AI csevegőrobotok és hangrobotok. Az üzleti kommunikáció jövője | AI az üzletben #10

Hogyan működnek a chatbotok és a voicebotok?

Mielőtt elkezdenéd gondolkodni, hogy melyiket válaszd, hogy segítsen a vállalkozásod növekedésében, válaszoljunk a kérdésre: Hogyan működik egy chatbot? A mesterséges intelligencián alapuló szöveges chatbotok lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy természetes nyelvű kérdéseket tegyenek fel szöveges formában, és természetes hangzású, értelmes válaszokat kapjanak. Ennek az az oka, hogy rendelkeznek Természetes Nyelv Megértés (NLU) és Természetes Nyelv Generálás (NLG) technológiákkal.

A voicebot ezzel szemben lehetővé teszi a hívók számára, hogy hanggal navigáljanak az interaktív hangválasz (IVR) rendszeren. Velük a hívóknak nem kell telefonmenüt hallgatniuk és a megfelelő számokat megnyomniuk a billentyűzeten. Az IVR-rel élőben beszélgetnek, ami egy egyszerűsített szimulációja egy operátori hívásnak.

Ennek az az oka, hogy a következő technológiákat használják:

• Beszédfelismerés – a hívó hangjának szöveggé alakítása,
• Természetes Nyelv Megértés (NLU) – a jelentés egységeinek elemzése, kinyerése,
• Nyelv Generálás (NLG) – megfelelő válasz generálása a kérdés megértése alapján,
• Beszédszintézis Technológia – a válasz beszéddé alakítása és a hívóhoz való eljuttatása.

Mindkét bot nagy nyelvi modelleket (LLM) használhat az emberihez hasonló válaszok létrehozásának alapjaként. Az LLM-ek számítógépes algoritmusok, amelyek feldolgozzák a természetes nyelvű bemenetet, és a felismert minták alapján megjósolják a következő szót. A természetes nyelv feldolgozást (NLP) és a gépi tanulást (ML) alkalmazzák a szöveg vagy beszéd elemzésére és generálására.

Az LLM-ek lehetővé teszik az autentikus, következetes, kontextuális válaszok megadását hatalmas mennyiségű szöveges adat képzésével. Az LLM tehát javítja a chatbotok és voicebotok képességét a természetes nyelv megértésében és generálásában. Például az LLM segíthet a voicebotoknak a bonyolult kérdések vagy hosszú párbeszédek kezelésében.

Az LLM-alapú chatbotoknak számos alkalmazása van az üzleti életben, például ügyfélszolgálat, értékesítés, marketing, oktatás, egészségügy, turizmus és más területeken.

AI chatbotok típusai

A chatbotokat a kommunikáció módja szerint, nevezetesen szöveges és hangalapú, valamint a bonyolultságuk és alkalmazásaik alapján lehet csoportosítani:

• Feladat-alapú chatbotok – szabályalapúak és feladat-orientáltak, a legegyszerűbbek a működtetéshez és megvalósításhoz,
• Prediktív, adatalapú chatbotok és voicebotok – adatbázissal vagy alkalmazással való integrációt igényelnek, működésük a leginkább hasonlít az emberi beszélgetéshez.

A szöveges vagy hangalapú AI chatbot működésének magyarázata attól függ, hogy melyik típusról beszélünk. Tehát nézzük meg közelebbről mindegyiket.

AI Chatbotok és feladat voicebotok

A feladat-alapú chatbotok egyetlen funkcióra összpontosítanak, például információk nyújtására vagy egyszerű tranzakciók lebonyolítására. Szabályokat, természetes nyelv feldolgozást (NLP) és egy kis ML-t követnek, hogy válaszokat generáljanak a felhasználói kérdésekre, amelyek automatizáltak, de valamennyire hasonlítanak egy természetes beszélgetésre.

A szabályalapú chatbotok rendkívül specializáltak, és válaszaiknak strukturáltnak kell lenniük, ezért gyakran használják őket az ügyfélszolgálat és támogatási osztályok támogatására. Például egy feladat-orientált chatbot válaszolhat a nyitvatartási időkre, a vállalkozás terjedelmére vagy egyszerű megrendelések lebonyolítására vonatkozó kérdésekre. A feladat-orientált chatbotok kezelni tudják a tipikus kérdéseket, de nem túl rugalmasak, és nem tudnak alkalmazkodni az új helyzetekhez.

