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?
  2. 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.

  3. Vad är dina kunders mål och smärtpunkter, och hur kan du lösa dem?
  4. 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.

  5. Vilka kanaler och plattformar använder kunder för att interagera med ditt företag?
  6. 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.

  7. Vilka tekniska och finansiella resurser har du tillgängliga för att utveckla och underhålla din konverserande artificiella intelligenslösning?
  8. 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.

voicebots

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.

Robert Whitney

JavaScript-expert och instruktör som coachar IT-avdelningar. Hans huvudmål är att höja teamets produktivitet genom att lära andra hur man effektivt samarbetar medan man kodar.

View all posts →

AI in business:

  1. 6 fantastiska ChatGTP-plugins som kommer att göra ditt liv enklare
  2. Navigera nya affärsmöjligheter med ChatGPT-4
  3. 3 fantastiska AI-skribenter du måste prova idag
  4. Syntetiska skådespelare. Topp 3 AI-videogeneratorer
  5. Vilka är svagheterna i min affärsidé? En brainstorming-session med ChatGPT
  6. Att använda ChatGPT i affärer
  7. Nya tjänster och produkter som använder AI
  8. Automatiserade inlägg på sociala medier
  9. Schemalägga inlägg på sociala medier. Hur kan AI hjälpa till?
  10. AI:s roll i affärsbeslutsfattande
  11. Affärsnlp idag och imorgon
  12. AI-assisterade textchattbotar
  13. AI-applikationer inom affärsvärlden - översikt
  14. Hot och möjligheter med AI i affärer (del 2)
  15. Hot och möjligheter med AI i affärer (del 1)
  16. Vad är framtiden för AI enligt McKinsey Global Institute?
  17. Artificiell intelligens i affärer - Introduktion
  18. Vad är NLP, eller naturlig språkbehandling i affärer
  19. Google Translate vs DeepL. 5 tillämpningar av maskinöversättning för företag
  20. Automatisk dokumenthantering
  21. Drift och affärsapplikationer för röstrobotar
  22. Virtuell assistentteknik, eller hur man pratar med AI?
  23. Vad är affärsintelligens?
  24. Hur kan artificiell intelligens hjälpa till med BPM?
  25. Kreativ AI idag och imorgon
  26. Artificiell intelligens i innehållshantering
  27. Utforska kraften i AI inom musikskapande
  28. 3 användbara AI-grafikdesignverktyg. Generativ AI i affärer
  29. AI och sociala medier – vad säger de om oss?
  30. Kommer artificiell intelligens att ersätta affärsanalytiker?
  31. AI-verktyg för chefen
  32. Framtidens arbetsmarknad och kommande yrken
  33. RPA och API:er i ett digitalt företag
  34. Nya interaktioner. Hur förändrar AI sättet vi använder enheter?
  35. Multimodal AI och dess tillämpningar inom affärer
  36. Artificiell intelligens och miljön. 3 AI-lösningar för att hjälpa dig bygga en hållbar verksamhet
  37. AI-innehållsdetektorer. Är de värda det?
  38. ChatGPT vs Bard vs Bing. Vilken AI-chattbot leder racet?
  39. Är chatbot-AI en konkurrent till Google-sökning?
  40. Effektiva ChatGPT-frågor för HR och rekrytering
  41. Prompt engineering. Vad gör en promptingenjör?
  42. AI och vad mer? Toppteknologitrender för företag 2024
  43. AI och affärsetik. Varför du bör investera i etiska lösningar
  44. Meta AI. Vad bör du veta om Facebooks och Instagrams AI-stödda funktioner?
  45. AI-reglering. Vad behöver du veta som entreprenör?
  46. 5 nya användningar av AI i affärer
  47. AI-produkter och projekt - hur skiljer de sig från andra?
  48. AI som en expert i ditt team
  49. AI-team vs. rollfördelning
  50. Hur väljer man ett karriärområde inom AI?
  51. AI inom HR: Hur rekryteringsautomation påverkar HR och teamutveckling
  52. AI-assisterad processautomation. Var ska man börja?
  53. 6 mest intressanta AI-verktyg 2023
  54. Vad är företagets AI-mognadsanalys?
  55. AI för B2B-personalisering
  56. ChatGPT-användningsfall. 18 exempel på hur du kan förbättra ditt företag med ChatGPT 2024
  57. AI Mockup-generator. Topp 4 verktyg
  58. Mikrolärande. Ett snabbt sätt att få nya färdigheter
  59. De mest intressanta AI-implementationerna i företag 2024
