一、什么是聊天机器人

简单来说，聊天机器人是一种可以模拟和处理人类会话（无论是书面还是口头会话）的计算机程序，让人能够与数字设备交互，就像和真人交流一样。不同聊天机器人的复杂度各不相同，简单如通过单行响应回答简单查询的基本程序，复杂则如数字助手，在收集和处理信息的过程中不断学习和进化，不断提高个性化水平。

或许您曾经使用过聊天机器人，只是没有意识到它的存在。例如，当您通过电脑了解一款产品，屏幕上弹出了一个窗口，询问您是否需要帮助时；当您为了听一场音乐会，而用智能手机的聊天功能预约出租车时；当您通过语音发号施令，向附近的咖啡馆订购一杯咖啡，然后收到一条回复，告诉您咖啡会在何时备好，以及您需要付多少钱时，您就已经在不知不觉中享受到了聊天机器人的便利。

二、聊天机器人的工作原理

聊天机器人是一种计算机程序，它们能够基于人工智能、自动规则、自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 等技术处理数据，响应各种各样的用户请求。

聊天机器人可分为两大类。

1、面向任务的（声明式）聊天机器人

面向任务的（声明式）聊天机器人指专注于执行特定任务的单一用途程序，它们基于规则、NLP 和极少量 ML 技术运行，能够针对用户查询自动做出会话式响应。同时，其交互具有高度的特定性和结构化特点，因此十分适合客户支持和服务应用，例如向客户提供强大的交互式 FAQ 服务；同时还非常适合处理常见问题，例如营业时间查询，或变量较少的简单事务处理。这类聊天机器人虽然也使用 NLP 技术为最终用户提供会话式体验，但通常只具备基本功能，是目前最常见的聊天机器人。

2、数据驱动和预测性（会话式）聊天机器人

数据驱动和预测性（会话式）聊天机器人通常又被称为虚拟助手或数字助手，它们比面向任务的聊天机器人更复杂、更具交互性，个性化水平也更高，不仅能够感知上下文，充分利用自然语言理解 (NLU)、NLP 和 ML 技术不断学习，还具有预测性智能和分析能力，可以根据用户档案和历史行为为用户提供个性化体验。例如，数字助手可以持续学习用户的偏好，为用户提供建议，甚至预测用户需求。此外，除了监视数据和用户意图外，它们还能主动向用户发起会话。苹果的 Siri 和亚马逊的 Alexa 便属于典型的面向消费者的数据驱动、预测性聊天机器人。

高级数字助手还能在一个系统中连通，然后提取、整合多个单一用途聊天机器人的信息，进而在上下文情境中执行任务，避免聊天机器人陷入“混乱”。

三、聊天机器人的价值

聊天机器人能够帮助企业提高运营效率，节约成本，为内部员工和外部客户提供更多便利和增值服务，同时轻松解决各类客户问题，处理客户查询请求，降低人工交互需要。

借助聊天机器人，企业可以轻松扩展业务、打造个性化体验并保持主动性，显著增强竞争优势。在完全依靠人力的时代，企业在同一时间只能为有限数量的客户提供服务。为了提高成本效益，企业不得不构建标准模式，而这极大限制了主动性和个性化外展能力。

相比之下，聊天机器人让企业能够以个性化方式与无限数量的客户互动，并根据客户需求和业务需要进行伸缩。换句话说，借助聊天机器人，企业可以在同一时间以人性化方式，主动为无数用户提供个性化服务。

此外，有消费者研究表明，对于部分事务，消息传递应用正日益成为客户与企业联系的优选途径。在许多场景下，基于消息传递平台运行的聊天机器人所能提供的服务和便利水平已超过了人工。例如，相比传统呼叫中心，银行聊天机器人处理单个查询的时间平均缩短了 4 分钟。同时，除了帮助企业提高效率和降低成本，聊天机器人还有效改善了客户体验，为客户带来了诸多优势。简而言之，聊天机器人无论是对于企业还是客户都是一种双赢。

在今天，数字化正推动整个社会迈入移动优先时代，而随着消息传递应用的普及，聊天机器人在移动驱动的社会大变革中扮演着越来越重要的角色。作为移动应用的接口，智能会话式聊天机器人正在深刻改变企业与客户的互动方式。

借助聊天机器人，企业能够以个性化的方式与客户交流互动，节约人工坐席成本。例如，针对易于解答的常见的客户问题，企业通常会创建 FAQ 和故障排除指南。而聊天机器人可以取代这些书面文档，为客户提供个性化解答，甚至对客户问题进行分类，将过分复杂、超出自身能力的问题移交给人工坐席处理。凭借为企业节约时间和成本，为客户提供便利，聊天机器人越来越受到人们的喜爱和欢迎。

