대화형 AI를 챗봇에 사용하는 10가지 잘못된 방법

인공 지능 알고리즘은 전자 상거래에서 널리 사용됩니다. 예를 들어 생성할 때 잡담. 기술은 고객 문제에 대해 자동화되고 신속하며 고품질의 솔루션을 제공합니다. 따라서 매출 증대에 도움이 됩니다.

그러나 이것은 다음과 같은 경우에만 관련이 있습니다. 잡담 올바르게 사용됩니다. 일부 실수는 기술의 가능성을 완전히 부정합니다. 오늘 우리는 그들에 대해 말할 것입니다. 기업이 저지르는 10가지 일반적인 실수와 이를 수정하는 방법을 알아보십시오.

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잘못 프로그래밍된 채팅 봇 가장 잘 종료되는 대화를 유지할 수 있습니다. 예를 들어 공격적인 성격입니다. 이것은 챗봇이 질문을 이해하지 못한 채 표준 "예/아니오" 답변을 제공하도록 프로그래밍된 경우에 발생합니다. 맹목적으로 사용자의 요청을 반복하도록 설정하는 것의 의미는 비슷합니다. 이것을 피하십시오.

인터넷 트롤은 종종 부적절하거나 부정확하거나 어리석은 질문을 함으로써 스스로를 즐겁게 합니다. 그만큼 채팅 봇 이것을 식별할 수 있어야 합니다. 그리고 대화가 끝나는 방식으로. 질문을 반복하거나 요청이 이해되지 않는 경우 예/아니오 답변을 보내도록 프로그래밍하면 서비스 품질이 향상되지 않습니다. 브랜드를 손상시킵니다.

챗봇은 적절한 단어와 표현을 학습하여 사전 프로그래밍이 필요합니다. 후자에 대한 지식이 부족하면 문제에 대한 오해가 생길 수 있습니다. 예를 들어 Messenger에는 사용자의 위치를 ​​기반으로 날씨를 알려주는 Poncho 챗봇이 있습니다. 그는 그 일을 잘했습니다. 그러나 '주말'이라는 단어는 프로그램을 혼란스럽게 만들었다.

챗봇은 이전에 학습한 특정 프롬프트를 기반으로 사용자 질문에 답변합니다. 이것은 주어진 진술과 단어입니다. 또한 시맨틱은 음성 인공 지능 에이전트에서 사용할 수 있습니다. 특정 공식을 배우지 않고도 컨텍스트를 이해할 수 있습니다.

오해를 없애기 위해 챗봇에게 단어, 상황, 표현의 최대 수를 가르칩니다. 크라우드 소스를 사용하여 추가 데이터를 수집합니다. 참여를 추적하고 프로그램에 대한 정기적인 교육을 계속합니다.

10개 이상의 문장을 포함하는 긴 메시지는 사이트에서만 독점적으로 관련됩니다. 긴 답변이 좋습니다. 그러나 사용자는 행 중 어딘가에 포함된 핵심 정보를 뒤집을 가능성이 높습니다.

사람들이 작은 메시지를 처리하는 것이 더 쉽습니다. 따라서 텍스트의 여러 단락 대신에 챗봇 두 문장 또는 한 문장에 대한 응답.

인간의 의사소통에는 많은 영향을 미치는 변수가 포함됩니다. 특정 단어의 의미는 상황, 문맥, 의사소통 대상에 따라 달라집니다. 이것도 챗봇에게 가르쳐야 합니다. 그렇지 않으면 프로그램은 클라이언트가 이전에 작성한 모든 내용을 잊고 대화 스레드를 잃을 수 있습니다.

자세한 대화 트리를 매핑하여 이 문제를 해결할 수 있습니다. 시간을내어이 작업을 수행하십시오. 기대치를 관리하면 사용자에게 챗봇의 한계를 알려줌으로써 고객 서비스 품질을 향상시킬 수도 있습니다.

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인공 지능은 모든 통신 플랫폼의 핵심입니다. 그러나 이것이 생태계의 중요성을 배제하는 것은 아닙니다. 인공 지능의 경우 교육/적응에 사용되는 데이터의 품질이 중요합니다. 구축에 사용되는 인프라도 중요합니다.

따라서 기계 학습 프로그램을 다루어야 합니다. 지원 생태계의 일부입니다. 이들에 대한 투자를 통해 회사는 인공 지능 교육에 박차를 가하고 있습니다.

