AI-chattbottar och röstbottar. Framtiden för affärskommunikation | AI i affärer #10

Hur fungerar chattbottar och röstbottar?

Innan du börjar tänka på vilken du ska välja för att hjälpa ditt företag att växa, låt oss besvara frågan: Hur fungerar en chattbot? Textchattbottar baserade på artificiell intelligens tillåter användare att ställa frågor på naturligt språk via text och få naturligt klingande och meningsfulla svar. Detta beror på att de har teknologier för Natural Language Understanding (NLU) och Natural Language Generation (NLG).

Röstbotten, å sin sida, gör det möjligt för uppringare att navigera i det interaktiva röstsvaret (IVR) systemet med röst. Med dem behöver uppringare inte lyssna på en telefonmeny och trycka på de lämpliga siffrorna på ett tangentbord. De pratar med IVR i realtid, en förenklad simulering av ett operatörssamtal.

Detta beror på att de använder följande teknologier:

• Taligenkänning – omvandlar uppringarens röst till text,
• Natural Language Understanding (NLU) – analyserar förståelse och analyserar betydelseenheter, extraherar
• Språkproduktion (NLG) – genererar ett lämpligt svar baserat på förståelsen av frågan,
• Talsyntes-teknologi – omvandlar svaret till tal och levererar det till uppringaren.

Båda bottarna kan använda stora språkmodeller (LLMs) som grund för att skapa mänskliga svar på frågor på naturligt språk. LLMs är datoralgoritmer som bearbetar naturligt språk och förutspår nästa ord baserat på mönster de känner igen. De använder naturlig språkbehandling (NLP) och maskininlärning (ML) för att analysera och generera text eller tal.

LLMs ger möjlighet att leverera genuina, konsekventa, kontextuella svar genom att träna på stora mängder textdata. LLM förbättrar därför chattbottars och röstbottars förmåga att förstå och generera naturligt språk. Till exempel kan LLM hjälpa röstbottar att hantera komplexa frågor eller långa dialoger.

LLM-baserade chattbottar har många tillämpningar inom affärsvärlden, såsom kundservice, försäljning, marknadsföring, utbildning, hälsa, turism och andra.

Typer av AI-chattbottar

Chattbottar kan delas in i typer beroende på hur de kommunicerar, nämligen text och röst, och efter deras komplexitet och tillämpningar:

• Uppgiftsbaserade chattbottar – regelbaserade och uppgiftsorienterade, de enklaste att använda och implementera,
• Prediktiva, datadrivna chattbottar och röstbottar– som kräver integration med en databas eller applikation, vars funktion liknar en mänsklig konversation.

Att förklara hur en text- eller röst-AI-chattbot fungerar beror på vilken typ vi diskuterar. Så låt oss ta en närmare titt på var och en.

AI-chattbottar och uppgiftsröstbottar

Uppgiftsbaserade chattbottar fokuserar på att utföra en enda funktion, såsom att tillhandahålla information eller slutföra enkla transaktioner. De följer regler, naturlig språkbehandling (NLP) och lite ML för att generera svar på användarfrågor som är automatiserade men liknar en naturlig konversation.

Regelbaserade chattbottar är mycket specialiserade och deras svar måste vara strukturerade, så de används ofta för att stödja kundservice och supportavdelningar. Till exempel kan en uppgiftsorienterad chattbot svara på frågor om öppettider, verksamhetsområde eller behandla enkla beställningar. Uppgiftsorienterade chattbottar kan hantera typiska frågor, men är inte särskilt flexibla och kan inte anpassa sig till nya situationer.

På samma sätt följer regelbaserade röstbottar fördefinierade regler och manus för att hantera enkla och specifika uppgifter. Dessa kan vara, till exempel, att boka en flygning eller kolla vädret över telefon. De är lätta att bygga men har begränsade kapabiliteter och lite anpassningsförmåga.

Ett exempel på skillnaden mellan hur en regelbaserad uppgiftsbaserad chattbot fungerar och en chattbot som använder avancerad AI illustreras av följande utdrag från en dialog:

	REGELBASERAD CHATTBOT	AI CHATTBOT
Bot:	Hur kan jag hjälpa dig? Ställ en fråga genom att skriva “Öppettider,” “Integritetspolicy,” eller “Köparskyddsprogram.”	Hur kan jag hjälpa dig?
Klient:	Vad tid stänger ni?	Vad tid stänger ni?
Bot:	Tyvärr förstår jag inte. Ställ en fråga genom att skriva “Öppettider,” “Integritetspolicy,” eller “Köparskyddsprogram.”	I dag, måndag, är butiken öppen till kl. 17.00. Välkommen!
Klient:	Men jag vill bara veta vad tid ni stänger!	Tack 🙂

Den citerade dialogen visar flexibiliteten hos en AI-chattbot – från den korta frågan “Vad tid stänger ni?” gissar den från sammanhanget att frågan handlar om butikens öppettider och dagens dag. En sådan chattbot kan också läras att svara i en specifik stil som upprätthåller intrycket av en konversation med en specifik person.