  60. Vilka utmaningar medför AI-projektet?
  61. Topp 8 AI-verktyg för företag 2024
  62. AI i CRM. Vad förändrar AI i CRM-verktyg?
  63. UE:s AI-lag. Hur reglerar Europa användningen av artificiell intelligens
  64. Topp 7 AI webbplatsbyggare
  65. Ingen kodverktyg och AI-innovationer
  66. Hur mycket ökar användningen av AI produktiviteten i ditt team?
  67. Hur man använder ChatGTP för marknadsundersökningar?
  68. Hur kan du bredda räckvidden för din AI-marknadsföringskampanj?
  69. AI inom transport och logistik
  70. Vilka affärsproblem kan AI lösa?
  71. Hur matchar du en AI-lösning med ett affärsproblem?
  72. Artificiell intelligens i medierna
  73. AI inom bank och finans. Stripe, Monzo och Grab
  74. AI inom resebranschen
  75. Hur AI främjar födelsen av nya teknologier
  76. AI inom e-handel. Översikt över globala ledare
  77. Topp 4 AI-bildskapande verktyg
  78. Topp 5 AI-verktyg för dataanalys
  79. Revolutionen av AI i sociala medier
  80. Är det alltid värt att lägga till artificiell intelligens i produktutvecklingsprocessen?
  81. 6 största affärsmisstag orsakade av AI
  82. AI-strategi i ditt företag - hur bygger man den?
  83. Bästa AI-kurser – 6 fantastiska rekommendationer
  84. Optimera sociala medier-lyssnande med AI-verktyg
  85. IoT + AI, eller hur man minskar energikostnaderna i ett företag
  86. AI inom logistik. 5 bästa verktyg
  87. GPT Store – en översikt över de mest intressanta GPT:erna för företag
  88. LLM, GPT, RAG... Vad betyder AI-förkortningar?
  89. AI-robotar – framtiden eller nutiden för affärer?
  90. Vad kostar det att implementera AI i ett företag?
  91. Vad gör specialister inom artificiell intelligens?
  92. Hur kan AI hjälpa till i en frilansares karriär?
  93. Automatisera arbete och öka produktiviteten. En guide till AI för frilansare
  94. AI för startups – bästa verktyg
  95. Bygga en webbplats med AI
  96. Eleven Labs och vad mer? De mest lovande AI-startups.
  97. OpenAI, Midjourney, Anthropic, Hugging Face. Vem är vem i AI-världen?
  98. Syntetisk data och dess betydelse för utvecklingen av ditt företag
  99. Topp AI-sökmotorer. Var ska man leta efter AI-verktyg?
  100. Video AI. De senaste AI-videogeneratorerna
  101. AI för chefer. Hur AI kan göra ditt jobb enklare
  102. Vad är nytt i Google Gemini? Allt du behöver veta
  103. AI i Polen. Företag, möten och konferenser
  104. AI-kalender. Hur optimerar du din tid i ett företag?
  105. AI och framtiden för arbete. Hur förbereder du ditt företag för förändring?
  106. AI-röstkloning för företag. Hur skapar man personliga röstmeddelanden med AI?
  107. "Vi är alla utvecklare". Hur kan medborgarutvecklare hjälpa ditt företag?
  108. Faktakontroll och AI-hallucinationer
  109. AI i rekrytering – utveckla rekryteringsmaterial steg för steg
  110. Sora. Hur kommer realistiska videor från OpenAI att förändra affärer?
  111. Midjourney v6. Innovationer inom AI-bildgenerering
  112. AI i små och medelstora företag. Hur kan små och medelstora företag konkurrera med jättar med hjälp av AI?
  113. Hur förändrar AI influencer-marknadsföring?
  114. Är AI verkligen ett hot mot utvecklare? Devin och Microsoft AutoDev
  115. Bästa AI-chatbots för e-handel. Plattformar
  116. AI-chattbottar för e-handel. Fallstudier
  117. Hur håller man sig uppdaterad om vad som händer i AI-världen?
  118. Tämja AI. Hur tar man de första stegen för att tillämpa AI i sitt företag?
  119. Förvirring, Bing Copilot eller You.com? Jämförelse av AI-sökmotorer
  120. AI-experter i Polen
  121. ReALM. En banbrytande språkmodell från Apple?
  122. Google Genie — en generativ AI-modell som skapar helt interaktiva världar från bilder
  123. Automation eller förstärkning? Två tillvägagångssätt för AI i ett företag
  124. LLMOps, eller hur man effektivt hanterar språkmodeller i en organisation
  125. AI-videogenerering. Nya horisonter inom videoinnehållsproduktion för företag
  126. Bästa AI-transkription verktyg. Hur man omvandlar långa inspelningar till koncisa sammanfattningar?
  127. Sentimentanalys med AI. Hur hjälper det till att driva förändring i företag?
  128. AI:s roll i innehållsmoderering