كيف تصنع روبوت محادثة فعال؟
بغض النظر عن مجال عملك ، لديك الفرصة لدخول عصر chatbot.
أتمتة بعض المهام التي تقوم بها أنت وفريقك بالكامل من خلال إنشاء روبوتات محادثة فعالة.
وفقًا لشركة Gartner Inc. ، بحلول عام 2020 ، أعلنت منظمة أبحاث التكنولوجيا Gartner Inc.
سيتم إجراء 85٪ من المعاملات داخل الشركة من اتصالات العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي من خلال تقنيات الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك روبوتات المحادثة.
تتوقع أيضًا وجود اتجاه لتطوير روبوتات محادثة أكثر تخصصًا كحلول مصممة لمكان عمل ومهام محددة داخل شركات مثل البشر ، وجعلها جزءًا أساسيًا من هيكل الشركة.
نحن نشهد بالفعل هذا التقارب في مجالات مثل خدمة العملاء ، والمبيعات والتسويق ، والخدمات اللوجستية وإدارة المخزون ، والأمن السيبراني والإدارة المالية.
تكمن فعالية برامج الدردشة الآلية في قدرتها على مضاعفة إنتاجية العملاء والمستخدمين والمديرين وأتمتة المهام الروتينية.
لكن التحدي الأكبر لروبوتات الدردشة اليوم هو عملية إدخال البيانات.
كيف يتم استخدام البيانات لتمكين الروبوت من التعامل مع جميع الأسئلة والطلبات الموجهة إليه؟
سيوفر لك ما يلي ما يلي لتجنب (أو حل) المزالق الشائعة التي تواجهها عند نشر تقنية chatbot.
يتطلب إنشاء روبوت محادثة بيانات سياقية:
تريد الشركات إنشاء روبوت محادثة يعالج أكبر عدد ممكن من الأسئلة والسيناريوهات بأسرع ما يمكن وبدقة من اليوم الأول.
ومع ذلك ، فإن الذكاء الاصطناعي هو تقنية تعليمية ، وليس ترسًا في آلة ستعمل بمجرد تثبيتها!
وبالتالي ، كلما كان روبوت المحادثة يتفاعل بشكل أفضل مع التطبيقات الأخرى ، كان بإمكانه ذلك
من التعلم بشكل أسرع وجمع البيانات ، كلما كان أكثر استعدادًا عندما يطرح عليه العملاء أسئلة مختلفة ، وبالتالي سيكون أكثر فاعلية وذكاء في الاستجابة.
يتفاعل البشر مع الروبوت بنفس الطريقة التي يرغبون بها في الدردشة مع صديق ، على سبيل المثال.
لا توجد قواعد أو جمل محددة سيتم تكرارها في كل مرة يتحدثون فيها إلى الروبوت.
هناك الكثير من الكلمات ذات المعاني المتشابهة والجمل العامية والتعبيرات.
يختلف كل طلب ، حتى عندما تكون الإجابة هي نفسها ، لكن صياغة السؤال المطروح على الروبوت مختلفة.
أين يمكن للروبوت أن يجمع البيانات ذات السياق الواضح الذي يساعده على التعلم؟
ببساطة ، يتعلم chatbot متى كان متصلاً بمنصات أخرى.
هذا ما يوفر له الكثير من البيانات التي يمكنه وضعها في سياق يفهم فيه كل شيء
ما يتم تقديمه للعملاء في المستقبل.
يتطلب الأمر من المؤسسات ربط الذكاء الاصطناعي الذي يعمل من خلاله الروبوت بمصادر بيانات الشركة وبيانات السحابة من منصات مختلفة وتوفير قاعدة عريضة من البيانات تمكنه من التنبؤ بالإجابة التي يبحث عنها العميل.
من خلال العمل كجزء متكامل من بنية النظام الشاملة وقواعد البيانات داخل الشركات ، فإنه يوفر للروبوت إمكانية الوصول إلى البيانات في سياقها الواضح بحيث يمكنه فهمها وإنشاء مسار واضح لحل المشكلات.
يبدأ تعليم Chatbot في مرحلة الاختبار:
إن توقع تشغيل روبوت المحادثة بشكل كامل من اليوم الأول يضع الكثير من الضغط على مرحلة الاختبار.
قد يكون تكامل العديد من مصادر البيانات الخارجية مع شركتك الخاصة ، في المرحلة التجريبية ، مكلفًا للغاية.
ولكن لأهميتها ، فإن الشركات تتبنى استراتيجية جديدة للقيام بذلك ، وهي دمج وتوصيل روبوت الدردشة الذي يتم اختباره مع تطبيقات الشركات الأخرى من خلال نظام تكامل سحابي يسمى iPaas لتسريع عملية التعلم منه. نظام مستقر بالفعل
لديها قواعد بيانات للعملاء الذين تم التعامل معهم بالفعل.
من الناحية المثالية ، يجب أن يستخدم الاختبار نفس مصادر البيانات المباشرة التي
من المتوقع أن يعمل برنامج chatbot عليه في النهاية ، لكن العملاء لا يريدون المرور بمرحلة التعلم ولا ترغب المؤسسات في المخاطرة بتعريض معلومات أعمالهم للخطر بأي شكل من الأشكال.
من أين تأتي الأخطاء في إنشاء روبوت محادثة؟
في عام 2017 ، كان معدل فشل روبوتات الذكاء الاصطناعي 70٪.
وبالمثل ، تشير تقديرات الصناعة إلى أن واحدًا من كل سبعة روبوتات محادثة
يتم توجيهه في النهاية إلى موظف خدمة العملاء ويتم التخلي عن واحد من كل ثمانية تمامًا.
تتمثل إحدى المشكلات الكامنة وراء هذا النقص في إمكانات الروبوت في عدم تناسق البيانات التي يتم إدخالها في روبوت المحادثة.
هنا حيث يمكن تجنب المشاكل في عمل الروبوت!
تشتهر هياكل المعلومات الخاصة بالمنظمات بأنها تحمل معلومات متناقضة بين الإدارات المختلفة داخل المنظمة.
تحتاج روبوتات الدردشة إلى الاندماج في هيكل المعلومات والبيانات عبر مختلف أقسام الشركة.
على سبيل المثال ، إذا وصل تحديث على عنوان العميل لكي يرسل فريق المبيعات طلبه ، يتم إرسال الطلب والبيانات إلى الحقل المقابل في قاعدة بيانات نظام إدارة الخدمات اللوجستية. هذا الصدى لإدخال البيانات عبر النظام بأكمله هو ما يساعد الروبوت على التعلم.
هذا لم يتحقق في العديد من المؤسسات.
إنشاء روبوت محادثة ناجح
خلصت تجربة العديد من روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى أن iPaas هو الحل الأكثر فعالية حتى الآن.
سواء كان الحل في السحابة أو الاستعانة بمصادر خارجية ،
يتيح ربط مجموعات البيانات داخل المؤسسة إنشاء روبوت دردشة يحتوي على ملفات
على الأنماط والتنبؤات القائمة على الذكاء الحقيقي ونظام أكثر كفاءة وأقل إشكالية.
كيف تصنع روبوت محادثة فعال؟