Hasonlóképpen, a szabályalapú voicebotok előre meghatározott szabályokat és forgatókönyveket követnek az egyszerű és specifikus feladatok kezelésére. Ezek lehetnek például repülőjegy foglalása vagy az időjárás ellenőrzése telefonon. Könnyen felépíthetők, de korlátozott képességekkel rendelkeznek és kevés alkalmazkodóképességgel bírnak.

A különbség illusztrálására a szabályalapú feladat-alapú chatbot működése és egy fejlett AI-t használó chatbot között a következő párbeszéd részlet szolgál:

	SZABÁLYALAPÚ CHATBOT	AI CHATBOT
Bot:	Hogyan segíthetek? Kérdezz egy kérdést úgy, hogy beírod: “Nyitvatartás,” “Adatvédelmi irányelvek,” vagy “Vásárlói védelem.”	Hogyan segíthetek?
Klient:	Hány órakor zárnak?	Hány órakor zárnak?
Bot:	Sajnos nem értem. Kérdezz egy kérdést úgy, hogy beírod: “Nyitvatartás,” “Adatvédelmi irányelvek,” vagy “Vásárlói védelem.”	Ma, hétfőn, az üzlet 17 óráig nyitva van. Üdvözöljük!
Klient:	De csak azt akarom tudni, hogy hány órakor zárnak!	Köszönöm 🙂

A hivatkozott párbeszéd bemutatja az AI chatbot rugalmasságát – a rövid kérdésből “Hány órakor zárnak?” a kontextusból kitalálja, hogy a kérdés az üzlet nyitvatartási idejére és a mai napra vonatkozik. Egy ilyen chatbotot arra is meg lehet tanítani, hogy egy adott stílusban válaszoljon, amely fenntartja a benyomást, hogy egy adott személlyel beszélgetünk.

Prediktív AI chatbotok és voicebotok

Az adatalapú chatbotok és voicebotok különböző forrásokból származó adatokat használnak, például:

• felhasználói profilok,
• preferenciák és beállítások,
• felhasználói viselkedés nyilvántartásai,
• visszajelzések

Mindehhez az a cél, hogy személyre szabott és releváns válaszokat nyújtsanak. Az adatok felhasználásával tanulhatnak és fokozatosan javíthatják teljesítményüket és pontosságukat.

Az adatokat elsősorban a felhasználók szükségleteinek, szándékainak, érzelmeinek előrejelzésére és proaktív-prediktív válaszok nyújtására használják. A chatbotok ezt az adatot új ötletek és javaslatok generálására is felhasználhatják a felhasználók számára.

Az adatalapú prediktív AI chatbotok a legfejlettebbek. Ezeket személyre is szabhatják, és digitális asszisztenseként használhatják, amelyek megtanulják a felhasználói preferenciákat, és saját maguktól kezdeményezhetik a beszélgetéseket. E két típus gyakran kombinálva van, hogy még vonzóbb és intelligensebb beszélgetési ügynököket hozzanak létre.

Idővel kontextus-érzékenységet, természetes nyelv megértést (NLU), természetes nyelv feldolgozást (NLP) és gépi tanulást (ML) használnak a tanuláshoz. Például egy adatalapú és prediktív chatbot segíthet a felhasználóknak nyelveket tanulni interaktív párbeszédek és gyakorlatok révén, vagy termékeket javasolhat a felhasználói profilok és a korábbi viselkedés alapján.

AI chatbotok példái az üzleti életben

A feladat-orientált chatbotok egyetlen funkciót látnak el, például információk nyújtását vagy egyszerű tranzakciók lebonyolítását. Például egy feladat-orientált chatbot képes:

• szállodai szobát vagy repülőjegyet foglalni,
• ételt vagy élelmiszert rendelni online,
• az időjárást vagy az útviszonyokat ellenőrizni,
• találkozót tervezni,
• válaszolni a gyakran ismételt kérdésekre (GYIK),
• ügyfélszolgálatot nyújtani.

A jól megvalósított feladat-orientált chatbotok népszerű példái:

• Expedia chatbotja – szállodák és repülőjáratok keresésére és foglalására a Facebook Messenger-en,
• Domino Pizza chatbotja – pizza rendelésére és a szállítás nyomon követésére a Facebook Messenger-en,
• Poncho chatbot – időjárás-előrejelzések és figyelmeztetések megtekintésére a Facebook Messenger-en és Slack-en,
• Kayak chatbot – utazások tervezésére és árak összehasonlítására a Facebook Messenger-en, Slack-en és Alexán.

