由於自然語言處理（NLP）和自然語言理解（NLU）的進步，客戶和商業專業人士對聊天機器人和智慧虛擬助理（IVA）等對話式人工智慧工具的態度一直在迅速變化。
例如，埃森哲發現，近80%的執行長現在希望投資於對話式人工智慧，以改變他們的客戶關係戰略。企業還可以使用對話式人工智慧驅動的無程式碼自動化工具，稱為數字工人，以簡化各種企業活動（如招聘）。
這篇文章以資料驅動的方式解釋了關於對話式人工智慧的未來的期望。我們還將為商業專業人士提供建議，指導他們如何將這項技術融入你的工作流程。
1. 聊天機器人市場將繼續擴大
2021年，對話式人工智慧行業的價值估計為68億美元。圖1顯示，該市場預計將以超過21%的年複合增長率增長，並在2026年達到超過180億美元的價值。
圖1：對話式人工智慧市場規模。（Source: Market and Markets）
根據同一報告。北美地區是最大的對話式人工智慧市場規模，大多數最大的聊天機器人公司都在那裡。
報告還指出，對話式市場快速增長背後的主要兩個原因為：
- 由於大流行病的限制，許多公司需要遠端開展業務，所以Covid-19大流行病對數字技術的支出普遍產生了積極影響。
- 競爭對手的投資迫使其他公司適應對話式人工智慧技術以保持競爭力。
- 客戶期待快速和個性化的客戶關懷，他們的期望迫使公司投資於能夠提供這種服務的對話式人工智慧。
2. 更多的聊天機器人將被部署在訊息應用程式上
訊息應用程式的聊天機器人將是未來對話式人工智慧的重要組成部分。根據普華永道的資料，如果公司的品牌戰略和客戶服務有吸引力，易於溝通，客戶願意多付高達16%的費用（見圖2）。
易溝通意味著訊息應用可以接觸到更多的受眾。超過一半的資訊應用使用者（這使幾十億人）說如果公司通過資訊應用直接接觸他們，他們購買商品/服務的機會就會增加。
圖2：客戶願意為有效的客戶互動付出更多。（Source: PwC）
企業開始意識到這一電子商務趨勢，並對自己進行定位以滿足客戶需求。為了促進與客戶的聯絡，他們開始了對話式商務計劃，打算將企業的客戶互動策略定位在WhatsApp、Facebook Messenger、微信等資訊平臺上。
由於客戶的需求，AIMultiple預計，更多的組織將在訊息應用程式上部署聊天機器人。
圖3：Whatsapp聊天機器人通知人們關於Covid-19的情況（Source: Haptik）
3. 數字工人將支援人類勞動力
數字工人，也被稱為digeys，是智慧自動化工具。數字工人的目的是通過執行通常由初級僱員完成的任務來增強你的勞動力。
像他們的人類同齡人一樣，他們有：
- 有一定的職業身份、
- 在一個特定的業務部門工作、
- 一定程度的權力、
- 並能使用商業技術，如ERP、CRM和財務自動化系統。
員工可以通過Digeys的對話式人工智慧功能與之交流。如圖4所示，員工可以使用Slack等工作場所通訊工具，使數字工作者自動完成許多工，如：
- 組織日曆。
- 起草電子郵件。
- 更新業務資料。
- 從資料庫和雲工具中提取和解釋資料。
- 將資料錄入雲工具和資料庫等等。
今天，數字工作者是隻有少數商業專業人士知道的新技術。然而，由於digeys的自動化能力和他們由於對話式人工智慧而具有的參與性，我們預計他們很快就會擴散開來。
特別是在大辭典期間，超過70%的CEO表示，尋找和保留合格的員工是他們最關心的問題。我們預計數字工人由於其自動化能力，將成為歷史上高水平的辭職的打擊策略。
圖4：人們如何與數字工人溝通（Source: AIMultiple）
4. 意圖識別將區分機器人的質量
根據普華永道的資料，約有30%的人願意為個性化推薦支付更多費用。為了進行個性化推薦，機器人應該在高層次上把握住對話的意義。
因此，在對話式商務時代，一個簡單的基於規則的、旨在回答常見問題的聊天機器人不會帶來顯著的競爭優勢。企業需要能理解使用者意圖的聊天機器人。
AI驅動的聊天機器人可以：
- 高度理解對話。
- 向使用者提問以瞭解他們的喜好和需求。
- 向使用者提供產品資訊。
- 評估公司的產品目錄，向特定客戶推薦最適合的產品。
例如，輪胎製造商CEAT的聊天機器人提出問題以瞭解客戶需要什麼型別的輪胎（見圖5）。根據他們的回答，銷售聊天機器人提供了一個合適的輪胎型號（例如為減少碳足跡而設計的輪胎）。多虧了聊天機器人，CEAT達到了超過20%的線索轉化率。此外，他們還實現了75%的客戶互動自動化。
圖5：CEAT的聊天機器人通過提問來了解使用者的意圖（Source: Haptik）
5. 多模態設計將增加
2021年，僅在美國就有超過1.2億的語音助手，而且這個數字還在繼續上升。我們預測，隨著數字的增加，語音搜尋將在線上交易中變得更加普遍。
這樣的模式將迫使電子商務公司設計多模態的對話式人工智慧工具，可以對文字和語音做出反應。因此，AIMultipe預計，多模態聊天機器人的設計將會上升。
如果你對NLP驅動的技術的未來感興趣，你也可以閱讀關於NLP未來的5大期望的文章。
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