Prediktiva AI-chattbottar och röstbottar

Datadrivna chattbottar och röstbottar använder data från olika källor, såsom:

• användarprofiler,
• preferenser och inställningar,
• register över användarbeteende,
• återkoppling

Allt detta för att ge personliga och relevanta svar. De kan också använda datan för att lära sig och gradvis förbättra sin prestation och noggrannhet.

Data används främst för att förutsäga användarnas behov, avsikter, känslor och ge proaktiva-prediktiva – svar. Chattbottar kan också använda det för att generera nya idéer och förslag till användare.

Datadrivna prediktiva AI-chattbottar är de mest avancerade. De kan också anpassas och användas som digitala assistenter som lär sig användarpreferenser och kan initiera konversationer på egen hand. Dessa två typer kombineras ofta för att skapa mer engagerande och intelligenta konversationsagenter.

De använder kontextmedvetenhet, naturlig språkförståelse (NLU), naturlig språkbehandling (NLP) och maskininlärning (ML) för att lära sig över tid. Till exempel kan en datadriven och prediktiv chattbot hjälpa användare att lära sig språk genom interaktiva dialoger och övningar, eller föreslå produkter baserat på användarprofiler och tidigare beteende.

Exempel på AI-chattbottar i affärer

Uppgiftsorienterade chattbottar utför en enda funktion, såsom att tillhandahålla information eller slutföra enkla transaktioner. Till exempel kan en uppgiftsorienterad chattbot:

• boka ett hotellrum eller flygbiljett,
• beställa mat eller livsmedel online,
• kolla väder eller vägförhållanden,
• planera möten,
• svara på vanliga frågor (FAQs),
• kundsupport.

Populära exempel på välimplementerade uppgiftsorienterade chattbottar:

• Expedias chattbot – för att hitta och boka hotell och flyg via Facebook Messenger,
• Domino Pizzas chattbot – för att beställa pizza och spåra leverans via Facebook Messenger,
• Poncho chattbot – för att se väderprognoser och varningar via Facebook Messenger och Slack,
• Kayak chattbot – för att planera resor och jämföra priser via Facebook Messenger, Slack och Alexa.

Mer avancerade, datadrivna och prediktiva textchattbottar finns i :

• språkinlärning eller färdigheter – som Duolingo-chattbotten, som hjälper användare att lära sig främmande språk genom interaktiva dialoger och övningar i Duolingo-appen,
• föreslå produkter eller tjänster baserat på användarprofiler och tidigare beteende,
• generera nya idéer eller innehåll för kreativa projekt,
• hjälpa till med repetitiva arbetsuppgifter, såsom att hantera ekonomi, kalendrar, e-post osv., såsom Googles Bard, en textbaserad digital assistent som kan generera texter och skicka dem via Google Workspace

Några populära kommersiella exempel på allmänna prediktiva AI-chattbottar är:

• Apples Siri, en digital röstassistent som kan utföra olika uppgifter och svara på frågor via iOS-enheter.
• Amazon Alexa, en digital röstassistent som kan styra smarta hem-enheter, spela musik, beställa produkter och mer via Echo-enheter.

Exempel på röstbottar i affärer

Om en kund ringer för att blockera ett kreditkort kan en röstbot hjälpa till att hitta vägen genom alla steg utan att involvera en mänsklig agent. För att ge sömlös kundservice kan röstbottar också hjälpa till att förbättra medarbetares produktivitet genom att automatisera uppgifter som att godkänna förfrågningar, beställa förnödenheter, fylla i formulär eller automatisera kontorsuppgifter som att schemalägga möten.

Några av de bästa marknadslösningarna för röstbottar är:

• Amazon Lex – En tjänst som gör det möjligt för utvecklare att skapa konversationsgränssnitt med hjälp av röst och text. Tillhandahåller taligenkänning, naturlig språkförståelse, naturlig språkproduktion och talsyntesfunktioner. Den integreras också med Amazon Alexa, Amazon Polly, Amazon Comprehend, etc.
• Google Dialogflow – En plattform för att skapa naturliga och rika konversationsupplevelser med hjälp av röst och text. Den tillhandahåller taligenkänning, naturlig språkförståelse, naturlig språkproduktion och talsyntesfunktioner. Den integreras också med Google Assistant, Google Cloud Speech-to-Text, Google Cloud Text-to-Speech, etc.
• IBM Watson Assistant – Gör det möjligt för utvecklare att designa konversationslösningar via röst och text. Tillhandahåller taligenkänning, naturlig språkförståelse, naturlig språkproduktion och talsyntesfunktioner. Den integreras också med IBM Watson Speech Services, IBM Watson Text-to-Speech, IBM Watson Tone Analyzer, etc.