A fejlettebb, adatalapú és prediktív szöveges chatbotok a következő területeken találhatók:

• nyelvtanulás vagy készségek – mint például a Duolingo chatbot, amely segít a felhasználóknak idegen nyelvek tanulásában interaktív párbeszédek és gyakorlatok révén a Duolingo alkalmazásban,
• termékek vagy szolgáltatások javaslata a felhasználói profilok és a korábbi viselkedés alapján,
• új ötletek vagy tartalom generálása kreatív projektekhez,
• segítségnyújtás ismétlődő munkafeladatokban, például pénzügyek, naptárak, e-mailek stb. kezelésében, mint például a Google Bard, egy szövegalapú digitális asszisztens, amely képes szövegeket generálni és e-mailben küldeni a Google Workspace-en keresztül.

Néhány népszerű kereskedelmi példa az általános célú prediktív AI chatbotokra:

• Apple Siri, egy digitális hangasszisztens, amely különböző feladatokat végezhet és válaszolhat kérdésekre iOS eszközökön.
• Amazon Alexa, egy digitális hangasszisztens, amely képes irányítani az okosotthon eszközöket, zenét lejátszani, termékeket rendelni és még sok mást az Echo eszközökön keresztül.

Voicebotok példái az üzleti életben

Ha egy ügyfél telefonál, hogy letiltson egy hitelkártyát, egy voicebot segíthet végigvezetni az összes lépésen anélkül, hogy emberi ügynökre lenne szükség. A zökkenőmentes ügyfélszolgálat biztosítása érdekében a voicebotok segíthetnek a munkavállalói termelékenység javításában is, automatizálva olyan feladatokat, mint a kérelmek jóváhagyása, ellátmányok rendelése, űrlapok kitöltése vagy irodai feladatok automatizálása, például találkozók ütemezése.

A voicebotok legjobb piaci megoldásai közé tartoznak:

• Amazon Lex – Egy szolgáltatás, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy beszélgetési felületeket hozzanak létre hang és szöveg használatával. Beszédfelismerést, természetes nyelv megértést, természetes nyelv generálást és beszédszintézis képességeket biztosít. Integrálható az Amazon Alexával, Amazon Polly-val, Amazon Comprehend-del stb.
• Google Dialogflow – Egy platform természetes és gazdag beszélgetési élmények létrehozására hang és szöveg használatával. Beszédfelismerést, természetes nyelv megértést, természetes nyelv generálást és beszédszintézis képességeket biztosít. Integrálható a Google Asszisztenssel, Google Cloud Speech-to-Text-tel, Google Cloud Text-to-Speech-szel stb.
• IBM Watson Assistant – Lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy beszélgetési megoldásokat tervezzenek hang és szöveg használatával. Beszédfelismerést, természetes nyelv megértést, természetes nyelv generálást és beszédszintézis képességeket biztosít. Integrálható az IBM Watson Speech Services-szel, IBM Watson Text-to-Speech-szel, IBM Watson Tone Analyzer-rel stb.

AI Chatbotok vagy voicebotok – Melyiket válaszd a vállalkozásod számára?

A chatbotok és voicebotok kétféle beszélgetési mesterséges intelligencia, amelyek segíthetnek a vállalatoknak automatizálni az ügyfélinterakciókat és jobb szolgáltatást nyújtani. Azonban különböző erősségeik és korlátozásaik vannak a kontextustól és a felhasználói preferenciáktól függően. Íme néhány kritérium a megoldás kiválasztásához:

• Felhasználói felület – Az AI chatbotok jobban megfelelnek azoknak a felhasználóknak, akik vizuális információkhoz, például képekhez vagy linkekhez szeretnének hozzáférni. A voicebotok ezzel szemben inkább azok számára alkalmasak, akiknek gyorsan kell kommunikálniuk, vagy például autót vezetnek vagy gépet működtetnek beszélgetés közben.
• Felhasználói élmény – mindkettő a természetes nyelv megértésére (NLU) támaszkodik a felhasználói kérések és szándékok feldolgozásához. A voicebotok vonzóbbak, de válaszaiknak valóban emberi jellegűeknek kell lenniük a funkciójuk ellátásához. A voicebotoknak beszédfelismerésre és -szintézisre is szükségük van, ami több hibát vagy késedelmet okozhat a beszélgetés során. Ezzel szemben a chatbotok több visszajelzést és útmutatást tudnak adni a felhasználónak gombok, menük vagy emotikonok révén. Ráadásul könnyebben képezhetők és javíthatók.
• Alkalmazás – mindkettő illeszkedhet az ügyfélszolgálatba, értékesítésbe, foglalásba vagy információszerzésbe. Azonban egyesek egy adott feladatra funkcionálisabbak lehetnek, a bonyolultság, sürgősség vagy érzékenység függvényében. Például a szöveges chatbotok jobban megfelelhetnek az azonosítást, ellenőrzést vagy megerősítést igénylő feladatokhoz, míg a voicebotok jobban megfelelhetnek a gyorsaságra, kényelemre vagy személyre szabásra irányuló feladatokhoz.

