人工智能 （AI） 及其不断进步的能力掀起了 下一场伟大的技术革命。它将企业与客户、合作伙伴和员工联系起来的创新方式具有深远的影响，并在全球商业世界中创造了强劲的需求。一项改变游戏规则的技术是面向企业的对话式 AI。
开创对话式 AI 卓越
在 respond.io，面向企业的对话式 AI 以 Respond AI.它是一组智能补充我们软件核心功能的功能。 Respond AI 为精通技术的组织统一客户对话，这些组织通过即时消息、网络聊天和电子邮件进行营销、销售和支持。
它由机器学习 （ML）、生成对抗网络 （GAN） 和大型语言模型 （LLM） 等突破性进步提供支持。像这样的工具 Respond AI 从根本上改变了我们处理数据和执行任务的方式，彻底改变了全球业务对话。
对话式 AI 是使用人工智能来实现计算机和人类之间自然的、类似人类的交互。它优化了企业与聊天机器人、虚拟助手或自动化代理的对话周期。
在我们的行业中，一个常见的用例是向 AI 传授知识库，以便立即为客户提供准确的响应。这是大多数人工智能支持的商业聊天机器人已经可以做的部分，包括 Respond AI.
成熟核心解决方案的战略优势
使某些公司在饱和的市场中脱颖而出的是他们首先构建的核心解决方案。新的人工智能解决方案完全依赖于人工智能的能力，没有后备或支持基础设施。
与此同时，长期投资于建立坚实核心解决方案的公司通过人工智能扩大了其价值。
例如，在客户对话管理中，这包括建立强大的数据基础设施，以利用历史数据进行更多的上下文交互。它还包括将 AI 集成到自动化工作流程中，以便在必要时无缝移交给人工代理。
对话式 AI 的优势
人工智能将不可避免地超越人类的表现。在某些行业，它可能比在其他 行业发生得更早 ，但生成式人工智能 （GenAI） 和法学硕士的进步正在将商业对话式 AI 提升到一个新的水平。
像中东这样的大熔炉中的企业经常与来自不同背景的客户和合作伙伴合作。GenAI 和 LLM 驱动的对话式 AI 可以打破语言障碍并扩大企业的全球影响力。
这凸显了神经网络的重要性，例如阿拉伯语LLM“Jais”。在不久的将来，它会有所帮助 Respond AI 为中东合作伙伴提供更全面的解决方案，以加强客户对话管理。
事实上，GenAI 和 LLM 驱动的对话式 AI 系统已经显着改善了自然语言理解。他们通过比以往任何时候都更好地理解上下文、细微差别和用户意图来做到这一点。
他们与用户进行更有意义的对话，从而带来更好的客户体验。当个性化是参与度和忠诚度的关键驱动力时，尤其如此。
这里的个性化不仅仅是通过名称来称呼客户;它涉及了解个人偏好并相应地调整响应和建议。
GenAI 和 LLM 可以实时学习和适应。它分析了以前互动的成功，确定了需要改进的领域，并相应地完善了应对措施。
这些只是对话式 AI 的一些好处。现在，让我们更深入地研究它的实际应用。
对话式 AI 用例：行业动态和时间表
在 respond.io在中东市场的五年中，我们积累了庞大的对话式 AI 存储库，用于业务用例。
我们的软件是医疗保健、电子商务、物流和教育等行业数千名客户运营不可或缺的一部分。我们已经亲眼目睹了这些行业如何利用我们的工具，以及 GenAI 和 LLM 驱动的对话式 AI 的影响。让我们一次看一个。
例如，在零售业，企业可能会将对话式人工智能用于无数的事情。这包括个性化的购物建议，协助客户进行产品查询，并简化在线购物体验。
另一方面，在医疗保健领域，GenAI 和 LLM 驱动的虚拟助手正在帮助提供者安排预约、回答常见问题并提供取药提醒，从而提高患者的参与度和护理。
让我们介绍一些更多的对话式 AI 用例。教育机构还运行整齐集成的 AI 消息传递渠道，为远程和在线学习者提供与实体教室相同的资源访问权限。
同样，到2030年， 聊天机器人市场预计将激增 至70亿美元的金融和保险机构正在使用对话式人工智能来增强客户支持，自动化日常交易并提供建议。
电子商务也看到在线市场通过协助产品搜索、订单跟踪和客户查询来利用该技术;而旅游业正在使用人工智能驱动的聊天机器人来支持预订住宿、提供旅行信息和提供个性化推荐。
前途 Outlook 面向企业的对话式 AI
客户的期望也随之变化。各行各业 的大多数客户 都希望企业能够 24/7 全天候提供服务，并立即回复查询。80% 的客户表示在使用聊天机器人解决问题时有积极的体验。使用聊天机器人时，销售额平均增长 67%。
面向企业的对话式 AI 拥有指数级的可能性，全球商业对话的格局也在不断发展，以跟上技术的进步。虽然我们无法完美地预测它的发展方向，但我们确实看到了某些可能的轨迹。
首先，对话式人工智能系统将更好地识别和响应人类的情绪，从而带来更多的同理心和情商互动。
它还将受益于自动化程度的提高，它可以跨行业承担更复杂的任务和流程，使员工能够专注于需要创造性解决问题的复杂或不寻常的任务。
关于对话式人工智能用例，我们还可以期待看到针对特定行业（如法律、教育和制造业）的独特需求量身定制的专业解决方案。
研究估计，到今年年底，零售、银行和医疗保健行业 将借助聊天机器人每年节省 110 亿美元，消费者和企业有望节省 25 亿小时的客户服务时间。
随着技术的进步，对话式人工智能完成日益复杂的任务的速度将不可避免地加快。
在短短两年内，全球使用人工智能进行数字营销的营销人员数量 从29%跃升至84%。 那是在 2020 年。到 2030 年，对话式 AI 市场预计将超过 325 亿美元。
对话式 AI：通往未来商业成功的桥梁
不加入对话式人工智能潮流的企业很快就会发现很难跟上竞争对手的步伐，因为竞争对手可以更快地应对订单、客户问题和关键对话。
然而，将对话式 AI 纳入其运营和客户交互的早期采用者将率先体验到对话式 AI 的好处。
值得注意的是，他们会在结果中找到指数级的回报，例如更快的响应和解决时间，以及更高的转化率、收入和客户满意度。
未来属于那些利用人工智能驱动的对话的变革潜力，与客户和合作伙伴建立更牢固的联系，并引领迈向更高效、个性化和数字化的商业时代的人。
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