对话式 AI 正在重塑客户对话管理的格局，为传统通信挑战提供创新解决方案。全球对话式人工智能市场规模预计将从 2020 年的 57.8 亿美元呈指数级增长到 2030 年的 326.2 亿美元，很明显，这项技术不仅仅是一个短暂的趋势，而是企业与客户互动方式的根本转变。本文将通过重点介绍七个关键的对话式 AI 趋势以及对其影响的见解来探讨对话式 AI 的未来。
了解客户对话中的对话式 AI
对话式人工智能 （AI） 是指使用 AI 技术模拟类似人类的对话。它使用大量数据和技术 组合 来智能地理解和响应人类语言。
最好的部分是，人工智能从每次互动中学习并增强其回复，就像人类一样。您可能熟悉的一些基本 的对话式 AI 示例是聊天机器人和虚拟代理。
现在，许多人可能想知道，是什么让对话式 AI 如此特别？要回答这个问题，我们需要回顾过去。
对话式AI在客户对话中的普及
在很长一段时间里，基于规则的自动聊天系统因其局限性而臭名昭著，一直是自动客户对话的最初面孔。虽然从技术上讲，这些系统是对话式人工智能的雏形，但这些系统按照严格的预定义规则运行。他们缺乏细致入微的对话所需的适应性和理解力。
例如，基于规则的自动化系统经常让客户感到沮丧，因为他们无法偏离预设的响应。这会导致不令人满意的体验，导致人们普遍认为自动化客户对话令人沮丧且效率低下。
然而，它们代表了向当今先进的对话式人工智能工具发展的早期和必要的一步。 OpenAI 的 ChatGPT 等生成式 AI 平台的出现，可以用作对话式 AI，一直是使企业意识到 AI 在客户交互中的真正潜力的催化剂。
ChatGPT 以其理解上下文、生成类似人类的对话和提供跨领域的见解的能力而闻名，展示了 AI 在参与有意义和连贯的对话方面的熟练程度。
它的影响超出了技术能力。它在改变用户对人工智能交互的看法和期望方面发挥了重要作用。如今，用户倾向于信任并依赖人工智能为不同行业的各种服务提供服务。
麦肯锡 2023 年的一项全球人工智能调查证实了这一点，三分之一的受访者表示，他们的组织在至少一项业务职能中经常使用生成式人工智能，40% 的受访者计划增加对人工智能的投资。
从最初对早期系统的怀疑态度转变，表明人们对先进人工智能提供有价值和可靠的方法来管理客户对话的能力越来越有信心。这种不断变化的格局为研究塑造对话式 AI 未来的主要趋势奠定了基础。
对话式 AI 的未来：7 个关键的对话式 AI 趋势
在本节中，我们将深入探讨七个关键的对话式 AI 趋势。它们中的每一个在对话式人工智能的持续发展和广泛采用中都发挥着至关重要的作用。
对话式 AI 正在成为业务解决方案的标准
对话式 AI 正在从一项新技术转变为业务解决方案的标准。它能够简化交互、提供即时响应和处理大量查询，使其成为各个业务部门的资产。
目前约有 77% 的企业 参与人工智能，这一事实凸显了这一趋势。其中，35%的企业已经利用人工智能来提高效率、生产力和准确性。与此同时，42%的受访者正在积极探索将人工智能整合到其运营战略中的方法。
虽然对话式 AI 在企业中的采用越来越普遍，但让我们来看看推动这一趋势的基础技术。
自然语言处理和机器学习混合模型正在彻底改变 AI 交互
自然语言处理 （NLP） 和机器学习 （ML） 等技术在混合模型中的融合正在彻底改变对话式 AI。这些模型使人工智能能够更好地理解人类语言，从而使交互更加流畅、自然和与上下文相关。
NLP 和 ML 的结合意味着 AI 系统可以不断学习和适应，从而提高其响应和能力。这种持续的演变使对话式 AI 成为不断发展的商业环境中更强大的工具。
接下来，让我们探讨这些技术如何使人工智能系统能够通过多语言和多模式功能迎合全球受众。
多语言和多模态人工智能系统迎合全球受众
对话式 AI 正在迅速发展，多语言功能的进步使企业能够为全球受众提供服务。在我们多元化的世界中，这种适应对于克服客户语言障碍至关重要。
此外，人工智能系统现在通过采用多模态通信超越了传统的文本和语音交互。这涉及结合视觉和听觉交互，以满足更广泛的客户偏好。
为了支持这一趋势，各行各业的公司 越来越多地采用多模式人工智能工具 来促进增长、简化运营和提供个性化服务，最终增强整体客户体验。
随着人工智能打破语言障碍并采用多模态形式，其在增强客户支持方面的作用也发生了重大变化。
人工智能驱动的客户支持正在改变服务效率
对话式 AI 在 客户支持 中的作用已变得不可或缺。利用人工智能增强型客户支持的企业提供及时高效的 24/7 服务，同时显着减少对人工干预的需求并减轻他们的工作量。
