它是什么以及如何使用它

ChatGPT 的人气飙升——它在短短五天内就增长到 100 万用户。

ChatGPT 是一种对话式 AI，它的名气正值许多企业在其营销流程中采用类似的省时工具之时。

这篇文章将涵盖您需要了解的有关对话式 AI 的所有内容，包括：

它的核心是应用人工智能和机器学习。 对话式 AI 的常见示例是虚拟助手和聊天机器人。

对话式 AI 与聊天机器人

对话式 AI 和聊天机器人经常被一起讨论，因此了解它们之间的关系很重要。

聊天机器人是对话式人工智能的一种应用，但并非所有聊天机器人都使用对话式人工智能。 大多数聊天机器人都是基于规则的，它们预先编程了特定的预设响应和脚本，无法处理更复杂的对话。

AI 聊天机器人可以处理多种类型的对话和主题，并使用数据给出最准确的响应。

对话式 AI 是如何工作的？

对话式 AI 通过机器学习、自然语言处理 (NLP) 和自然语言生成 (NLG) 存在。

机器学习是对话式 AI 工具获取智能的方式。 它从人工输入开始，有人向机器提供独特的数据集以供其学习。 它研究数据，理解联系，并最终准备好与真人进行真正的对话。

自然语言处理是机器根据从中学习的原始数据识别与人类对话中的单词和短语的能力。 然后，该工具使用 NLG 来开发对人类查询的最佳响应。

随着时间的推移，会话式 AI 会不断地从每次对话中学习，它只会变得更好、更准确。

整体流程是这样的：

1. 输入以文本或音频（口语或一般声音）的形式接收。
2. 机器通过自然语言处理分析输入，以揭示输入的含义以及响应可能包含的内容。
3. 一旦理解了输入，对话式人工智能就会为用户带来最好、最准确的信息 (NLG)。

机器使用每次对话中的数据来构建知识并生成更准确的响应。

对话式人工智能的例子

对话式 AI 的一个常见营销应用是内容生成工具，可以在线研究主题并创建内容输出，如博客文章、电子邮件，甚至广告文案。

HubSpot 的内容助手是使用生成 AI 帮助营销人员创建书面内容的工具的一个很好的例子。

你可以简单地告诉 HubSpot 你想写什么，内容助手可以做这样的事情：

• 生成您的受众关心的博客主题列表
• 创建大纲以启动您的写作过程
• 撰写针对您的读者和搜索引擎优化的清晰且引人入胜的文案。

AI 内容助手与您最喜爱的 HubSpot 功能原生集成。

另一个应用是文本转语音工具，可将文本转换为听起来自然的语音，从而提高使用辅助技术的人们的可访问性。 社交聆听和监控工具还使用 NLP 来了解在线对话的语气和意图，以了解人们对您品牌的感受。

人力资源和招聘工具还会扫描简历和求职信中的关键词和短语，以确定职位发布的理想人选。

其他应用程序包括智能家居设备（如 Google Home）和虚拟助手（如 Apple 的 Siri）。

要在不断增长的市场中保持领先地位，请查看 HubSpot 的播放列表 The Business of AI，其中的特色节目讨论了 AI 的未来业务应用。

对话式人工智能的好处

考虑到这些示例，对话式 AI 可以为企业带来哪些好处？

1.对话式人工智能可以节省时间。

对话式人工智能可以负责与消费者的对话并带来相关结果，帮助团队专注于需要人性化接触的更紧迫的问题。

对话式人工智能还可以处理大量的数据点，快速为业务团队带来洞察和答案，帮助做出数据驱动的决策，减轻数据处理的负担。

2. 对话式人工智能提供数据驱动的洞察力

对话式人工智能工具收集的数据可以成为企业了解消费者及其需求的有用资源，无论是可用于更新常见问题解答页面的常见问题，还是了解人们如何在线谈论你的更多信息。

3.对话式人工智能可以推动购买。

对话式 AI 工具可以使用 NLP 来了解客户查询、了解需求和痛点，并生成可激发购买灵感的产品或服务推荐。

4.对话式人工智能可以找到最合适的客户。

对话式 AI 可以对许多数据点进行分类，以帮助您找到理想的客户。

5.对话式AI可以进行品牌监测。

如上所述，对话式 AI 可以分析人们在网上对您的业务的评价，并扫描常用短语和关键字以了解品牌情绪。 这大大节省了时间，因为营销人员可以花更少的时间来整理数百个对话和互动。

这就是对话式 AI 的缺点，因为没有什么可以模仿人类理解的重要性。

对话式人工智能的挑战

对话式 AI 对营销人员来说是一个令人兴奋的前沿领域，但理解整个画面始终很重要，因为每枚硬币都有两个方面。

品牌在采用对话式 AI 时可能出错的最重要方式是它是否接管了仍然可以从人工监控和交互中受益的功能。

例如，工具可以监控在线对话，但人类可以掌握机器无法掌握的细微之处。 人力资源工具可以筛选工作申请中的特定关键字和短语以找到最合适的候选人，但人工审阅者可以判断候选人何时具有使他们非常适合的相称经验，即使他们的简历不包含目标关键字.

对话式人工智能的一些额外挑战包括：

• 语言输入：方言、俚语，甚至背景噪音都会影响机器处理语言输入的能力。
• 隐私：对话工具存储和收集数据以改进其流程，但如果消费者的个人信息被泄露，安全或数据泄露可能会引起安全问题。
• 人类和文化发展：机器学习必须不断进步，才能与人类文化发展一起学习，无论是一般文化知识还是更具体的东西，比如新上映电影的放映时间。

对话式人工智能统计

人工智能是一个不断发展的领域。 如果您对采用它犹豫不决，或者只是想了解更多关于该领域的信息，这里有一些重要的统计数据需要了解。

• 到 2023 年，全球对话式 AI 市场规模预计将达到 320 亿美元。（ Allied Market Research）
• 到 2023 年，数字语音电子商务预计将增长两倍，达到 800 亿美元。（Juniper Research）
• 到 2023 年，数字语音助手的数量将达到 84 亿台。（Statista）
• eMarketer 预测，1.26 亿美国成年人每月至少会使用一次语音助手。 (eMarketer)
• 五分之一的消费者每天使用实时聊天或应用内聊天。 (Vonage)
• 62% 的营销人员表示在他们的营销策略中使用了人工智能。 （统计）
• 在他们的角色中使用自动化的营销人员比那些不使用自动化的营销人员更有可能报告有效的营销策略。 （HubSpot 博客研究）
• 2021 年，自然语言处理是企业最流行的 AI 采用类型。 （斯坦福大学 AII）
• 表现最好的人工智能系统在 10 次中有 9 次正确估计情绪。 （斯坦福大学 AII）
• 溯因语言推理是在有限的信息下得出最合理的结论。 人类的准确度基准为 92.90%，人工智能系统为 91.87%。 （斯坦福大学 AII）
• 虽然人工智能的使用有所增加，但自 2019 年以来，人工智能风险的缓解并没有显着增加。（麦肯锡）
• 15% 的美国人对人工智能的影响感到兴奋多于担忧，46% 的人表达了同等程度的担忧和兴奋。 （皮尤研究中心）