對話式人工智慧解決方案是人工智慧和機器學習最有效的應用之一。此外，自然語言處理的進步提高了機器中文字生成和語音處理的質量。對話式 AI 解決方案可在聊天機器人和虛擬助手等情況下高效使用。儘管該領域在過去幾年取得了顯著增長，但部署這些解決方案時的最輕微錯誤仍然會降低結果和結果。
實施對話式 AI 解決方案時要避免的 7 個錯誤
讓我們探討實施對話式 AI 解決方案時的 7 個常見錯誤：
在沒有適當策略和規劃的情況下啟動對話式 AI 專案
實施對話式人工智慧
專案的目標決定了開發聊天機器人、智慧機器人和虛擬助手等解決方案的過程。由於這些解決方案完全依賴於使用者、資料集和機器學習演算法，因此需要適當規劃開發策略以實現目標。
一個好的策略應該專注於解決特定使用者意圖的特定目標。制定策略的最佳方法是首先分析受眾的行為。根據前一種技術、行為的結果，可以在開發解決方案時調整對話 AI 的語氣。這導致對話式人工智慧解決方案的受眾最佳化定位和適當細分。
示例：不應使用具有通用詞庫的會話機器人來實現每個會話解決方案。相反，應實施由適當研究支援的最佳化策略來選擇詞庫。
沒有確定正確的用例
確定正確的用例至關重要，尤其是在開始階段。最好的方法是從具有有限意圖的狹窄用例開始。部署後，可以分析使用者行為以進一步擴充套件對話式人工智慧解決方案。這種方法有助於在早期階段識別和解決實施和部署挑戰。
在開始階段針對過多的 KPI
專注於 KPI 的幾個領域進行戰略實施總是好的，它可以幫助實現企業的主要目標。
正如他們所說，“太多太糟糕了”，因此在開始階段針對過多的 KPI 會抑制主要目標的潛力。此外，關注各種 KPI 可能會導致干預 AI 策略，以在短時間內完成太多目標。此外，啟動階段被定義為解決方案的關鍵部分，因此以各種方式利用都會使業務變得脆弱。
有多種KPI 可用於評估聊天機器人的作用。與聊天機器人的 KPI 相關的每個引數都有助於為表格帶來新的見解。其中一些 KPI 是使用者體驗、對話持續時間、參與使用者、新使用者、聊天量、回退率、啟用率等等。一開始就針對其中的每一個進行定位可能會導致混亂，因為解釋 KPI 產生的見解需要一些時間。
示例：針對新使用者和參與使用者可能會導致策略衝突，因為增加新使用者的策略是透過業務賣點給人留下深刻印象，但為了增加參與使用者的價值，內容必須參與描述特定使用者可能感興趣的點的術語，否則使用者將失去對業務的關注和興趣。
此外，在關注前兩個 KPI 的同時針對啟用率會進一步製造更多混亂。啟用率是對聊天機器人建議的使用者進行的活動數量的評估。實現此目標的策略涉及聊天機器人 ping 使用者以執行操作。因此，新使用者或現有使用者可能會偏離網站或應用程式。
在規劃和實施階段隔離利益相關者
沒有讓所有利益相關者參與是規劃和實施階段的關鍵錯誤之一。構建智慧虛擬助手作為對話介面可以自動執行各種冗餘和重複的任務。因此，設計這樣一個助手需要每個利益相關者的投入。此外，自動化任務可能會間接影響特定的利益相關者。因此，它可能導致業務運營管理不善。
可能很難在規劃戰略時考慮所有利益相關者的每一個意見，但由於未包括在規劃階段的利益相關者的變更請求，稍後更新戰略變得更加困難。因此，包括所有利益相關者來規劃對話式 AI 專案可以簡化業務運營。
糟糕的對話設計
用於文字生成和語音處理的後端演算法是對話式 AI 解決方案的基礎。因此，不合適的演算法和資料集會導致對話設計不佳，從而使對話 AI 解決方案的互動性降低。這會驅散使用者並違背自動化任務和對話的目的。
對話式 AI 解決方案沒有後備策略
對話式人工智慧解決方案是
整合的軟體程式，用於形成聊天機器人和虛擬助手等小部件。因此，任何技術故障或未解決的意圖都可能使流程失敗或產生錯誤，因此在發生故障時進行備份可確保可靠性並給使用者留下深刻印象。因此，備份對話式 AI 解決方案對企業來說非常重要。
示例：大多數聊天機器人或虛擬助手都是為處理一組意圖和處理 API 請求而構建的。如果 API 出現超出範圍的意圖或失敗，則應提供處理錯誤的規定。這可能會重定向到新的應用程式或人工代理。這使業務看起來更專業，並確保使用者返回網站。
解決方案中缺少反饋迴路
只有當有反饋時，業務戰略或運營才有改進的餘地。否則，很難糾正錯誤並瞭解什麼對組織不起作用。由於對話式 AI 解決方案是一種與使用者或客戶保持聯絡的互動方式，因此可以收集對話資料和使用者反饋以進一步分析和使用以改進對話式應用程式。
結論
緊跟最新的 AI 趨勢，並在實施對話式 AI 解決方案時避免犯這些錯誤。