AI-chattbottar eller röstbottar – Vilken ska du välja för ditt företag?

Chattbottar och röstbottar är två typer av konverserande artificiell intelligens som kan hjälpa företag att automatisera kundinteraktioner och ge bättre service. Men de har olika styrkor och begränsningar beroende på sammanhang och användarpreferenser. Här är några kriterier för att välja en lösning:

• Användargränssnitt – AI-chattbottar är mer lämpliga för användare som behöver tillgång till visuell information, såsom bilder eller länkar. Röstbottar, å sin sida, är mer lämpliga för dem som behöver kommunicera snabbt eller, till exempel, köra bil eller hantera en maskin medan de pratar.
• Användarupplevelse – båda förlitar sig på naturlig språkförståelse (NLU) för att bearbeta användarförfrågningar och avsikter. Röstbottar är mer engagerande, men deras svar måste vara verkligt mänskliga för att utföra sin funktion. Röstbottar kräver också taligenkänning och syntes, vilket kan introducera fler fel eller förseningar i konversationen. Å andra sidan kan chattbottar ge mer feedback och vägledning till användaren genom knappar, menyer eller emotikoner. Dessutom är de lättare att träna och förbättra.
• Tillämpning – båda kan passa in i kundservice, försäljning, bokning eller informationshämtning. Men vissa kan vara mer funktionella för en specifik uppgift, beroende på dess komplexitet, brådska eller känslighet. Till exempel kan textchattbottar vara bättre för uppgifter som kräver autentisering, verifiering eller bekräftelse, medan röstbottar kan vara bättre för sådana som syftar till hastighet, bekvämlighet eller personalisering.

För att avgöra vilken som passar bättre i ditt företag, svara på följande frågor:

1. Vem är dina målgruppskunder och vad är deras preferenser och beteenden?

Denna fråga hjälper dig att förstå dina kunders behov och förväntningar, samt deras föredragna kommunikationsmetod. Till exempel, om dina kunder är unga, teknikintresserade och mobila, kan de föredra chattbottar framför röstbottar. Om dina kunder är äldre, mindre bekväma med att skriva eller har tillgänglighetsproblem, kan de föredra röstbottar.

2. Vad är dina kunders mål och smärtpunkter, och hur kan du lösa dem?

Denna fråga hjälper dig att definiera värdeerbjudandet och användningsfallet för din konverserande artificiella intelligenslösning. Till exempel, om kunder vill snabbt beställa en pizza eller boka en flygning, kan de föredra röstbottar framför chattbottar. Om kunder vill jämföra produkter, läsa recensioner eller få detaljerad information, kan de föredra chattbottar.

3. Vilka kanaler och plattformar använder kunder för att interagera med ditt företag?

Denna fråga hjälper dig att välja den bästa leveransmetoden och integrationsalternativen för din konverserande artificiella intelligenslösning. Till exempel, om dina kunder använder sociala medier, meddelandeappar eller webbplatser för att kontakta dig, kan de föredra chattbottar framför röstbottar. Om dina kunder använder telefonsamtal, smarta högtalare eller röstassistenter för att kontakta dig, kan de föredra röstbottar framför chattbottar.

4. Vilka tekniska och finansiella resurser har du tillgängliga för att utveckla och underhålla din konverserande artificiella intelligenslösning?

Denna fråga hjälper dig att bedöma genomförbarheten och skalbarheten av din konverserande artificiella intelligenslösning. Till exempel, om du har begränsade resurser eller expertis, kan du föredra chattbottar framför röstbottar. Chattbottar är generellt enklare och billigare att utveckla och underhålla. Röstbottar kräver mer avancerad teknik och färdigheter, såsom taligenkänning och syntes, vilket kan öka kostnaden och komplexiteten i lösningen.

Konverserande artificiell intelligens. Framtiden för kommunikation i affärer

Eftersom företag strävar efter att bygga djupare, mer meningsfulla relationer med sina kunder, handlar valet mellan chattbottar och röstbottar inte bara om teknik, utan om att förstå och förutse mänskliga behov.

Att kombinera artificiell intelligens med förmågan att ha en konversation som liknar en mänsklig, lovar inte bara effektivitet utan också en transformation av hur företag interagerar med sina kunder. För kanske ligger framtiden för affärskommunikation här – mer intuitiv, personlig och paradoxalt nog, mer mänsklig.

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva gemenskap av bin på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.