聊天机器人：仅仅是开始

由于聊天机器人与客户服务相关，所以人们对于聊天机器人有着不同的观点：有人说聊天机器人会取代人类工作；也有人认为聊天机器人将以失败告终，因为人们更倾向于同人类进行交流；还有人表示一些客户群体对它们没有一点好感。但是现实情况是，聊天机器人会一直存在下去，而且预计使用数量也会增长。

聊天机器人的发展无疑会带来一些问题，因为任何改变都会引起人们的关注和争论。美国福特汽车公司受到了面包房、罐头厂和其它使用流水线生产的厂商的启发，首创了汽车装配生产线，并于2013年庆祝了公司诞生100周年。和其它创新技术一样，在带来效益的同时，也会带来一些挑战。随着时代的发展，我们也目睹了始于人类劳动的装配线逐渐由机器人和其它自动化机器所取代。

类似地，聊天机器人也是工作自动化的另一种形式，它们的本职工作就是解决客户的问题。很难相信聊天机器人已经存在了约50年。就其在现实世界中的可用性而言，它们仍然处于婴儿期。和装配线一样，聊天机器人也会经历发展和完善。当你考虑如何为客户服务带来改变时，即使是最基本的聊天机器人，也可以通过以下三个主要方面来改善客户服务体验。

缩小搜索差距

20年前，笔者就职于一家通过投资知识管理来取代老旧回传系统的公司。知识管理为内外部消费的信息管理提供了一个更好的办法，也为问题提供了相应的解决方案。

当时我们所面临的一个问题就是搜索，如今这个问题在某种程度上也存在。为了能够更好地工作，我们难免会去搜索一些东西，这时候我们就要知道正确的术语来获得一些可行的解决方案，随之就带来了一些难题：客户不可能一直都知道正确的术语，或者使用的术语和情境不匹配。结果，当客户从知识库中搜索信息时，出现的一些搜索结果可能会让人难以接受，并且也会出现错误的选项。

随着时代的发展，搜索技术也提升了很多。文献检索的方式也在改善，并且能够隐藏解决方案中常见搜索术语同义词标签，用户也能对大量的搜索结果进行筛选，最有可能的或者浏览最多的解决方案则会出现在搜索结果靠前的位置。当然，也有可能的情况是客户搜索数次无果，最终会打电话给客户服务中心。

聊天机器人能够有效地取代搜索方式，指导用户在众多数据中寻找解决方案。聊天机器人能够利用客户数量统计，来获知他们拥有什么样的产品或服务，例如缩小客户问题解决方案的范围。仅仅是通过对话的方式，聊天机器人就能够帮助客户获得最有可能的答案，而不需要他们重复地搜索解决方案，而且提供的也有可能是错误的方案。

交流过程

聊天机器人并不能解决每一个问题。如今的聊天机器人技术就是通过和客户进行交互，收集必要的信息，来为用户提供现成的解决方案，这些解决方案可能会出现在知识性文章、常见问题解答、自动化解决方案、或者是其它地方。为此，就会在后台出现对话脚本，这一脚本能够加快从客户输入关键词到问题识别的过程，然后机器人会提供一种或多种适合的解决方案。换句话说，如果没有现成的解决方案，聊天机器人就不能排除故障或者解决问题。它们会询问相关的问题，然后收集问题的细节。所以，当聊天机器人不知道问题答案时，又会发生什么？

优秀的聊天机器人系统能够实现和人工聊天之间的无缝转换，这一转换包括从交互过程中收集的所有信息：客户的回答、建议解决方案等等，然后客服则会接管这一对话，向客户提供解决方案。

虚拟聊天伴侣

上述的两个方面解释了聊天机器人是如何向客户提供服务的。联络中心通常会有“二线”或者桌面支持来解决一线客服无法解决的问题。同样的，聊天机器人（或者包括访问仅用于内部信息的聊天机器人）也能够帮助客服来解决问题，通常会有以下两种情况：

首先，刚入职的客服能够获得更高的效率，这些客服刚入职的时候，他们会被安排接听特定类型的电话，或者回答一些简单的问题，聊天机器人也能为他们提供问题的解决方案。

但是即使是老员工也不一定知道所有问题的答案，他们也有可能不知道如何解决新出现的问题，并且也不大可能想起他们回答的每一个答案，但是他们能快速咨询聊天机器人，因为聊天机器人记得住一切。

最终，客户也会受益。虽然他们自己不使用聊天机器人，但是客服能够通过聊天机器人快速地为客户提供解决方案。

未来又是如何？

自动化装配线彻底地改变了一个产业，当工厂采用了这一生产方式时，生产产品所耗费的时间由十二个小时削减到只需要两个半小时。随着科技的发展，这一生产方式也在发生革命性的进步，并且也有可能每分钟就能生产出两辆车，是不是很惊讶？

和所有的科技一样，聊天机器人也会一直发展下去。聊天机器人的下一阶段的发展目标就是能够利用机器学习，这样聊天机器人不仅能够在没有脚本的情况下自己学习问题的解决方案，同时也有能力解决新的问题。聊天机器人的移情反应也是一个巨大的进步，并且将会很快投入使用。由于这项技术和智能手机上语音虚拟助手有着相同的DNA，所以我们可以利用大量的数据来发展这一技术。在经历大约半个世纪的发展后，聊天机器人技术也将真正迎来发展的黄金期。

原文作者：Paul Selby

编译：信息化观察网

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