聊天机器人基于规则并遵循预定的对话流程。这意味着聊天机器人的对话仅限于线性交互。
预定义的规则和工作流程可防止基于规则的聊天机器人处理超出范围的任务（响应机器人未被编程为响应的事情）。
对话式人工智能
然而，得益于机器学习和自然语言理解 (NLU)，对话式 AI 的应用范围十分广阔。这些技术可帮助对话式 AI 应用程序实现非线性和动态的客户互动。
由于对话式 AI 解决方案不遵循特 阿根廷电话号码资源 定的脚本，它可以实时适应独特的情况，从而增强客户体验和客户满意度。
可扩展性
对话式人工智能和传统聊天机器人都具有可扩展性。然而，它们的成本和可扩展性之间存在巨大差异。
聊天机器人
聊天机器人的扩展非常昂贵且耗时，因为其对话流程需要频繁的手动维护、更新和修改才能保持优质客户服务的有效性。
每次您希望改变聊天机器人对特定客户查询的响应方式时，您都需要重新对其进行编程。
对话式人工智能
另一方面，对话式人工智能很容易扩展。
对话式 AI 技术从网站、数据库、文本语料库和 API 等各种来源提取数据。每当这些来源被修改或更新时，对话界面都会自动应用更改。
此外，有了如此庞大的数据库，对话式人工智能平台可以不断自我学习，并随着您的公司一起成长，无需手动更新或修改。
为了观察它们的能力，让我们看看这些技术在现实世界中是如何运作的。
聊天机器人与对话式人工智能：客户服务示例
自动消息传递技术，无论是基于规则的聊天机器人还是各种类型的对话式人工智能，都极大地帮助品牌提供及时的客户支持。
使用聊天机器人可以节省时间，这不是什么秘密。
具体来说，每月处理 20,000 个请求的客户支持团队可以使用聊天机器人每月节省 240 多个小时。
亚马逊聊天机器人
亚马逊采用了名为“亚马逊客户服务”的聊天机器人来回答客户的询问并解决问题。
这款聊天机器人全天候可用，可以解决各种问题。它可以帮助查询订单、运输、退货和退款。
HDFC 银行的 EVA
2014 年，HDFC 银行推出了聊天机器人 EVA。它是您访问银行网站或移动应用程序时的私人助理，全天候提供服务。
EVA 可以解答客户关于账户、转账和支付账单的问题。EVA 还可以帮助客户进行投资规划、保险和贷款。
丝芙兰预订助理
2017 年，热门美容品牌丝芙兰通过 Facebook Messenger 推出了预订助手。
这款传统的聊天机器人可帮助客户在丝芙兰门店预约。与任何其他预约店内化妆的渠道相比，丝芙兰机器人的转化率高出 11%，令人印象深刻。
现在，让我们看看对话式人工智能在客户服务中的表现如何。
企业正在积极拥抱对话式人工智能，这是有充分理由的。
预计到 2024 年，消费者在聊天机器人上的零售支出将激增至 1420 亿美元，较 2019 年的 28 亿美元大幅增长。这意味着未来四年的年均增长率将达到 400%。
本田
全球汽车公司本田汽车欧洲公司通过使用呼叫跟踪和对话式 AI 平台iovox Insights获得了显著的效益。
iovox insights 帮助本田将潜在客户召回时间缩短了 40% 以上，并将潜在客户的销售转化率提高了近 60%。这提高了客户满意度并增加了销售额。
Lyft 应用程序
Lyft 是一家来自美国的叫车服务公司。在 Lyft 应用程序上，互动式协助采用由人工智能和机器学习机器人驱动的聊天式体验。
对话式 AI 工具可以预测客户的询问，并在乘客以对话的方式解决他们的疑虑时提供个性化的用户互动。
那么，问题是，哪种技术解决方案最适合您的业务？
聊天机器人与对话式人工智能：最终判决
答案很简单，对话式人工智能对于您的业务来说是一个更好的解决方案。
当然，基于规则的聊天机器人和对话式人工智能应用程序都可以在无需人工干预的情况下解决客户查询。
然而，传统的聊天机器人只能执行某些特定的、预先编写的任务，例如回答简单的常见问题、帮助应用程序导航等。
当客户的问题超出脚本范围时，回复就会变得机械化或毫无帮助。这会降低客户参与度，因为他们宁愿与乐于助人的联络中心代理进行对话，而不是与机器人对话。
另一方面，对话式人工智能显然是两者之间的赢家，因为它可以完成聊天机器人可以做的所有事情，甚至更多！
与基本的聊天机器人不同，对话式人工智能工具可以处理复杂的客户问题，使用机器学习，并生成个性化、类似人类的响应。这样，人类代理就可以专注于更复杂的业务运营。
因此，对话式人工智能在提高客户参与度、客户满意度和用户体验方面发挥着巨大作用。
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