對話式AI系統是計算機或程序，它們通過自然語言對話與人進行交互，就像真人一樣。對話式AI借鑒了一組技術，包括語音識別，文本到語音轉換，語音生物識別，自然語言處理（NLP）和機器學習（ML）。對話式AI系統使您的客戶更容易通過自動化系統獲得支持，因為可以大大簡化交互的復雜性。我們都使用過IVR系統，這些系統會引導您進行一系列漫長而令人沮喪的交互，其中呼叫者在每個階段都必須回答是或否類型問題。對話式AI增加了可自動查詢的百分比，可幫助您延長服務時間，并使您能夠向更多的受眾提供服務。對話可能很復雜；不僅是您使用的單詞，因此，一個好的對話式AI系統需要了解上下文，語氣，情感和以前的對話。虛擬座席使用對話式AI與客戶進行自然，自由的對話。

　　對話式AI的定義

　　人工智能作為一個領域已經存在了數十年。可以這么說，這是因為處理和存儲的價格已大大降低，而有用的數據已變得更加廣泛和深入。機器學習（ML）是AI的一個子集，在過去的十年中醒來，以實現豐富的數據客戶體驗。簡而言之，機器學習科學家建立了數學模型，

　　預測結果，然后將數據輸入該模型，從而提高整體預測準確性。俗稱此活動為機器學習的訓練模型。由于科學和計算能力得到了極大的提高，因此機器學習在最近幾年變得非常出色。

　　為什么需要擁抱對話式AI來為客戶進行服務？

　　美國職業棒球大聯盟（Major League Baseball）遍及整個機器學習過程，利用它以及從每個擊球中每個步距跟蹤的大量數據，從根本上改變游戲的管理方式，從防御性定位到最高點選擇再到陣容選擇。同樣，房地產公司Zillow使用ML及其龐大的用戶互動數據庫來預測特定購物者可能希望看到的房屋，并在購物者點擊每個產品時對其進行調整。公司還使用ML來訓練自動駕駛汽車，提高制造效率并改善金融交易中的欺詐檢測。

　　自然語言處理（NLP）是人工智能領域，允許計算機與人類對話（無論口頭還是書面）進行交互。換句話說，NLP允許人們與設備交談或用文本交流，并使設備了解該人的講話。在過去的幾年中，NLP也取得了很好的成績，準確率達到97％的情況并不罕見，接近于呼叫中心基準。處理語音的NLP特定子集稱為語音識別，其本身的準確性接近95％。

　　在客戶場景中，NLP，語音識別和ML混合在一起，通過自動呼叫中心和數字助手（例如智能揚聲器和電話）提供服務。語音識別模塊會處理和合理化口語單詞，而ML模塊會找出如何處理和響應口頭輸入。這些技術正在不斷學習和改進，因為它們的算法會隨著輸入更多數據而變得更好。

　　云計算的出現和強大的API庫的增長為企業提供了一種靈活高效的方法來將AI構建或集成到其銷售流程中。它也是使多個技術平臺和服務提供商能夠支持各種經濟模型（即構建，購買，訂閱）的云。

　　云，NLP，語音識別和ML是Gartner預測AI即將到來的關鍵技術，到2020年，這將改變吸引客戶參與的游戲。他們已經到達。一切都在改變。

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