Hvorfor dagens flersprogede AI Chatbot-teknologi mislykkes

Er din Chatbot virkelig “AI”?

Natursprogteknologer har længe været på mission om at fremstille samtaleagenter, der kan efterligne de hurtige måder til konvertering af menneskets, men nutidens teknologi er kun skridt tættere på at realisere denne mission.

Accelereret forskning i sprogteknologier har hjulpet NLP med at gøre banebrydende skridt mod at emulere de menneskelige svagheder i samtale.

Der er en kløft mellem hvad Conversational AI i sin forekomst af AI Chatbots hævder at være, og hvor meget af dette krav kan understøttes af teknologien på markedet?

I denne artikel kigger vi ikke bare på, hvad der danner omdrejningspunktet for en flydende dialoghåndtering, robust flersprogethed og levedygtig kundeoplevelse, vi ser også på, hvordan implementering af "AI" Chatbots med begrænset teknologi kan afsløre forretningsværdi.

Uintuitive samtaler med Chatbots skader forretningsværdien

Chatbots med intuitive og begrænsede strømme kan efterlade virksomheder med uinspirerede kunder.

At opbygge en AI Chatbot med nutidig teknologi kan resultere i, at forretningsværdien og oplevelsen for dine slutbrugere bliver mindre. Mange CXO'er forstår dette og er derfor tilbageholdne med at anvende teknologien.

Et glimt under hætten på dagens AI-drevne chatbots og andre samtaleagenter, afslører dagligdags scriptede agenter, fineret med banebrydende Machine Learning algoritmer.

Dialogstyring i sådanne naturlige sprogforståelsesmotorer (NLU) er derfor begrænset til regler, der næppe kan fange nuancerne i en normal samtale, der generelt kan tage nogen retning på ethvert tidspunkt.

Forretningsværdi går tabt ved oversættelse med flersprogede AI-chatbots

Samtale AI i dag er bygget op omkring engelsk, hvilket betyder, at det i det væsentlige er brudt for ikke-engelske input.

I et forsøg på at levere flersprogede agenter har AI- og NLP-udøvere benyttet sig af at bruge Machine Translation (MT), hvilket fører til fejlagtig repræsentation af input og tab af information.

Ofte indebærer dette risikoen for at udløse forkerte samtalestrømme, misforstået kundespørgsmål og i sidste ende forkerte handlinger udført af bot.

Forretningsværdi tabes i sidste ende ved oversættelse, og et brand behandles uoprettelig skade på dets image.

Negative emotionsoplevelser fører til kerne

Kunder, der får tilbud om en negativ følelsesmæssig oplevelse med mærker, tænker ikke to gange på at skifte mærke. De ønsker at blive behandlet som mere end bare en konto til deres forretning og kræve en personlig oplevelse.

I AI-chatbots er det rigtige intelligens ikke sprogforståelse alene, men også en følelsesmæssig kvotient.

Kunder, der interagerer med bots i dag, oplever en syntetisk samtaleoplevelse. Dette kan føre til kunde ire. Det gælder især, når boten står overfor en irriterende kunde. Boten kan straks afvises af ham, og det kan i sidste ende betyde, at din virksomhed lige mistede en anden kunde.

Hvordan kan sprogteknologi udvikle sig til ikke at forårsage tab af et brands omdømme?

Fjernelse af behovet for oversættelse

Moderne sprogforståelsesmotorer (NLU) i dag afhænger af maskinoversættelse (MT) for at forstå ikke-engelske sprog. Dette medfører tab af information, da sprog har varierende semantik, og oversættelse fra engelsk fanger ikke sådanne nuancer.

Hvordan udvikler teknologi sig til at opbygge samtaleagenter, der ikke resulterer i fejlagtige samtalestrømme, oversættelsestab og ikke forårsager skade på et brands omdømme?

Det er vigtigt at bygge disse flersprogede samtaleagenter på en NLU, der er bygget op fra en oprindelig sprog NLP-stak, modelleret fra forskellige sprog i stedet for at oversætte fra engelsk.

Samtaleanalyse og tilpasning til følelsesmæssige signaler

Personalisering er et buzzword i branchen. Kunder kræver det og føler, at de værdsættes af mærker, der tilbyder det. I slutningen af ​​dagen har kunderne en bedre mening om et mærke, der behandler dem som mere end blot konti eller telefonnumre.

Men i en AI Bot kan personalisering være mere end bare anbefalinger. Kunder vil sætte pris på deres engagement med en bot, der forstår deres følelser på forskellige niveauer for at skabe empatiske oplevelser.

Natural Language Understanding Engines (NLU), der kan fange flere materielle kognitive signaler fra samtalen, kan give bots muligheden for at tilpasse deres svar til disse signaler. Uanset om en kunde er vred, trist eller glad, skal boten være i stand til at håndtere det effektivt. Dette vil også give mærket et bedre overblik over deres kundesindstilling over for mærket.

Yderligere vil analyse af samtalerne mod flere centrale KPI'er hjælpe med at tage informerede beslutninger og give ændringerne i AI Chatbot i overensstemmelse hermed for at frigøre det virkelige potentiale i forretningsværdi.

Vigtige takeaways:

  • CXO'er i dag skal være opmærksomme på dagens samtale AI-teknologi og dens fordele og ulemper.
  • Det er vigtigt at forstå sprogteknologiens evner og begrænsninger for nøje at vurdere løsninger, der ikke har negativ indflydelse på forretningens bundlinje og skader brandets omdømme.
  • For at kunne tilbyde flersprogede tjenester gennem AI Chatbots, og inden de implementerer en fuldgyldig kundeorienteret samtale-UI, skal beslutningstagerne forstå robustheden i dens sprogforståelsesmotor.
  • Virksomheder, der implementerer AI-chatbots, skal have en kanonisk mekanisme til at analysere kunderne følelsesmæssigt og være i stand til at give botten til at reagere på deres følelser og tilbyde positive følelsesmæssige oplevelser.