它是什麼以及如何使用它

ChatGPT 的人氣飆升——它在短短五天內就增長到 100 萬用戶。

ChatGPT 是一種對話式 AI，它的名氣正值許多企業在其營銷流程中採用類似的省時工具之時。

這篇文章將涵蓋您需要了解的有關對話式 AI 的所有內容，包括：

它的核心是應用人工智能和機器學習。 對話式 AI 的常見示例是虛擬助手和聊天機器人。

對話式 AI 與聊天機器人

對話式 AI 和聊天機器人經常被一起討論，因此了解它們之間的關係很重要。

聊天機器人是對話式人工智能的一種應用，但並非所有聊天機器人都使用對話式人工智能。 大多數聊天機器人都是基於規則的，它們預先編程了特定的預設響應和腳本，無法處理更複雜的對話。

AI 聊天機器人可以處理多種類型的對話和主題，並使用數據給出最準確的響應。

對話式 AI 是如何工作的？

對話式 AI 通過機器學習、自然語言處理 (NLP) 和自然語言生成 (NLG) 存在。

機器學習是對話式 AI 工具獲取智能的方式。 它從人工輸入開始，有人向機器提供獨特的數據集以供其學習。 它研究數據，理解聯繫，並最終準備好與真人進行真正的對話。

自然語言處理是機器根據從中學習的原始數據識別與人類對話中的單詞和短語的能力。 然後，該工具使用 NLG 來開發對人類查詢的最佳響應。

隨著時間的推移，會話式 AI 會不斷地從每次對話中學習，它只會變得更好、更準確。

整體流程是這樣的：

1. 輸入以文本或音頻（口語或一般聲音）的形式接收。
2. 機器通過自然語言處理分析輸入，以揭示輸入的含義以及響應可能包含的內容。
3. 一旦理解了輸入，對話式人工智能就會為用戶帶來最好、最準確的信息 (NLG)。

機器使用每次對話中的數據來構建知識並生成更準確的響應。

對話式人工智能的例子

對話式 AI 的一個常見營銷應用是內容生成工具，可以在線研究主題並創建內容輸出，如博客文章、電子郵件，甚至廣告文案。

HubSpot 的內容助手是使用生成 AI 幫助營銷人員創建書面內容的工具的一個很好的例子。

你可以簡單地告訴 HubSpot 你想寫什麼，內容助手可以做這樣的事情：

• 生成您的受眾關心的博客主題列表
• 創建大綱以啟動您的寫作過程
• 撰寫針對您的讀者和搜索引擎優化的清晰且引人入勝的文案。

AI 內容助手與您最喜愛的 HubSpot 功能原生集成。

另一個應用是文本轉語音工具，可將文本轉換為聽起來自然的語音，從而提高使用輔助技術的人們的可訪問性。 社交聆聽和監控工具還使用 NLP 來了解在線對話的語氣和意圖，以了解人們對您品牌的感受。

人力資源和招聘工具還會掃描簡歷和求職信中的關鍵詞和短語，以確定職位發布的理想人選。

其他應用程序包括智能家居設備（如 Google Home）和虛擬助手（如 Apple 的 Siri）。

要在不斷增長的市場中保持領先地位，請查看 HubSpot 的播放列表 The Business of AI，其中的特色節目討論了 AI 的未來業務應用。

對話式人工智能的好處

考慮到這些示例，對話式 AI 可以為企業帶來哪些好處？

1.對話式人工智能可以節省時間。

對話式人工智能可以負責與消費者的對話並帶來相關結果，幫助團隊專注於需要人性化接觸的更緊迫的問題。

對話式人工智能還可以處理大量的數據點，快速為業務團隊帶來洞察和答案，幫助做出數據驅動的決策，減輕數據處理的負擔。

2. 對話式人工智能提供數據驅動的洞察力

對話式人工智能工具收集的數據可以成為企業了解消費者及其需求的有用資源，無論是可用於更新常見問題解答頁面的常見問題，還是了解人們如何在線談論你的更多信息。

3.對話式人工智能可以推動購買。

對話式 AI 工具可以使用 NLP 來了解客戶查詢、了解需求和痛點，並生成可激發購買靈感的產品或服務推薦。

4.對話式人工智能可以找到最合適的客戶。

對話式 AI 可以對許多數據點進行分類，以幫助您找到理想的客戶。

5.對話式AI可以進行品牌監測。

如上所述，對話式 AI 可以分析人們在網上對您的業務的評價，並掃描常用短語和關鍵字以了解品牌情緒。 這大大節省了時間，因為營銷人員可以花更少的時間來整理數百個對話和互動。

這就是對話式 AI 的缺點，因為沒有什麼可以模仿人類理解的重要性。

對話式人工智能的挑戰

對話式 AI 對營銷人員來說是一個令人興奮的前沿領域，但理解整個畫面始終很重要，因為每枚硬幣都有兩個方面。

品牌在採用對話式 AI 時可能出錯的最重要方式是它是否接管了仍然可以從人工監控和交互中受益的功能。

例如，工具可以監控在線對話，但人類可以掌握機器無法掌握的細微之處。 人力資源工具可以篩選工作申請中的特定關鍵字和短語以找到最合適的候選人，但人工審閱者可以判斷候選人何時具有使他們非常適合的相稱經驗，即使他們的簡歷不包含目標關鍵字.

對話式人工智能的一些額外挑戰包括：

• 語言輸入：方言、俚語，甚至背景噪音都會影響機器處理語言輸入的能力。
• 隱私：對話工具存儲和收集數據以改進其流程，但如果消費者的個人信息被洩露，安全或數據洩露可能會引起安全問題。
• 人類和文化發展：機器學習必須不斷進步，才能與人類文化發展一起學習，無論是一般文化知識還是更具體的東西，比如新上映電影的放映時間。

對話式人工智能統計

人工智能是一個不斷發展的領域。 如果您對採用它猶豫不決，或者只是想了解更多關於該領域的信息，這裡有一些重要的統計數據需要了解。

• 到 2023 年，全球對話式 AI 市場規模預計將達到 320 億美元。（ Allied Market Research）
• 到 2023 年，數字語音電子商務預計將增長兩倍，達到 800 億美元。（Juniper Research）
• 到 2023 年，數字語音助手的數量將達到 84 億台。（Statista）
• eMarketer 預測，1.26 億美國成年人每月至少會使用一次語音助手。 (eMarketer)
• 五分之一的消費者每天使用實​​時聊天或應用內聊天。 (Vonage)
• 62% 的營銷人員表示在他們的營銷策略中使用了人工智能。 （統計）
• 在他們的角色中使用自動化的營銷人員比那些不使用自動化的營銷人員更有可能報告有效的營銷策略。 （HubSpot 博客研究）
• 2021 年，自然語言處理是企業最流行的 AI 採用類型。 （斯坦福大學 AII）
• 表現最好的人工智能係統在 10 次中有 9 次正確估計情緒。 （斯坦福大學 AII）
• 溯因語言推理是在有限的信息下得出最合理的結論。 人類的準確度基準為 92.90%，人工智能係統為 91.87%。 （斯坦福大學 AII）
• 雖然人工智能的使用有所增加，但自 2019 年以來，人工智能風險的緩解並沒有顯著增加。（麥肯錫）
• 15% 的美國人對人工智能的影響感到興奮多於擔憂，46% 的人表達了同等程度的擔憂和興奮。 （皮尤研究中心）