更新时间:2023-10-04
Watson 基于深度学习、机器学习和自然语言处理 (NLP) 模型而构建,可提升客户体验并帮助客户更改预约、跟踪运输或查询余额。Watson 使用机器学习算法并提出后续问题,从而深入了解客户,并在需要时将其转交给代理人。此外,Watson 还利用大型语言模型 (LLM)。Watson 自然语言处理 (NLP) 的这些基础模型可提供对文本的高级处理和理解,从业务文档中准确提取信息和洞察、加速流程并生成洞察。IBM 的大型语言模型 (LLM) 在 NLP 任务的大量文本数据上进行明确训练,并包含大量参数,通常超过 1 亿个。这些参数有助于处理和生成用于各种任务的自然语言文本。每种 LLM 模型都有其优点和缺点,选择使用哪种模型取决于特定的 NLP 任务以及所分析数据的特征。
试用增强的意图检测模型。该新模型正在英语对话和操作技能中以测试版功能的形式提供,不但速度更快,准确性也更高。该模型将传统机器学习、迁移学习和深度学习技术汇聚在一个内聚模型中,在运行时具有高度响应能力。有关详细信息,请参阅改进的意图识别。
客户服务是最常见的聊天机器人用例。聊天机器人对于那些希望通过回答客户问题、指导客户完成简单的故障排除以及将客户连接到他们所需的资源来提供卓越用户体验的产品和服务型公司都很有帮助。
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销售团队也经常使用聊天机器人来寻找支持潜在客户开发的工具。聊天机器人可以根据潜在客户提出的问题快速验证潜在客户,然后将其交给销售代表以达成交易。
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聊天机器人甚至可以在电子商务中充当数字销售员,类似于顾客在实体商店的体验。电子商务聊天机器人可以提供个性化的购物体验,将被动的访问者转变为积极参与的潜在客户。
浏览网站以获取产品或服务的客户可能会对不同的功能、属性或计划抱有疑问。聊天机器人可以提供这些答案,帮助客户决定购买哪种产品或服务,或者为最终购买采取下一个逻辑步骤。对于具有多步骤销售漏斗的较复杂购买行为,在客户与经过培训的销售客服联系之前,聊天机器人可帮助确定潜在客户的资格。
如今,聊天机器人可以全天候持续管理客户交互,同时不断提高响应质量并降低成本。聊天机器人可自动执行工作流程,让员工摆脱重复的任务。聊天机器人还可以消除通过电话提供客户支持的漫长等待时间,甚至消除电子邮件、聊天和通过 Web 支持的较长等待时间,因为聊天机器人可立即供任意数量的用户使用。这是一种绝佳的用户体验,并且满意的客户更有可能表现出品牌忠诚度。
聊天机器人可以每周七天、每天 24 小时回答问题。它可以提供新的第一线支持、在高峰期补充支持,或者提供额外的支持选项。至少,使用聊天机器人可帮助减少需要与人交谈的用户数量,以帮助企业避免因需求增加而扩大员工规模或雇用全天候支持员工。
API 是一种软件中介,支持两个应用程序通过开放其数据和功能来实现相互通信。应用程序开发者使用 API 的接口与其他产品和服务进行通信,以返回最终用户请求的信息。当您在手机或电脑上使用应用程序(如虚拟助手)时,应用程序会连接到互联网,并通过 API 将数据发送到服务器。然后,API 可帮助服务器解释数据,以便其执行必要的操作。最后,服务器通过 API 将请求的数据发送回您的设备,由应用程序解释并以可读格式呈现。如果没有 API,我们所依赖的许多在线应用程序将无法实现。
是,实际上将聊天机器人部署到移动应用程序是一种常见用例。英国最大的零售银行 Lloyds Banking Group 拥有多个虚拟助手,其中最引人注目的是零售移动银行应用程序,超过 1,000 万移动客户可以在适合自己的时间与银行进行沟通。
是,您可以将聊天机器人部署到 Facebook Messenger、Intercom、Slack、SMS with Twilio 和 WhatsApp。您甚至可以部署到 Amazon Alexa。了解有关?watsonx Assistant 集成的更多信息。
默认情况下,Web 聊天窗口会显示主屏幕,可欢迎用户并告知如何与助手交互。有关可用于更改主屏幕样式的 CSS 帮助程序类的信息,请参阅?预构建模板?文档。
watsonx Assistant 的搜索技能可为任何现有文档、网站、知识库和企业应用程序(包括 Salesforce、SharePoint、Box 和 IBM Cloud Object Storage)中的客户查询提供精确答案。
对于大多数工具来说,修复对话流程都很脆弱且容易出错,但借助 watsonx Assistant 的拖放编辑器,您可以快速更改内容、条件或步骤优先级,而不必担心会导致更多问题。
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