四、聊天机器人的进化史

从某种意义上来说，聊天机器人起源于 Alan Turing 在二十世纪 50 年代提出的“智能机器”设想。而作为聊天机器人的基础，人工智能技术自那时起不断发展，IBM Watson 等超级智能超级计算机便是其典型代表。

最初，聊天机器人仅仅是一种“电话树”系统，拨进电话的客户需要在系统引导下，在自动化客户服务模型中一个选项接一个选项地逐步前进，历经曲折才能到达目的地。现在，随着技术不断进步以及 AI、ML 和 NLP 日益成熟，聊天机器人正逐渐演变成面向客户实时弹出聊天窗口，并将在未来继续“进化”，趋向完美。

在今天，企业可以借助数字助手对 AI 进行扩展，直接在客户的数字设备上更方便、更高效地与客户互动。

五、聊天机器人常见使用场景

聊天机器人通常用于改善 IT 服务管理体验，推进面向内部员工的自助服务和自动化流程。借助智能聊天机器人，则可全天候自动执行各种常见任务，例如密码更新、系统状态、系统中断警报和知识管理等，同时能够更加广泛地访问基于语音和文本的会话界面。

现代企业通常在客户联系中心里部署聊天机器人，以此来管理客户呼叫，然后为客户分配适当的支持和服务资源。同时，它们还经常在组织内部使用聊天机器人，例如引导新员工入职，帮助员工开展日常活动（包括安排休假、培训、订购计算机和办公用品）以及其他不需要人工干预的自助活动。

消费者则往往通过聊天机器人获取各种客户服务，例如订购活动门票、预订酒店、办理入住手续以及对比产品和服务。在银行、零售、饮食行业，消费者广泛使用聊天机器人开展各种日常活动。此外，公共部门也利用聊天机器人为用户提供便利，例如提交市政服务申请、查询公用事业信息，以及处理计费问题等。

六、聊天机器人与AI 和数据

正所谓成也萧何，败也萧何，AI 和数据既成就了聊天机器人，也在一定程度上限制了聊天机器人。

1、AI（人工智能）

AI 非常擅长将单调、重复的流程自动化，引入 AI 后，聊天机器人在处理这类任务方面也确实表现不俗。然而，当传入请求超出处理能力或者任务的复杂性过高时，聊天机器人可能会不知所措，无法有效应对，进而给企业和客户造成负面影响。事实上，目前聊天机器人对很多问题都无能为力，无法有效予以回答或解决，例如含有众多变量的复杂服务问题。

对此，开发人员可以为聊天机器人添加应变计划，例如将用户移交给人工座席，或者询问客户是否有其他问题。一些聊天机器人甚至能够与人工座席无缝切换。未来，随着 AI 技术和 AI 实施不断发展，聊天机器人和数字助手将进一步无缝融入我们的日常生活。

2、数据

所有聊天机器人的运行都离不开数据，而且数据可能来自多种来源。如果数据质量较高，聊天机器人（前提是开发得当）就会在数据的驱动下良性运转。相反，如果数据质量较差，聊天机器人的能耐也就有限。另外，即使数据质量不错，如果聊天机器人缺少适当的 ML 训练模型或监管，其表现也可能令人失望，至少是达不到预期水平。

简要言之，AI 和数据决定了聊天机器人能否顺利运转。

七、聊天机器人是否会做恶

现在很多人对“机器人”抱有成见，对“聊天机器人”一词存在误解。事实上，尽管这两个词有时会互换使用，但“机器人”仅仅是一种自动化程序，人们使用机器人既可能出于合法用途，也可能出于恶意目的。在过去，很多黑客都喜欢使用自动化程序进行渗透，侵占他人利益，大肆破坏数字生态系统，让“机器人”一词颇受诟病。

但是，我们不应该将“机器人”和“聊天机器人”混为一谈。截止到目前，聊天机器人总的来说还没有被黑客利用的黑历史。作为一种对话工具，它们能够高效执行很多日常任务。人们之所以对聊天机器人钟爱有加，也是因为它们能够帮助人们快速完成各种日常任务，让人们可以集中精力处理那些机器无发生胜任的、战略性、富有趣味的高级活动。

八、聊天机器人的未来

未来聊天机器人将如何发展？我们认为，未来人们将像使用其他 AI 工具一样使用聊天机器人来增强自身能力，将自身从繁琐的手动工作中解放出来，变得更富创造力，进而将更多时间投入到战略活动而不是战术活动上。

在不久的将来，AI 与 5G 技术相结合，企业、员工和消费者有望获得更强大的聊天机器人功能，例如更快速的推荐和预测，从会话中轻松进入高清视频会议，等等。这些功能及更多其他特性目前已进入调研阶段，未来将随着互联网、AI、NLP 和 ML 技术的进步而迅速发展。放眼未来，人人都将拥有一个功能齐全的“袖珍版”个人助手，我们生活和工作将变得更高效、更互联。

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