今天，自動(dòng)化、人工智能（AI）和自然語言處理（NLP）的進(jìn)步使設(shè)計(jì)經(jīng)濟(jì)高效的數(shù)字體驗(yàn)成為可能�，F(xiàn)在，信息可以是有目的的、簡(jiǎn)單的和自然的，客戶與企業(yè)的對(duì)話越來越類似于與員工的面對(duì)面對(duì)話。

根據(jù)Deloitte的報(bào)告，以這種創(chuàng)新能力為基礎(chǔ)，以程序化和智能化的方式提供對(duì)話體驗(yàn)，通過數(shù)字和電信技術(shù)模擬與真實(shí)人的對(duì)話，并提供豐富的數(shù)據(jù)集和意圖，為客戶提供非正式、引人入勝的體驗(yàn)，數(shù)字化產(chǎn)品、平臺(tái)以及與通信、銷售和服務(wù)咨詢以及其他客戶服務(wù)相關(guān)的體驗(yàn)，以及其他客戶服務(wù)。

2019年至2024年期間，對(duì)話式人工智能市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將從2019年的42億美元增長(zhǎng)到2024年的157億美元，復(fù)合年增長(zhǎng)率為30．2％。

使用對(duì)話式人工智能，企業(yè)可以提供個(gè)性化的差異化體驗(yàn)，從而與客戶建立關(guān)系。每一次互動(dòng)都會(huì)讓人感覺像是一場(chǎng)1：1的對(duì)話，可以感知上下文，并從過去的互動(dòng)中獲得信息。

對(duì)話式人工智能匯集了八個(gè)技術(shù)組件，包括自然語言處理、意圖識(shí)別、實(shí)體識(shí)別、實(shí)現(xiàn)、語音優(yōu)化響應(yīng)、動(dòng)態(tài)文本到語音、智能機(jī)器學(xué)習(xí)和上下文感知。NLP是“閱讀”或解析人類語言文本的能力。這是理解自然句子結(jié)構(gòu)與簡(jiǎn)單關(guān)鍵字“觸發(fā)器”的前提條件。意圖識(shí)別是系統(tǒng)理解用戶請(qǐng)求的能力，即使是出乎意料的措辭也是如此。如果您不想因?yàn)轶w驗(yàn)中的障礙而惹惱您的用戶，那么良好的意圖識(shí)別是至關(guān)重要的。

此外，實(shí)體識(shí)別表示理解某些文本指的是信息性抽象類別（實(shí)體），例如“2月2日”＝日期。這對(duì)于更復(fù)雜的命令和分析是必要的。其中，實(shí)現(xiàn)是指使用API從Web服務(wù)或數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)、運(yùn)行條件并通知對(duì)話管理器的能力，語音優(yōu)化響應(yīng)是指系統(tǒng)以人類的方式參與對(duì)話并顯示情感以提供優(yōu)化體驗(yàn)的能力。

動(dòng)態(tài)文本到語音轉(zhuǎn)換將書面文本轉(zhuǎn)換為聽起來自然的語音，支持各種語言、聲音和口音。它允許強(qiáng)調(diào)大寫字母和聲調(diào)變化。語境意識(shí)是通過對(duì)話跟蹤對(duì)話歷史、翻譯、回憶和記憶信息的能力。這對(duì)于自然的、像人類一樣的來回交談是必要的。機(jī)器學(xué)習(xí)是關(guān)于如何通過分析人類代理響應(yīng)來學(xué)習(xí)如何更好地響應(yīng)用戶。ML對(duì)于提高意圖識(shí)別是必要的。

報(bào)告和監(jiān)控以及安全和合規(guī)性是對(duì)話式人工智能的其他支持元素。通過提供見解和分析來告訴您的對(duì)話代理如何運(yùn)行的能力稱為“報(bào)告和監(jiān)視”，而在各個(gè)平臺(tái)之間減輕安全風(fēng)險(xiǎn)，安全性和日志記錄功能的能力被稱為“安全性和合規(guī)性”。