改善其演算法，並根據使用者意見回饋和不斷變化的需求新增功能。
在這些階段中，跨部門團隊（包括 UX 設計人員、開發人員、資料科學家和內容建立者）之間的協作非常重要，以建立易於使用、智慧且可擴充的的對話式 AI 機器人。
是否應該使用平台建立對話式 AI？
良好的對話式 AI 平台提供建立、部署、維護和優化聊天機器人和語音助理所需的工具、訓練和基礎架構。若您的專案規模很小或只是希望進行實驗，請考慮提供無程式碼和低程式碼選項的平台，並具備完善的訓練資源。另一方面，若您要建立企業級解決方案，則最好選擇提供安全性、管理、測試和可擴展基礎架構全面支援的平台。
選擇對話式 AI 平台的重要考量事項
無程式碼和低程式碼：這些功能可讓使用者不需具備深度技術專業知識，即可建立並部署對話式應用程式。無程式碼和低程式碼平台通常提供以下功能：
- 拖放介面，簡化使用者互動的設計和流程。
- 預先建立的範本，加速常見產業應用案例的機器人開發。
- 可自訂的元件，可讓機器人與現有企業系統整合。
NLP 和 NLU 功能：可理解使用者意圖和內容。
多通路整合：允許部署至網路、行動和社群媒體平台。
可擴展性：能夠處理不同數量的對話而不降低效能。
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：用於深入了解使用者互動和機器人效能，有助於持續改善。
安全性、法規遵循和負責任的 AI：確保資料保護並遵循法規標準，同時提供指南確保以負責任且符合道德的方式建置 AI。
專屬 vs. 開放原始碼：專屬平台通常為特定應用提供全面支援和無縫整合。開放原始碼平台提供更完善的自訂與社群導向的創新，但可能需要更多的技術專業知識來建智和維護。
專屬 vs. 開放原始碼平台的比較
結論：從 ELIZA 到真正的對話式 AI
多數人已使用對話式機器人多年，以 Alexa 或 Siri 等語音助理的形式來購物、搜尋網路和存取數位媒體。此技術也成為一種常見與企業互動的方法（儘管有時不盡理想），透過自動化電話目錄系統、產品選擇精靈和網站聊天機器人進行互動。然而，不盡理想的體驗可能即將成為過去，NLP 和 NLU 技術讓對話式 AI 機器人更像是在交談一樣。