Chatbots sind Computerprogramme, die Gespräche nachahmen mit Menschen durch Audio oder Text, die verwendet werden, um Benutzern Informationen zu übermitteln.

Es gibt viele Möglichkeiten, einen Chatbot zum Laufen zu bringen, aber jetzt sind drei typische Methoden auf Prinzipien basierende Logik, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Natural Language Processing ( NLP ) oder Natural Language Understanding ( NLU ) ist oft der erste Schritt beim Einsatz künstlicher Intelligenz in Chatbots – es ermöglicht dem Computer im Wesentlichen, Menschen beim Sprechen zu sprechen und zu verstehen, als Sprachwahl.

Die meisten Chatbots verwenden NLP in Form von „absichtsbasierten“ Systemen, die es einem Chatbot nur ermöglichen, die Absichten des Benutzers zu verstehen.

Chatbots sind das nächste große Ding

Chatbots gehen über die Funktionalität interaktiver Sprachantwortsysteme hinaus, die den Benutzern lediglich helfen, durch einen potenziellen Optionsbaum voranzukommen.

‘ Im Marketing ist die Überzeugung, dass KI und Chatbots sind das nächste große Ding, das weit verbreitet ist.’

Viele Vermarkter glauben, dass Chatbots das Geschäft revolutionieren, indem sie einen besseren Kundenservice bieten, die Kunden nach dem Verkauf binden und der Marke eines Unternehmens „Persönlichkeit“ verleihen.

KI-Chatbots können Unternehmen auch dabei helfen, personalisiertere Kundenerlebnisse zu schaffen, indem sie Antworten und Inhalte basierend auf Benutzerfragen und -interessen anpassen.

Das glauben auch die meisten Skeptiker KI-Chatbots wird nie eine wirklich menschliche Note haben, und ihr begeisterter Einsatz kann sich gegen die Kunden wenden.

Chatbots sind in zwei Haupttypen verfügbar: einer basierend auf Regeln und einer basierend auf maschinellem Lernen.

Google Assistant, Siri und Amazon Alexa

Die KI steigert die Kundenbindung in Chatbots, Spracherlebnissen und digitalen Assistenten wie Google Assistant, Siri und Amazon Alexa.

Die Dialogauswahl ist ein Vorhersageproblem, und die Verwendung von Heuristiken zur Identifizierung der am besten geeigneten Antwortvorlage kann einfache Algorithmen wie das Abgleichen von Schlüsselwörtern oder eine komplexere Verarbeitung mit automatischem Lernen oder Deep Learning umfassen.

Anstatt vordefinierte Antworten zu verwenden, Konversations-KI, die generative Methoden verwendet, viele Daten aus dem Konversationstraining erhält, um zu lernen, wie man einen neuen Dialog generiert, der so aussieht.

Mit anderen Worten, Entwickler sollten in der Lage sein, eine solche Konversations-KI nur mit maschinellen Lern- und Trainingsdaten zu erstellen, und dies würde weder technisches Wissen noch technisches Fachwissen erfordern..

Beim kontradiktorischen Training lernen Vermittler durch einen Miniatur-Turing-Test, bei dem ein Generatornetzwerk plausible Reaktionen erzeugt, während ein System von Richtern, ob sie es sind echte menschliche Gespräche oder von Computern erzeugt.

Chatbots und künstliche Intelligenz

Viele Branchen auf der ganzen Welt, wie Gesundheitswesen, CPG, Banken, Finanzen, Finanzen, IT, Kundenservice, Einzelhandel usw., verwenden Chatbots, die mit künstlicher Intelligenz (KI) ausgestattet sind, um einige Aufgaben zu automatisieren und Geschäftsprozesse zu vereinfachen.

Datenverschlüsselung, Multifaktor-Authentifizierung, Verhaltensanalyse, künstliche Intelligenz sind einige leistungsstarke Techniken zum Schutz der Nutzung von Chatbots.

Wenn Unternehmen diese großartige Sicherheitspraxis in die Chatbot-Plattform integrieren können, ist dies eine der robustesten Methoden, um die Sicherheit von Chatbots zu gewährleisten.

Obwohl Unternehmen mehrere Vorteile genießen können, wenn sie Chatbots und ihr enormes Potenzial nutzen, ist es wichtig, zuerst den Chatbot und seine Sicherheitsfunktionen zu erkunden.

Chatbots werden von großen Softwareunternehmen verwendet

Messaging ist zu einer wesentlichen Art der Interaktion mit Smartphones geworden, daher möchten Unternehmen, dass Chatbots Teil der Wartung sind.

Wo Microsoft seinen Vorteil sieht, liegt es in der KI-Technologie und der Entwicklung von Chatbots mit Erhaltungsfunktionen.

Neben der Einführung ihrer Chatbots und der Integration von Cortana, ihrem KI-Assistenten, in die meisten ihrer Produkte hat Microsoft Anfang 2016 den Bot-Frame eingeführt – ein Toolkit, das Entwicklern bei der Erstellung ihrer Chatbots helfen wird.

Chatbots, zumindest alle nützlichen Versionen, verwenden das, was die Community NLP nennt, was kurz für ist Verarbeitung natürlicher Sprache.

Chatbots können internen Teams helfen, die richtige Lösung basierend auf der Intention der Frage zu finden.

Chatbots sind der nächste Schritt in der Entwicklung der Kundenkommunikation, und die meisten von uns haben gerade erst begonnen, ihre Bedeutung zu verstehen oder zu verwenden.

Erweiterte Chatbots

Während einfache Chatbots für die meisten Szenarien geeignet sein können, erfordern einige Szenarien mehr fortgeschrittene Chatbots.

Im Gegensatz zu menübasierten Chatbots, Keyword-Erkennung – können Chatbots zuhören, was Benutzer eingeben und angemessen reagieren oder zumindest versuchen, es zu tun.

Kontextuelle Chatbots sind bei weitem die fortschrittlichsten der drei hier besprochenen Roboter.

Im Gegensatz zu Chatbots mit Keyword-Erkennung sind kontextbezogene Chatbots intelligent genug, um sich basierend auf den Fragen der Benutzer und deren Nachfrage zu verbessern.

Intelligente Chatbots brauchen ein Verständnis für maschinelles Lernen, KI- und NLP-Technologien, sowie fortgeschrittene Entwicklungsfähigkeiten und fundierte Kenntnisse in verschiedenen Sprachen und Technologien.

Mit den integrierten NLP-Diensten können Entwickler ihre Tools und Plattformen erstellen, um die Chatbot-Anwendung intelligenter zu machen.

Der Hauptvorteil von Alexa ist die Integration mit anderen Amazon Web Services, die API-basierte Machine-Learning-Tools für Computer Vision, Sprache und Chatbot umfassen.