Ahhoz, hogy eldöntsd, melyik illik jobban a vállalkozásodhoz, válaszolj a következő kérdésekre:

1. Kik a célcsoportjaid, és mik a preferenciáik és viselkedésük?

Ez a kérdés segít megérteni az ügyfeleid szükségleteit és elvárásait, valamint a preferált kommunikációs módszerüket. Például, ha az ügyfeleid fiatalok, technológiailag jártasak és mobilorientáltak, akkor valószínűleg a chatbotokat részesítik előnyben a voicebotokkal szemben. Ha az ügyfeleid idősebbek, kevésbé kényelmesek a gépelésben, vagy akadályoztatottak, akkor valószínűleg a voicebotokat részesítik előnyben.

2. Mik az ügyfeleid céljai és problémái, és hogyan tudod ezeket megoldani?

Ez a kérdés segít meghatározni a beszélgetési mesterséges intelligencia megoldásod értékajánlatát és felhasználási esetét. Például, ha az ügyfelek gyorsan szeretnének pizzát rendelni vagy repülőjegyet foglalni, akkor valószínűleg a voicebotokat részesítik előnyben a chatbotokkal szemben. Ha az ügyfelek termékeket szeretnének összehasonlítani, véleményeket olvasni vagy részletes információt kapni, akkor valószínűleg a chatbotokat részesítik előnyben.

3. Milyen csatornákat és platformokat használnak az ügyfelek az üzleteddel való interakcióhoz?

Ez a kérdés segít kiválasztani a legjobb szállítási módszert és integrációs lehetőségeket a beszélgetési mesterséges intelligencia megoldásodhoz. Például, ha az ügyfeleid közösségi médiát, üzenetküldő alkalmazásokat vagy weboldalakat használnak, hogy kapcsolatba lépjenek veled, akkor valószínűleg a chatbotokat részesítik előnyben a voicebotokkal szemben. Ha az ügyfeleid telefonhívásokat, okos hangszórókat vagy hangasszisztenseket használnak, hogy kapcsolatba lépjenek veled, akkor valószínűleg a voicebotokat részesítik előnyben a chatbotokkal szemben.

4. Milyen technikai és pénzügyi erőforrások állnak rendelkezésedre a beszélgetési mesterséges intelligencia megoldásod fejlesztéséhez és fenntartásához?

Ez a kérdés segít felmérni a beszélgetési mesterséges intelligencia megoldásod megvalósíthatóságát és skálázhatóságát. Például, ha korlátozott erőforrásaid vagy szakértelmed van, akkor valószínűleg a chatbotokat részesíted előnyben a voicebotokkal szemben. A chatbotok általában könnyebben és olcsóbban fejleszthetők és fenntarthatók. A voicebotok fejlettebb technológiákat és készségeket igényelnek, például beszédfelismerést és -szintézist, ami növelheti a megoldás költségeit és bonyolultságát.

Beszélgetési mesterséges intelligencia. A jövő kommunikációja az üzleti életben

Mivel a vállalatok mélyebb, jelentőségteljesebb kapcsolatokat szeretnének kialakítani ügyfeleikkel, a chatbotok és voicebotok közötti választás nem csupán technológiai kérdés, hanem az emberi szükségletek megértéséről és előrejelzéséről is szól.

A mesterséges intelligencia és az emberihez hasonló beszélgetési képesség kombinálása nemcsak hatékonyságot ígér, hanem átalakítja a vállalatok és ügyfeleik közötti interakció módját is. Mert talán itt rejlik az üzleti kommunikáció jövője – intuitívabb, személyre szabottabb, és paradox módon, emberibb.

Ha tetszik a tartalmunk, csatlakozz a nyüzsgő méheink közösségéhez a Facebookon, Twitteren, LinkedIn-en, Instagramon, YouTube-on, Pinterest-en, TikTok-on.