一项研究发现，人工智能可以处理高达 87% 的日常客户互动， 同时保持与人类互动相当的响应质量。这使客户支持代表每年可以节省多达 25 亿小时 ，并专注于更复杂、更有价值的任务。
因此， 94% 的联络中心和 IT 领导者 观察到座席工作效率显著提高，92% 的座席问题得到解决速度更快。由于实施人工智能，减少了工作量，不仅简化了运营，还大大提高了客户满意度。
除了改变服务效率外，人工智能的作用还延伸到个性化交互，以增强客户参与度。
高级预测性个性化正在重新定义客户参与
个性化体验对于现代客户参与至关重要，而对话式 AI 的高级预测个性化功能在提升这一过程方面发挥着关键作用。
人工智能系统现在更擅长根据个人客户数据、行为和偏好进行预测和定制交互。它们实现了客户期望的个性化水平，而人类不可能自己提供。
例如，在 销售中，人工智能可以分析客户的购买历史和浏览行为，以推荐相关的补充产品。这不仅仅是显示相关项目，而是根据客户资料和过去的互动提供建议。
在客户支持方面，人工智能的预测能力可以根据客户过去的互动和行为来预见潜在问题。这允许在客户意识到问题之前主动解决问题。
虽然存在对人工智能伦理和隐私的担忧，但大多数客户 都明白，公司依靠数据 进行个性化参与，他们希望获得更量身定制的体验，以换取他们的数据。
在探索了 AI 的预测个性化功能之后，让我们看看特定行业的 AI 应用程序如何为不同行业提供定制解决方案。
行业特定的 AI 应用程序为独特的挑战量身定制解决方案
对话式 AI 通过提供量身定制的 AI 解决方案，旨在满足不同行业的独特挑战和要求，从而在行业特定应用中取得长足进步。
例如， 在电子商务和零售业，对话式人工智能可确保及时准确地响应有关订单状态、详细产品信息、退货流程和运输详细信息的查询。
在旅游和酒店业，它在整个旅行旅程中提供预订协助、最新的旅行建议和全面的客户服务。
同样，对话式 AI 在技术和软件行业中发挥着举足轻重的作用，它处理常见问题、管理帐户详细信息、提供有关服务更改的更新以及提供教程和产品更新，以让客户了解情况并参与其中。
这些示例强调了如何定制行业特定的对话式 AI 解决方案以满足每个行业的独特需求，最终增强客户体验并提高运营效率
在探索了人工智能的各种应用之后，我们必须关注支撑所有这些进步的一个关键方面：人工智能技术中的伦理和隐私考虑。
关注人工智能伦理和数据隐私，建立对技术的信任
随着人工智能越来越多地融入业务运营，对道德和数据隐私的关注也越来越多。
事实上， 68%的客户 表示，人工智能的进步使公司更加值得信赖。因此，公司必须更加意识到负责任地使用人工智能的重要性，确保它尊重用户隐私并且不偏不倚。
这种关注对于维持客户信任至关重要，尤其是在人工智能系统处理日益敏感的信息时。遵守数据保护法律和道德准则不仅是法律上的当务之急，也是道德上的当务之急，凸显了企业在这个人工智能驱动的新时代的责任。
考虑到道德和隐私方面，很明显，选择合适的人工智能平台至关重要。下一节将指导您了解选择符合这些原则和上述所有关键趋势的对话式 AI 平台的注意事项。
为客户对话选择合适的对话式 AI 平台
选择合适的 对话式 AI 平台 来管理客户对话需要仔细考虑，因为您的企业将严重依赖它来满足您的所有消息传递需求。然而，在越来越多的人工智能解决方案提供商中选择一个将具有挑战性。
认识到这一点， Gerardo Salandra, CEO 之 respond.io 香港人工智能学会主席表示：“随着对话式人工智能越来越受欢迎，人工智能解决方案提供商将开始饱和市场。
但是，他们中的一些人可能并不真正了解业务消息传递的工作原理。这很重要，因为知道如何很好地处理业务沟通是这些 AI 解决方案在现实世界的业务环境中真正有用的关键。
对于产生结果的对话，您需要通过工作流、业务流程、人工智能、CRM 上下文和强大的报告模块的组合来提供最佳的客户体验。
打造这样可定制且可扩展的体验非常困难。虽然会有很多模仿者，但如果没有坚实的商业信息基础，他们就不会成功。
因此，从对话式 AI 领导者中选择合适的对话式 AI 平台进行客户对话管理至关重要。如果您需要帮助为您的企业选择最佳对话式 AI 平台，我们的 详细文章 将提供您需要的见解。
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延伸阅读
现在你已经了解了对话式 AI 的未来，你可能有兴趣更深入地探讨这个主题。以下是一些关于用于客户对话的对话式 AI 的文章。