챗봇 지능의 비결은 인공지능과 머신러닝 기술의 활용이다. 그러나 그 기초는 사람이 놓는 것입니다. 챗봇은 기본적인 것, 표현, 단어를 가르쳐야 합니다. 그래야만 프로그램이 커뮤니케이션 과정에서 사용자의 질문을 인식하고 이해할 수 있는 능력을 얻게 됩니다.

어려움은 사람들이 다른 방식으로 생각을 표현한다는 것입니다. 대화내역을 활용한 체계적 챗봇 훈련이 필요하다. 프로그램이 학습하는 예가 많을수록 클라이언트의 의도를 더 빠르고 정확하게 파악할 수 있습니다.

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인간의 대화를 시뮬레이션하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 그러나 인공지능이 그것을 하도록 돕는 것은 가능하다. 이를 위해서는 기본 지식을 제공해야 합니다.

가능한 모든 고객 질문에 대한 답변을 챗봇에 제공합니다. 예를 들어, 이전 세트를 분석한 후. 예를 제공하여 가능한 답변 목록을 확장하십시오. 챗봇은 효율적일 뿐만 아니라 유능하게 의사소통해야 한다는 점을 기억하세요.

메시지의 문법 오류는 지원 경험을 망칠 수 있습니다. 이를 방지하려면 다음과 같은 서비스를 사용하십시오. 상아 연구. 이것은 문해력, 가독성 및 답변의 일관성을 보장합니다.

또한 고객의 의도에 AI를 도입합니다. 이렇게 하면 프로그램이 도움이 필요한 곳을 정확히 이해하는 데 도움이 됩니다. 결과적으로 챗봇은 이를 수행할 수 있는 방법을 결정할 수 있습니다.

기술은 많은 가능성을 열어줍니다. 그러나 인공지능의 사용이 비실용적인 상황이 있습니다. 예를 들어 고객이 자신에게 필요한 것이 무엇인지 명확하게 이해하고 있는 경우입니다. 그런 다음 기술은 작업 실행을 복잡하게 만듭니다.

대화형 AI는 작업에 시간이 많이 걸리는 상황에 적합합니다. 그리고 톤 메뉴나 그래픽 인터페이스를 사용하면 불필요하게 복잡해집니다.

한 가지 규칙을 기억하십시오. 고정된 입력 세트를 사용하여 작업을 완료할 수 없는 경우 대화형 AI가 필요합니다. 대부분 비선형 프로세스입니다.

챗봇이 사람을 대체하지 않는다는 점을 기억하십시오. 그들은 지원하도록 설계되었습니다. 반복적인 작업을 수행하는 데 드는 시간과 인건비를 줄여야 할 때 챗봇이 효과적입니다.

그러나 너무 많은 기능이 혼동을 줍니다. 최적으로 3-4개가 있어야 합니다. 챗봇의 주요 작업을 강조 표시하면 임무를 완벽하게 수행합니다.

사용자로부터 데이터를 수집하기 위해 챗봇을 구축하는 것은 나쁜 생각입니다. 그들은 다른 작업에 맞게 조정됩니다. 챗봇은 자동화되고 즉각적이며 전문적인 사용자 지원을 제공할 수 있습니다. 따라서 핵심 과제는 커뮤니케이션의 질을 높이는 것입니다.

고객과의 비즈니스 커뮤니케이션에서 챗봇의 연결 기능은 질문을 이해하고 정확한 답변을 제공하는 능력입니다. 이를 통해 지속가능한 가치를 창출합니다. 회사에 대한 긍정적인 인상을 받은 후에야 사용자의 데이터를 사용하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

클라이언트의 경우 챗봇과의 상호작용은 관리자와의 커뮤니케이션과 거의 다르지 않습니다. 또한 훌륭한 사용자 경험을 만들거나 회사의 경험을 망칠 수도 있습니다. 따라서 챗봇의 작업을 개선하는 것이 중요합니다. 위의 실수를 피하고 AI 훈련을 돕고 우수한 고객 서비스를 제공하십시오.

Source: https://chatbotslife.com/10-wrong-ways-to-use-conversational-ai-for-chatbots-8f38b90b67f6?source=rss—-a49517e4c30b—4